Google AI가 Gemini API의 Managed Agents에 모델 선택, 실행 전후 점검 장치, 사용량 예산, 예약 실행, 무료 등급을 추가했다. 기본 모델은 3.6 Flash로 바뀌며, 격리된 작업 공간 안에서 자율 작업을 운영하고 통제하는 수단이 함께 제공된다.

Gemini API의 관리형 에이전트 운영 기능 확대

Managed Agents는 한 번의 API 호출로 추론과 코드 실행, 꾸러미 설치, 파일 관리, 웹 검색을 격리된 구름 작업 공간에서 조율한다. 이번 발표는 그 실행 구조에 기본 모델 변경과 도구 호출 통제, 비용 한도, 예약 실행을 묶어 추가한 내용이다.

공식 발표 내용

Google AI가 설명한 Managed Agents의 출발점은 작업을 요청하는 쪽이 여러 실행 단계를 각각 연결하지 않아도 된다는 데 있다. 하나의 API 호출이 격리된 구름 작업 공간 안에서 추론, 코드 실행, 필요한 꾸러미 설치, 파일 관리, 웹 자료 찾기를 조율한다. 에이전트가 답변 문장만 만드는 것이 아니라 작업에 필요한 실행 환경과 파일까지 다루는 구조이므로, 이번에 추가된 통제 기능은 개별 응답보다 전체 작업 과정을 관리하는 장치에 가깝다. 발표문은 새 기능이 앞서 제공한 배경 작업과 원격 서버 연동 위에 더해졌다고 설명하며, 이미 이어지는 작업 흐름에 운영 선택지를 넓힌 것으로 위치시킨다.

개발자가 관리형 에이전트를 살펴볼 수 있도록 발표문은 시작 경로도 제시한다. AI 코딩 도우미를 쓰는 경우에는 단말에서 명령을 실행해 상호작용 API 기술 묶음을 추가할 수 있다고 안내한다. 이어지는 예시는 공식 개발 도구를 사용하며, 다른 개발 언어나 명령줄 방식은 별도 에이전트 문서를 보도록 연결한다. 이 안내의 범위는 새 모델의 답변 기능만 시험하는 데 그치지 않는다. 관리형 에이전트 정의와 격리 환경에서의 코드 실행, 파일 관리, 웹 자료 찾기가 한 호출 안에서 어떻게 이어지는지 확인할 수 있도록 진입점을 제공하는 것이다. 설치 명령과 개발 예시의 구체적인 영문 표기는 기사 본문 대신 공식 원문에서 확인할 수 있다.

기본 모델은 3.6 Flash로 바뀐다. 발표문에 따르면 기존 미리보기 에이전트는 이제 이 모델을 기본으로 실행하며, 이용자가 코드를 바꾸지 않아도 다음 상호작용부터 변경 사항이 자동 적용된다. 기본값을 그대로 쓰는 방법 외에, 상호작용이나 관리형 에이전트를 만들 때 설정을 지정해 원하는 모델을 명시적으로 고정할 수도 있다. Google AI는 3.6 Flash를 추론, 코딩, 도구 사용을 고르게 다루는 모델로 소개한다. 따라서 이번 변경은 모든 작업에 단일 선택을 강제하는 조치가 아니라, 시작값을 바꾸되 작업 성격이나 비용 기준에 따라 별도 모델을 지정할 수 있게 둔 구성이다.

환경 점검 장치는 에이전트가 격리 공간에서 도구를 부를 때마다 이용자 정의 스크립트를 실행하는 방식이다. 작업 환경에 점검 설정 파일을 넣고, 도구 실행 전 사건이나 실행 후 사건에 처리기를 연결한다. 어떤 도구에 적용할지는 정규 표현식으로 가려낼 수 있고, 여러 도구를 한 규칙으로 묶거나 모든 도구 호출을 대상으로 삼을 수도 있다. 이 구조는 모델이 도구를 선택한 다음 실제 실행으로 넘어가기 전과 실행 결과가 나온 직후에 별도의 검사 단계를 둘 수 있게 한다. 즉, 에이전트의 판단을 그대로 통과시키는 대신 실행 경계에 조직의 규칙을 배치하는 기능이다.

