Google Cloud Next 25 Developer Keynote Highlight
미국 라스베이거스에서 개최된 Google Cloud Next 25(이하 Next 25) 둘째 날에는 개발자 키노트가 진행되었습니다.
개발 프로젝트 현장을 지켜보면 생성형 AI가 분명 존재감을 드러내고 있지만, 아직은 사람의 일을 완전히 대체하기보다는 ‘조력자’ 역할에 머무는 듯했습니다.
하지만 이번 Next 25 개발자 기조연설을 통해 AI가 머지않아 단순한 조력자를 넘어 ‘개발자 동료’로서 핵심적인 역할을 수행할 것이라는 인상을 받았습니다.
Next 25 키노트 세션에 이어 개발자 키노트의 핵심 내용을 정리해 보겠습니다.
기술 변화의 거센 흐름 속 기업 혁신의 필수 조건
기조연설은 최근 기술 변화의 흐름이 과거 그 어느 때보다 빠르고 광범위하며 이러한 변화에 발맞춰 기업의 혁신이 필수적이라는 다소 묵직한 메시지로 시작되었습니다. 이러한 변화는 개발자들에게 새로운 기술 습득과 더 많은 업무 수행에 대한 부담으로 다가올 수 있습니다. 하지만 동시에 기존 운영 방식 최적화, 데이터 활용 시스템 현대화, 직원 역량 강화 등 기업의 혁신을 위한 다양한 프로젝트들이 활발하게 진행될 것이라는 기대를 낳기도 합니다. 이는 기업들이 민첩성, 생산성, 혁신이라는 새로운 차원의 목표를 달성하기 위해 비즈니스 구조 자체를 혁신하려는 움직임으로 해석됩니다.
AI 에이전트의 등장: 소프트웨어 개발의 혁신적인 변화
이러한 변화의 흐름 속에서 개발자들의 부담을 덜어주고 혁신적인 변화를 이끌 핵심 주역으로 AI 에이전트가 전면에 등장했습니다. 이번 기조연설의 핵심 주제이자 주인공은 단연 AI 에이전트였습니다. AI 에이전트는 마치 사람처럼 스스로 계획을 수립하고 논리적으로 추론합니다. 여기에 더해 학습을 통해 지식을 습득하고 다른 시스템과 협력하여 주어진 목표를 달성하는 지능형 시스템입니다. 이러한 AI 에이전트의 등장은 소프트웨어 개발 방식을 근본적으로 혁신하고 있습니다.
개발자들은 이제 Agent Development Kit (ADK), Agent Engine, Agentspace와 같은 혁신적인 도구를 통해 AI 에이전트를 더욱 쉽고 효율적으로 개발하고 배포할 수 있게 되었습니다. AI 에이전트는 다양한 애플리케이션에 통합되어 반복적인 작업을 자동화하고 복잡한 문제를 해결하며 사용자에게 완전히 새로운 차원의 경험을 제공할 것입니다.
*Introducing ADK 영상 [바로가기]
AI 에이전트 개발 도구 및 실제 활용 사례
좀 더 구체적으로 살펴보면, ADK는 파이썬 기반의 오픈소스 SDK로서 에이전트의 목표를 자연어로 정의하고 함수, API와 같은 도구를 연결합니다. 또한 사용할 AI 모델을 지정하는 것만으로도 복잡한 작업을 수행할 수 있는 지능형 에이전트를 손쉽게 개발할 수 있도록 지원합니다. 이렇게 개발된 에이전트는 Vertex AI Agent Engine에 배포되어 운영될 수 있으며, Agentspace라는 중앙 포털을 통해 팀원들과 공유하거나 여러 에이전트를 결합하여 더욱 복잡한 시스템으로 확장할 수도 있습니다. 이는 과거 단순히 모델에 질문하고 답변을 받는 수준의 AI 활용에서 벗어나, 여러 에이전트가 협력하여 실제 업무 프로세스를 자동화하는 단계로 진화했음을 의미합니다.
코딩 생산성 극대화를 위한 AI 에이전트
기조연설에서는 개발자의 코딩 생산성을 획기적으로 향상시켜 줄 AI 에이전트에 대한 내용도 중요한 부분을 차지했습니다. 개발자들이 매일 사용하는 IDE 환경에 AI가 자연스럽게 통합되어 테스트 코드 작성, CI/CD 스크립트 수정과 같은 반복적이고 부담스러운 작업을 AI가 대신 처리해 줄 수 있다는 것입니다. Windsurf, Cursor, IntelliJ + Copilot, VS Code, Tabnine 등 다양한 개발 환경에서 Gemini 모델을 바로 활용할 수 있게 되었으며, 기존 프로젝트에 Anthropic, Meta Llama, Mistral과 같은 오픈소스 및 서드파티 모델을 가져와 Google Cloud에서 배포하고 운영할 수 있다는 점도 강조되었습니다. 이는 “개발자가 선호하는 도구나 모델을 자유롭게 선택하되, Google Cloud가 모든 것을 유연하고 간편하게 지원하겠다”라는 강력한 메시지로 해석됩니다.
