Google Gemini 3와 오픈소스 프레임워크를 활용한 AI 에이전트 구축

Source: Google Developers Blog

NOV. 19, 2025

AI 에이전트의 세계는 단순한 챗봇에서 복잡한 현실 세계 의사결정을 할 수 있는 정교하고 (반)자율적인 시스템으로 빠르게 진화하고 있습니다. 이번 주에 우리는 Gemini 3 Pro Preview를 소개했으며, 이는 고급 워크플로우의 핵심 오케스트레이터 역할을 하도록 설계된 가장 강력한 에이전트 모델입니다.

우리는 오픈소스 파트너들과 긴밀히 협업하여 모델을 통합하고 테스트했습니다. 이 글에서는 Gemini 3의 새로운 에이전트 기능과 LangChain, AI SDK by Vercel, LlamaIndex, Pydantic AI, n8n 등 오픈소스 프레임워크를 사용해 차세대 에이전트를 구축하는 방법을 다룹니다.

Why Gemini 3 for your Agents?

Gemini 3은 비용, 지연 시간, 추론 깊이에 대한 세밀한 제어를 제공하도록 설계된 기능들을 도입하여, 지금까지 가장 강력한 에이전트 기반 모델이 되었습니다:

• Control Reasoning with thinking_level – 요청마다 논리 깊이를 조정합니다. 깊은 계획, 버그 탐지, 복잡한 지시 수행이 필요할 때 thinking_level을 high로 설정하고, 고처리량 작업에서는 low로 설정해 Gemini 2.5 Flash와 비슷한 지연 시간을 유지하면서도 출력 품질을 향상시킵니다.
• Stateful Tool Use via Thought Signatures – 모델이 도구를 호출하기 전에 내부 추론을 나타내는 암호화된 “Thought Signatures”를 생성합니다. 이 서명을 대화 기록에 다시 전달하면 에이전트는 정확한 사고 흐름을 유지하여 컨텍스트 손실 없이 다단계 실행을 보장합니다.
• Adjustable Multimodal Fidelity – media_resolution으로 토큰 사용량과 디테일을 조절합니다. 이미지 내 미세 텍스트 분석에는 high, PDF 문서 파싱에는 medium, 비디오 및 일반 이미지 설명에는 low를 사용해 지연 시간을 최소화합니다.
• Large Context Consistency – Thought Signatures와 결합된 대용량 컨텍스트 윈도우는 “추론 드리프트”를 완화하여 에이전트가 긴 세션에서도 일관된 논리를 유지하도록 합니다.

Agentic Open Source Ecosystem: Day 0 Support

우리는 오픈소스 커뮤니티와 손잡고 라이브러리들이 Gemini 3을 즉시 활용할 수 있도록 Day 0 지원을 준비했습니다. 아래는 주요 프레임워크들의 지원 현황입니다.

LangChain

LangChain은 에이전트 엔지니어링 플랫폼 및 오픈소스 프레임워크인 LangChain과 LangGraph를 제공해 수백만 개발자가 활용하고 있습니다. 워크플로우를 그래프로 표현함으로써 개발자는 Gemini 및 Gemini 임베딩 모델을 직접 활용하는 상태 기반, 다중 행위자 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

“새로운 Gemini 모델은 복잡하고 에이전트 중심의 워크플로우에 큰 도약을 가져옵니다 — 특히 정교한 추론과 도구 사용이 필요한 경우에요. 우리는 LangChain과 LangGraph 전반에 걸쳐 이를 지원하게 되어 기쁩니다. 개발자들은 첫날부터 신뢰할 수 있는 에이전트를 손쉽게 구축하고 배포할 수 있습니다.” — Harrison Chase, LangChain

LangChain for Gemini 시작하기.

AI SDK by Vercel

AI SDK는 React, Next.js, Vue, Svelte, Node.js 등 다양한 환경에서 AI‑구동 애플리케이션과 에이전트를 구축하도록 돕는 TypeScript 툴킷입니다. Google 제공자를 사용하면 텍스트 스트리밍, 도구 사용, 구조화된 생성 등 Gemini 3 기능을 구현할 수 있습니다.