실행 전 점검은 허용 여부를 결정하는 문지기로 쓸 수 있다. 공식 예시에서는 코드 실행이나 파일 쓰기 호출 전에 보안 스크립트를 돌리고, 스크립트가 거부 결정과 사유를 반환하면 해당 도구 호출을 건너뛴다. 거부 사유는 모델의 문맥으로 전달되어 에이전트가 실행되지 않은 이유를 다음 판단에 반영할 수 있다. 이는 단순히 활동을 기록하는 기능과 다르다. 실제 도구 동작이 일어나기 전에 멈출 수 있기 때문에, 금지된 파일 쓰기나 기준을 통과하지 못한 코드 실행을 작업 공간 안에서 차단하는 흐름을 구성할 수 있다.

실행 후 점검은 도구가 일을 마친 결과를 대상으로 삼는다. 발표문 예시는 모든 도구 실행 뒤 자동 정리 스크립트를 불러 코드 형식을 맞추는 구성을 제시한다. 처리기는 작업 공간 안의 스크립트에만 한정되지 않으며, 외부 끝점으로 직접 요청을 보내는 유형도 지원한다. 그래서 한쪽에서는 생성된 파일이나 코드의 형식을 바로 정리하고, 다른 쪽에서는 조직 밖의 검증 서비스나 기록 체계에 결과를 전달하는 구성을 만들 수 있다. 다만 발표문은 외부 요청 처리의 구체적인 정의와 실패 처리 방식은 별도 공식 문서를 확인하도록 안내한다.

무료 등급 접근도 이번 변경에 포함됐다. 활성 결제가 없는 사업의 API 키를 이용해도 관리형 에이전트 작업 흐름을 시험할 수 있다고 발표문은 설명한다. 이는 먼저 작은 작업으로 격리 환경과 도구 호출 과정을 확인한 뒤, 실제 사용량과 필요한 통제 규칙을 살펴볼 수 있는 진입 경로다. 무료 등급이라는 사실이 자율 실행의 사용량을 무제한으로 만든다는 뜻은 아니다. 같은 발표에서 여러 차례 이어지는 자율 반복 작업은 복잡도에 따라 상당한 토큰 예산을 쓸 수 있다고 명시하며, 이를 제어하는 총량 한도 기능을 별도로 소개한다.

사용량 예산은 입력, 출력, 사고 과정에 쓰이는 토큰을 합쳐 전체 상한을 두는 방식이다. 에이전트를 설정할 때 총 토큰 한도를 넘겨주면, 장시간 이어지는 작업이 정한 범위를 벗어나 계속 소비되는 상황을 막을 수 있다. 한도에 도달하면 실행은 안전하게 멈추고 상호작용은 미완료 상태를 돌려준다. 이때 작업 환경은 사라지지 않는다. 이용자는 새 예산과 이전 상호작용 식별자를 전달해 멈춘 지점에서 이어갈 수 있다. 따라서 한도 도달을 곧바로 전체 작업 실패나 작업 공간 초기화로 처리하지 않고, 비용 경계를 지키면서 다음 실행으로 넘기는 흐름을 만들 수 있다.

예약 실행 기능은 반복 작업을 지속 자원으로 등록한다. 하나의 실행 조건에 에이전트, 환경, 지시문, 시간표를 묶으면 사람이 매번 시작하지 않아도 정한 시점에 작업이 발동한다. 각 실행은 같은 격리 작업 공간을 다시 사용하므로 앞선 실행이 만든 파일도 다음 실행에 남는다. 이 특성은 실행마다 새 환경을 만들고 자료를 다시 준비하는 방식과 다르다. 반복 보고서 작성이나 정기 점검처럼 이전 파일을 바탕으로 다음 작업을 이어가야 할 때는 연속성을 제공하지만, 남아 있는 파일이 다음 실행에 영향을 준다는 점도 운영 규칙에 포함해 살펴야 한다.