Gemini Code Assist 칸반 보드의 혁신적인 모습
특히 기조연설 후반부에 공개된 “Gemini Code Assist 칸반 보드”는 AI가 마치 개발팀의 일원처럼 이슈 트래킹부터 코드 수정, Pull Request 리뷰, 버그 자동 해결까지 전 과정을 처리하는 모습을 시연하여 큰 주목을 받았습니다. 예를 들어, Google Workspace 문서에서 “이 코드를 자바 17로 마이그레이션해야 해”라고 코멘트하면, 곧바로 칸반 보드에 작업이 생성되고 AI가 사람 대신 코드를 수정한 뒤 리뷰 요청까지 자동으로 진행하는 시나리오가 매우 구체적으로 제시되었습니다. 이는 반복적이고 번거로운 작업은 AI가 최대한 처리하고, 개발자들은 아키텍처 설계나 핵심 로직 구현, 문제 해결과 같은 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 될 미래를 보여주는 혁신적인 모습이었습니다.
개발자의 역할 변화와 새로운 역량의 중요성
AI 시대에 개발자들은 어떤 역량에 집중해야 할까요? 이번 기조연설은 이 질문에 대한 명확한 방향을 제시했습니다. 핵심은 “에이전트”라는 새로운 관점으로 시스템과 코드를 바라보는 훈련입니다. AI에게 위임할 작업의 범위와 도메인, 필요한 외부 API 및 데이터베이스 연결 방식, 여러 에이전트 간의 데이터 전달 및 협업 설계, 사람이 승인해야 하는 지점 설정 등 단순 코딩을 넘어선 ‘AI 활용 설계’ 능력이 필수가 될 것입니다. 더불어, 문서나 자연어를 통해 AI에게 작업 방식을 명확하게 설명하는 ‘프롬프트 엔지니어링’ 역량 또한 중요해질 것입니다. 발표자들이 강조했듯이 에이전트가 언제 어떤 함수를 사용하고 어떤 상황에서 멈추거나 사람에게 도움을 요청할지를 자연어로 정확하게 정의해야만 AI가 의도한 대로 작동할 수 있기 때문입니다.
DevOps와 MLOps의 경계 흐림 및 AI 운영의 중요성
DevOps와 MLOps의 경계가 점차 허물어지고 있다는 점도 주목할 만한 변화입니다. 기조연설에서 소개된 Cloud Investigations와 같은 AI 기반 보안, 모니터링, 디버깅 도구는 별도의 사용자 정의 작업 없이도 멀티 에이전트 환경, 인프라, 애플리케이션 전반을 종합적으로 점검하고 오류를 추적하는 능력을 보여주었습니다. 이는 개발자들이 AI 모델, 보안, 인프라, 규제 준수 등 다양한 측면을 통합적으로 고려해야 함을 의미합니다. AI가 조직의 핵심 프로세스에 깊숙이 통합될수록 보안, 성능, 비용, 데이터 주권과 같은 이슈가 더욱 중요해지므로, “안정적이고 안전한 AI 운영”을 위한 시스템 설계 및 배포 전략을 숙지하는 것이 필수적인 시대가 올 것입니다.
AI 시대의 개발자와 Google Cloud의 역할
이번 기조연설을 통해 얻을 수 있는 핵심적인 인사이트는 명확합니다. 바로 “반복적인 업무는 AI에게 맡기고, 개발자들은 더욱 창의적이고 복잡한 문제 해결에 집중하자”는 것입니다. Google은 이러한 미래를 현실로 만들기 위해 하드웨어, 소프트웨어 스택, 멀티 클라우드 지원, 보안 솔루션, 파트너 생태계를 아우르는 종합적인 플랫폼을 제시하고 있으며, 앞으로 이러한 지원은 더욱 강화될 것으로 예상됩니다. 행사 말미에 공개된 2026년 차기 행사 일정은 1년 후 AI 에이전트들이 또 어떤 놀라운 진화를 보여줄지에 대한 기대감을 증폭시켰습니다. 불과 1년 만에 이토록 빠른 변화를 겪었기에, 내년에는 더욱 혁신적인 기술과 발전된 AI 에이전트가 우리를 기다리고 있을 것이라 확신합니다.
