에이전트 AI는 지능형 애플리케이션을 구축하는 방식을 변화시키고 있지만, AI 에이전트를 안전하고 효율적으로 배포하는 것은 어려울 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Google의 에이전트 개발 키트(ADK)를 사용하여 구축된 AI 에이전트를 GitLab의 네이티브 통합 및 CI/CD 구성 요소를 사용하여 Cloud Run에 배포하는 방법을 보여줍니다. AI 에이전트는 고급 언어 모델 및 자연어 처리를 활용하여 독립적으로 행동을 취하고, 결정하고, 다단계 계획을 실행하여 자율적으로 목표를 달성합니다. 이 튜토리얼에서는 실제 예제인 캐나다 시티 어드바이저를 사용하여, 사용자의 선호도 및 제약 조건에 따라 이상적인 캐나다 도시를 찾는 데 도움이 됩니다. AI 에이전트를 배포하려면 Google Cloud 프로젝트에 Cloud Run API, Artifact Registry API 및 Vertex AI API를 활성화해야 하며, 소스 코드를 위한 GitLab 프로젝트도 필요합니다. 첫 번째 단계는 Workload Identity Federation을 사용하여 IAM 통합을 설정하는 것입니다. 이렇게 하면 서비스 계정 키가 필요하지 않으며 보안이 개선됩니다. 다음으로는 Google Artifact Registry 통합을 구성하고 Cloud Run 배포를 위한 필요한 역할을 서비스 주인에게 추가해야 합니다. 그런 다음 .gitlab-ci.yml 파일을 사용하여 CI/CD 파이프라인을 생성합니다. 이 파이프라인은 4단계로 구성되어 있습니다. 빌드, 테스트, 업로드 및 배포입니다. 이 파이프라인은 장기적으로 살아남는 자격 증명이 없는, 자동화된 보안 스캐닝, 감사 추적 및 최소 권한의 원칙과 같은 여러 보안 이점을 제공합니다. GitLab의 보안 기능과 Google Cloud의 강력한 AI 및 서버리스 플랫폼을 결합하면 안전하고 확장 가능한 AI 에이전트를 배포할 수 있습니다.