관련 기능 또는 적용 범위

이번 발표의 기능은 작업 시작, 도구 실행, 실행 종료를 서로 다른 통제 지점으로 나눠 볼 수 있게 한다. 시작할 때는 기본 또는 지정 모델을 고르고 전체 토큰 예산을 정한다. 도구를 부르기 직전에는 실행 전 점검으로 허용 여부를 판단하고, 도구가 끝난 뒤에는 실행 후 점검으로 형식 정리나 별도 검사를 수행한다. 예산을 다 쓰면 환경을 보존한 채 멈추고, 반복 작업이라면 예약 조건에 따라 같은 격리 공간을 다시 사용한다. 각각 독립 기능이지만, 발표문이 비용 통제와 예약 실행이 가능한 작업자로 묶어 설명한 이유는 이처럼 한 작업의 생애 주기를 함께 다루기 때문이다.

도구 호출을 실제로 막아야 하는 흐름에서는 실행 전 점검이 핵심이다. 예를 들어 코드 실행과 파일 쓰기를 한 묶음으로 지정하고 모든 호출 전에 같은 보안 규칙을 적용할 수 있다. 검사 결과가 거부이면 호출 자체가 건너뛰어지며, 사유는 모델 문맥에 되돌아간다. 에이전트는 단지 실패 신호만 받는 것이 아니라 어느 규칙 때문에 실행되지 않았는지를 다음 단계에서 참고할 수 있다. 반대로 관찰만 필요한 도구에는 실행 후 점검을 붙여 결과가 나온 다음 검증하거나 정리할 수 있다. 정규 표현식으로 적용 대상을 나누는 기능은 모든 도구에 같은 처리를 강요하지 않고 위험과 목적에 맞춰 경계를 세우게 한다.

실행 후 점검의 공식 사례는 만들어진 결과물을 다음 공정에 넘기기 전에 검사하는 용도를 보여준다. 발표문에 소개된 이용 사례에서는 관리형 에이전트가 회사 목록을 쓰는 순간 실행 후 점검이 격리 공간 안의 검증 절차를 시작한다. 이 절차는 후보 이미지를 가져오고, 화소 단위 품질 조건을 확인하며, 시각 모델로 각 상표 그림을 검증한 뒤 승인 파일 목록을 만든다. 이후 자료에는 그 목록에 포함된 이미지만 들어가도록 구성했다. 이는 Managed Agents가 파일을 만든 뒤 사람이 별도 장비로 옮겨 검사하는 대신, 원격 격리 공간 안에서 생성 직후 검증 절차를 이어 붙일 수 있다는 발표문 속 적용 예다.

이 검증 사례가 다룬 기준은 단순히 이미지 파일이 열리는지 확인하는 수준이 아니다. 한 자료에 회사 상표 그림이 30개 넘게 들어갈 수 있고, 각각 올바른 회사에 대응하는지, 크기와 가로세로 비율이 적절한지, 회사 이름을 포함하는지, 배경이 투명한지, 흰 화면에서 충분히 구분되는지를 확인해야 했다고 이용자는 설명한다. 기존에는 격리 공간이 원격에 있어 검증 코드를 실행할 장소가 없었지만, 실행 후 점검이 생기면서 에이전트가 회사 목록을 쓴 직후 같은 공간 안에서 검사 절차를 시작할 수 있게 됐다. 발표가 보여주는 적용 범위는 결과 생성과 품질 검사를 하나의 원격 작업 흐름으로 연결하는 데 있다.

예약 작업에서 같은 격리 공간과 파일을 재사용한다는 점은 준비 비용을 줄이는 요소인 동시에 상태 관리 대상이다. 공식 발표는 실행 조건이 에이전트, 환경, 지시문, 시간표를 하나의 지속 자원으로 묶고, 매 실행에서 같은 작업 공간을 쓴다고 명시한다. 그러므로 앞선 실행의 산출물을 다음 실행이 읽어야 하는 작업에는 자연스럽게 맞는다. 반면 특정 실행을 완전히 독립시켜야 한다면 남은 파일을 언제 정리할지 별도 기준이 필요하다. 발표에 추가된 환경 API는 작업 공간 목록을 보고, 내용을 확인하고, 삭제하는 기능을 제공하므로 예약 실행과 수명 주기 관리를 함께 구성할 수 있다.

