Google과 함께하는 5일간의 AI 에이전트 집중 과정(5/5) 5일차: 백서 도착 – "프로토타입에서 생산까지" https://t.co/zMqYgIvnkaggle.com/whitepaper-pro…형 에이전트를 활용한 머신러닝 확장. 핵심 요점: 머신러닝 프로젝트의 80% 이상이 프로토타입에서 프로덕션 단계로 넘어가는 단계에서 실패합니다. 근본 원인은 데이터 드리프트, 시스템 통합, 확장이라는 세 가지 주요 과제이며, 기존 MLOps 도구로는 더 이상 이러한 과제를 해결할 수 없습니다. Google의 백서에서는 해결책을 제안합니다. 딱딱한 조립 라인을 AI 에이전트로 대체하여 시스템이 인식, 계획 및 조치를 위한 자율적인 기능을 갖도록 하는 것입니다. 1. 지능형 에이전트의 핵심 기능: • LLM + 도구 호출 + 메모리 통합; • 데이터 정리, 기능 엔지니어링, 모델 재교육, 모니터링/알림과 같은 종단 간 작업을 자율적으로 처리할 수 있는 ReAct 루프 지원. 2. 두 가지 에이전트 모드: 단일 에이전트: 단일 지점 자동화(예: 자동 드리프트 감지 및 재교육)에 적합합니다. • 다중 에이전트 협업: A2A 프로토콜 기반 업무 분할을 통해 복잡한 생산 수준 프로세스를 실제로 실현합니다. 3. 프로토타입에서 프로덕션까지의 4단계 경로: 프로토타입 → 메모리 및 도구 추가 → 시뮬레이션 테스트 → Vertex AI/Kubernetes 컨테이너화 배포 + 자체 복구 모니터링 4. 실제 효과: 배포 주기가 40% 단축됨 • 인간의 개입을 50% 이상 줄였습니다. 전반적인 운영 및 유지관리 비용이 30% 감소했습니다. 5. 권장되는 실용적인 툴체인 Kaggle Notebook + Gemma + LangChain/LlamaIndex + Vertex AI 에이전트 빌더
