AI Agent Bake Off 에피소드 3: ‘창업자를 위한 GTM 에이전트 구축’

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The Prompt

#Gemini와 #ADK를 사용하여 창업자를 위한 GTM 에이전트를 구축하세요. 이 에이전트는 멀티모델(텍스트를 넘어)이며 멀티에이전트(단순 AI 래퍼가 아님)이어야 합니다.

The Setup

그리고 그것이 우리 세 팀이 서명한 내용입니다 — 1명의 개발자, 1명의 구글 직원, AI Studio API 키, 그리고 구글의 에이전트 개발 키트(ADK).

지식 베이스

우리는 그들에게 시작을 돕기 위해 Go‑To‑Market 오픈‑소스 레포도 제공했습니다:

https://github.com/goabego/ai-gtm-playbook

그게 전부였습니다 (점심과 커피도 충분히 제공했죠). 배운 점은 풍부했습니다: 컨텍스트‑스태핑 모범 사례부터 빠른 A2A 배포까지 (추후에 더 자세히 다룹니다).

Source:

이번 에피소드에서 무엇을 볼 수 있나요?

우리는 영상을 세 부분으로 구성했습니다: 챌린지 당일, 데모, 그리고 심사위원 심의.

챌린지 당일

촬영 당일, 우리는 팀들에게 2시간짜리 미니 해커톤을 깜짝 선물했습니다. 여섯 가지 서로 다른 테스트로 에이전트를 한계까지 밀어붙였으며, 가장 많은 테스트를 완료한 팀이 챌린지를 승리합니다.

전체 챌린지 세부 사항: https://gist.github.com/goabego/d7e3ff6897c6891f315030cdbda80ec5

데모

다음으로는 ADK를 사용해 AI 에이전트를 구축한 팀들의 상세 내용을 살펴볼 것입니다. ADK Web, Gemini, 서브‑에이전트 아키텍처, 컨텍스트 관리 전략 등 다양한 내용을 배울 수 있습니다. 아래는 한 팀의 아키텍처 다이어그램 예시이며(모두 오픈 소스이며 아래에서 확인 가능)입니다.

심사위원

아마도 가장 인상 깊었던 부분은 심사위원과 팀들 간의 Q&A였을 것입니다. 이번 에피소드에서는 Ivan(구글 클라우드 AI DevRel), Shubham(구글 클라우드 AI Product Manager), Annie(구글 클라우드 AI DevRel)가 참여했습니다. 그들은 질문을 던지고, 생각을 공유하며, 최종 우승자를 선정했습니다.

더 인터랙티브한 시청 경험을 원하시나요?

우리는 카드, 코드 스니펫, 그리고 유용한 링크를 포함한 더욱 교육적인 경험을 만들었습니다. 여기에서 체험해 보세요: ai-agent-bakeoff.com – 질문을 하면 우리가 답변합니다. 또한 학습을 쉽게 할 수 있도록 오픈‑소스 콘텐츠를 추가했습니다.

모든 참가자의 소스 코드와 아키텍처 다이어그램은 웹 앱의 첫 번째 카드에서 확인할 수 있습니다.

WebApp의 주요 학습 내용

WebApp에서는 게임 쇼에서 얻은 다음 통찰을 더 깊이 탐구합니다(이에 국한되지 않음):

• Python과 Google의 ADK를 사용하여 표준화된 MCP 서버 구축.
• 원활한 도구 통합을 위한 discovery 및 execution 핸들러 구현.
• MCP Toolbox를 사용해 에이전트를 엔터프라이즈 데이터베이스에 연결.
• A2A를 활용해 다양한 AI 프레임워크 간 협업 활성화.
• Gemini 3 Pro를 활용한 고급 멀티모달 에이전트 추론.
• Vertex AI와 GKE를 통해 에이전트를 프로덕션에 배포.
• ADK Web을 사용해 에이전트 흐름을 빠르게 프로토타이핑하고 시각화.
• 오픈‑소스 AI GTM 플레이북을 활용해 채택을 확장.
• 컨텍스트 퇴화를 피하기 위해 서브‑에이전트를 사용해 성능 최적화.