환경 API는 연결이 끊어진 뒤에도 작업 공간 식별자를 다시 찾거나, 작업이 끝났을 때 격리 공간을 직접 치우는 데 쓰인다. 발표문은 자동 만료를 기다리는 대신 코드에서 목록 조회, 확인, 삭제를 할 수 있다고 설명하며, 자동 만료 기간은 7일로 제시한다. 예약 실행이 같은 공간을 계속 재사용하는 경우에는 보존이 필요하고, 단발 작업이 끝난 경우에는 삭제가 필요할 수 있으므로 두 동작의 기준이 다르다. 관리 기능이 제공된다는 사실은 삭제가 자동으로 선택된다는 뜻이 아니며, 이용자가 작업 성격에 따라 회수와 정리 시점을 정할 수 있다는 범위로 이해해야 한다.

비용을 예측하기 어려운 여러 단계 작업에서는 총 토큰 한도와 이어하기 기능을 함께 볼 필요가 있다. 한도는 입력과 출력뿐 아니라 사고 과정 사용량도 합산한다. 에이전트가 한도에 닿으면 안전하게 일시 정지하고 미완료 상태를 반환하지만, 환경 상태는 보존된다. 새 예산을 부여하면서 이전 상호작용을 가리키면 중단 지점부터 계속할 수 있다. 이 방식은 처음부터 큰 한도를 열어두는 선택과 달리, 작업을 몇 구간으로 나눠 사용량을 확인하면서 진행할 수 있게 한다. 다만 실제로 얼마를 쓸지는 작업 복잡도와 반복 횟수에 달려 있으므로 발표문은 복잡한 자율 반복이 상당한 예산을 쓸 수 있다고 함께 경고한다.

모델 선택 기능은 기본값 변경과 별개로 유지된다. 다음 상호작용부터 3.6 Flash가 자동으로 적용되지만, 관리형 에이전트를 만들 때 모델을 명시하면 특정 선택을 고정할 수 있다. 공식 목록은 기본 모델을 추론, 코딩, 도구 사용의 균형을 겨냥한 선택으로 설명하고, 다른 선택지는 비용이나 지연 시간 같은 조건에 맞출 수 있다고 안내한다. 이 기사에서 확인할 수 있는 범위는 모델별 우열을 단정하는 것이 아니라, 기본 시작값과 명시적 지정 경로가 동시에 제공된다는 점이다. 기존 이용자는 코드 변경 없이 새 기본값을 받으며, 고정된 실행 조건이 필요한 이용자는 설정에서 모델을 선택할 수 있다.

공식 시작 안내는 관리형 에이전트 정의, 환경 구성, 통신 규칙, 실시간 결과 전달 방식까지 살펴보도록 연결한다. 이번 발표의 기능을 적용하려면 모델 하나를 고르는 데서 끝나지 않고, 어떤 도구를 허용할지, 실행 전후에 어떤 검사를 둘지, 전체 사용량을 어디에서 멈출지, 작업 공간을 얼마나 보존할지를 함께 정해야 하기 때문이다. 무료 등급은 이 흐름을 시험할 수 있는 경로를 제공하고, 예약 실행은 확인된 구성을 반복 작업으로 옮기는 수단을 제공한다. 최종적으로 공개된 범위는 Gemini API 안에서 격리 환경의 실행과 통제, 비용 경계, 반복 시점을 한 구성으로 다룰 수 있도록 선택지를 추가한 것이다.

원문

출처명: Google AI Blog
공식 원문 URL: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/expanding-managed-agents-gemini-api-3-6-flash-hooks
공식 게시일: 2026-07-28