지난 몇 년간 Google Cloud의 AI 개발 플랫폼이라면 당연히 Vertex AI였습니다. 그런데 Google Cloud Next ’26에서 Google은 그 이름을 사실상 역사 속으로 보냈습니다. 앞으로 Vertex AI의 모든 서비스와 기능은 새로운 플랫폼을 통해서만 제공됩니다.

Google이 Cloud Next ’26에서 발표한 Gemini Enterprise Agent Platform은 Vertex AI를 전면 흡수·재편한 엔터프라이즈 에이전트 개발 플랫폼입니다. 단순히 이름을 바꾼 게 아닙니다. Google은 이 플랫폼을 통해 AI 개발의 무게중심을 “모델 API 호출”에서 “에이전트 운영”으로 옮기겠다는 방향을 분명히 했습니다.

출처: Introducing Gemini Enterprise Agent Platform – Google Cloud Blog

왜 Vertex AI를 대체했나

기존 Vertex AI는 모델을 선택하고 파인튜닝하고 배포하는 데 최적화된 플랫폼이었습니다. 하지만 에이전트 시대에는 요구사항이 달라집니다. 에이전트는 단일 API 호출로 끝나지 않고, 여러 시스템을 가로지르며 수일에 걸쳐 자율적으로 작동합니다. 보안 경계도 불분명해지고, 어떤 에이전트가 무엇을 했는지 추적하기도 어렵습니다.

Google은 이 문제를 해결하기 위해 에이전트의 전체 생애주기를 하나의 플랫폼으로 통합했습니다. 빌드(Build), 확장(Scale), 거버넌스(Govern), 최적화(Optimize)라는 4단계 프레임워크가 그 뼈대입니다.

기억하는 에이전트, Memory Bank

이번 발표에서 실질적인 변화를 가장 잘 보여주는 기능은 Memory Bank입니다. 기존 AI 에이전트는 대화가 끝나면 맥락을 잊어버리는 ‘무기억 상태’로 작동했습니다. 다음 세션에서 사용자가 누구인지, 이전에 어떤 맥락이 있었는지를 매번 처음부터 설명해야 했죠.

Memory Bank는 에이전트가 대화에서 장기 기억을 생성하고 누적하는 구조를 제공합니다. Memory Profile을 통해 낮은 지연시간으로 정확한 맥락을 불러올 수 있어, 에이전트가 마치 오래 함께 일한 동료처럼 행동할 수 있습니다. Payhawk의 사례가 단적인 예입니다. 재무 관리 에이전트가 사용자의 지출 습관을 기억해 자동으로 경비를 제출하면서 제출 시간이 50% 이상 줄었습니다.

에이전트에게도 신원이 필요하다

에이전트가 수십, 수백 개로 늘어나면 통제의 문제가 생깁니다. 어떤 에이전트가 어떤 행동을 했는지, 승인된 도구만 쓰고 있는지 파악하기 어려워지죠.

Agent Identity는 모든 에이전트에 암호화된 고유 ID를 부여합니다. 이를 통해 에이전트의 모든 행동이 추적 가능한 감사 기록으로 남습니다. Agent Gateway는 에이전트와 도구 사이의 트래픽을 단일 통제 지점에서 관리하며, 프롬프트 인젝션이나 데이터 유출 같은 보안 위협에 대응하는 Model Armor 보호도 함께 적용됩니다.

에이전트를 팀원처럼 위임하려면

Google이 이번 플랫폼에서 반복해서 쓰는 표현이 있습니다. “팀원과 같은 수준의 신뢰로 에이전트에게 위임한다”는 것입니다. 이 말이 현실이 되려면 기억, 신원, 감사 추적, 그리고 이상 행동 감지가 모두 갖춰져야 합니다.

Agent Platform이 그리는 그림은 에이전트를 단순한 자동화 도구가 아닌, 기업 시스템 안에서 책임 있게 작동하는 행위자로 다루는 것입니다. Vertex AI가 “어떤 모델을 쓸 것인가”의 플랫폼이었다면, Agent Platform은 “에이전트를 어떻게 운영할 것인가”의 플랫폼입니다.

Gemini 3.1 Pro를 비롯한 200종 이상의 모델, Anthropic Claude 시리즈 지원, 그리고 수일 단위 장기 실행 에이전트 등 세부 기능에 대한 내용은 원문에서 더 상세하게 확인할 수 있습니다.