Gemini API 에이전트 기능 확장

왜 이 발표를 함께 봐야 하나

Google DeepMind는 6월 24일 Gemini 3.5 Flash에 computer use를 기본 도구로 넣었고, 이어 7월 7일 Gemini API의 Managed Agents를 확장했습니다. 둘을 같이 보면 메시지가 분명합니다. 모델이 답만 하는 단계를 넘어서, 브라우저·도구·백그라운드 작업을 묶어 실제 업무를 처리하는 실행 계층으로 내려가고 있다는 점입니다.

이번에 추가된 핵심 기능

발표	기능	개발자 관점
Gemini API Managed Agents	background execution	오래 걸리는 작업을 비동기 처리해 응답 지연과 연결 끊김 문제를 줄입니다.
Gemini API Managed Agents	remote MCP server integration	커스텀 프록시 middleware 없이 사내 DB나 내부 API를 MCP 서버로 연결할 수 있습니다.
Gemini API Managed Agents	custom function calling	서버 쪽 샌드박스 도구와 로컬 비즈니스 로직을 함께 묶을 수 있습니다.
Gemini API Managed Agents	network credential refresh	자격 증명을 갱신해도 파일시스템 상태와 설치된 패키지는 유지됩니다.

개발자가 체감하는 변화

예전 에이전트는 대개 “한 번 호출하고 끝나는 함수”처럼 쓰였습니다. 하지만 이번 발표는 그 구조를 바꿉니다. 백그라운드 실행은 장시간 작업을 서버에서 계속 돌리게 하고, 원격 MCP는 내부 시스템 연결을 표준화하며, 커스텀 함수는 제품 고유 로직을 유지하게 해 줍니다. 결국 에이전트가 단순한 데모가 아니라 운영 가능한 작업자에 가까워집니다.

같은 흐름에서 Gemini 3.5 Flash의 computer use도 의미가 큽니다. 이전에는 별도 모델로 제공되던 기능이 Flash에 내장되면서, 화면을 읽고 도구를 조작하는 작업까지 하나의 제품 계층에서 다루기 쉬워졌습니다. Google DeepMind는 이를 Gemini API와 Gemini Enterprise Agent Platform에서 사용할 수 있다고 밝혔습니다.

안전하게 써야 하는 이유

에이전트가 실제 환경에 들어가면 편의성만큼 위험도 커집니다. Google DeepMind는 computer use에서 prompt injection 위험을 줄이기 위해 targeted adversarial training을 적용하고, 기업용 추가 보호 체계도 함께 제안했습니다. 또 secure sandboxing, human-in-the-loop verification, strict access controls를 방어의 기본으로 권고합니다. 요지는 분명합니다. 에이전트를 더 강하게 만들수록, 통제 장치도 같이 강해져야 합니다.

한 줄 정리

Gemini API의 방향은 “한 번 묻고 끝나는 챗봇”이 아니라 “오래 달리고, 외부 도구와 연결되고, 자격 증명을 갱신하면서 일을 계속 수행하는 에이전트”에 가깝습니다. computer use와 Managed Agents 확장은 이 흐름을 같은 축에서 보여주는 발표입니다.

발표 원문

출처	제목	링크
Google DeepMind	Introducing computer use in Gemini 3.5 Flash	https://deepmind.google/blog/introducing-computer-use-in-gemini-3-5-flash/
Google AI	Expanding Managed Agents in Gemini API: background tasks, remote MCP and more	https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/expanding-managed-agents-gemini-api/