“Gemini 3 Pro에 대한 내부 벤치마크 결과는 추론 및 코드 생성에서 엄청난 개선을 보여주었습니다. Gemini 2.5 Pro 대비 성공률이 거의 17 % 상승했으며, Next.js 리더보드 상위 2위에 올랐습니다. AI SDK, AI Gateway, v0에 Day 0 지원을 제공하게 되어 매우 기쁩니다.” — Aparna Sinha, Vercel

Vercel의 AI SDK 시작하기.

LlamaIndex

LlamaIndex는 Gemini와 연결된 데이터로 지식 에이전트를 구축하기 위한 특화 프레임워크입니다. 여기에는 에이전트 워크플로우 오케스트레이션, 데이터 로딩, 파싱, 추출, 인덱싱을 위한 도구들이 포함되며, LlamaIndex 오픈소스 툴링과 LlamaCloud를 모두 활용할 수 있습니다.

“초기 액세스 테스트에서 Gemini 3 Pro는 복잡한 도구 호출과 컨텍스트 유지 측면에서 이전 세대보다 뛰어났습니다. 이는 자체 데이터와 상호작용하는 신뢰할 수 있는 지식 에이전트를 구축하려는 개발자들에게 높은 정확도의 기반을 제공합니다.” — Jerry Liu, LlamaIndex

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Pydantic AI

Pydantic AI는 Python에서 타입‑안전한 에이전트를 구축하기 위한 프레임워크이며 Gemini 모델을 직접 지원합니다. 개발자는 Python 타입 힌트를 활용해 에이전트 스키마를 정의할 수 있어, 워크플로우가 예측 가능하고 타입에 맞는 데이터를 생성하도록 보장합니다. 이는 다운스트림 프로덕션 시스템과의 통합에 적합합니다.

“Gemini 3의 고급 추론과 Pydantic AI의 타입 안전성을 결합하면 프로덕션 에이전트에 필요한 신뢰성을 제공할 수 있습니다. Day 0에 전체 라이브러리 지원을 검증하게 되어 매우 기쁩니다.” — Douwe Maan

Pydantic 시작하기.

n8n

n8n은 기술팀과 비기술팀 모두가 코딩 없이 AI 에이전트를 구축할 수 있게 해주는 워크플로 자동화 플랫폼입니다. Gemini 3 Pro와 함께 n8n은 운영, 마케팅, 비즈니스 팀에 고급 추론 능력을 제공합니다.

“Gemini 3은 고급 추론 능력을 모든 사람에게 제공합니다, 소프트웨어 엔지니어만이 아니라 말이죠. 이 모델을 n8n에 통합함으로써 비개발자도 코드를 한 줄도 작성하지 않고 복잡하고 신뢰할 수 있는 에이전트를 구축해 일상 업무를 혁신할 수 있게 되었습니다.” — Angel Menendez

n8n 시작하기.

Best Practices and Next Steps

업그레이드 준비가 되셨나요? Gemini 3에서 에이전트를 원활히 실행하기 위한 가이드라인을 확인하세요:

• 프롬프트 단순화 – 복잡한 “Chain of Thought” 프롬프트 엔지니어링을 중단하고 thinking_level 파라미터에 의존해 추론 깊이를 네이티브하게 처리합니다.
• Temperature를 1.0으로 유지 – 온도를 낮추지 마세요. Gemini 3의 추론 엔진은 1.0에 최적화되어 있으며, 낮출 경우 복잡한 작업에서 루프가 발생하거나 성능이 저하될 수 있습니다.
• Thought Signatures 처리 – 모델 응답에서 thoughtSignature을 캡처해 다시 전달합니다. Function Calling에서는 서명이 반드시 필요하며, 누락 시 API 오류가 발생합니다.
• 시각 토큰 최적화 – PDF는 medium media_resolution을 사용해 토큰을 절감하고, 이미지의 세밀한 디테일이 필요할 때만 high를 사용합니다.
• 가이드 검토 – 마이그레이션, 속도 제한, 새로운 API 파라미터 등에 대한 중요한 내용은 전체 Gemini 3 Developer Guide를 반드시 읽어보세요.

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