다중 모드 에이전트 강좌: Gemini, Langchain, LangGraph를 사용하여 물체 검출 에이전트 구축 방법

객체를 감지할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 것은 콘텐츠 관리, 멀티미디어 검색 및 검색을 포함한 다양한 활용 사례에서 매우 중요합니다. LangChain과 LangGraph는 객체를 식별할 수 있는 멀티모달 에이전트를 만드는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이러한 에이전트를 구축하려면 다음 세 가지 주요 결정을 내려야 합니다. 노코드/로우코드 옵션 또는 맞춤형 에이전트 사용 여부, 사용할 에이전트 프레임워크, 에이전트 배포 위치입니다. 간단한 에이전트의 경우 Google의 Vertex AI Agent Builder와 같은 노코드/로우코드 옵션을 사용할 수 있지만, 더 복잡한 활용 사례에는 맞춤형 에이전트가 필요합니다. LangChain 및 LangGraph는 에이전트 프레임워크로 사용할 수 있으며, Gemini 2.0 Flash를 LLM 두뇌로 사용할 수 있습니다. 예제 코드는 서로 협력하는 다양한 에이전트를 사용하여 이미지, 오디오 파일 및 비디오에서 객체를 식별하는 방법을 보여줍니다. 객체 감지를 위한 생성형 AI 워크플로우는 오케스트레이터 에이전트가 작업자 에이전트를 호출하고, 작업자 에이전트가 해당 도구를 호출하여 파일을 분석하고 결과를 오케스트레이터 에이전트로 다시 전달하는 방식으로 진행됩니다. 최종 결정은 오케스트레이터 에이전트가 결과를 종합한 후 내립니다. 에이전트는 간단한 앱의 경우 Cloud Run에, 보다 엔터프라이즈급 관리형 런타임의 경우 Agent Engine에 배포할 수 있습니다. 시작하려면 개발자는 ADK 퀵스타트를 사용하거나 Agent Development GitHub를 방문할 수 있습니다.