Vertex AI가 사라졌다 — Gemini Enterprise Agent Platform 마이그레이션 Q&A 12개

클라우드·엔터프라이즈 AI·읽는 데 약 13분

Google이 2026년 4월 Cloud Next에서 발표하고 5월 21일부로 콘솔에서 Vertex AI 명칭을 완전히 지웠다. Model Garden·AutoML·Endpoints는 어디로 갔는지, A2A와 MCP는 어떻게 다른지, 우리 코드는 그대로 돌아가는지를 12개 질문으로 정리했다.

정
정보연구소장2026년 5월 30일 · 클라우드·엔터프라이즈 AI
핵심 한 줄

핵심 한 줄 — 5월 21일자로 Google Cloud Console에서 'Vertex AI' 이름이 사라졌다. 기능은 살아 있지만, '모델 우선' 계층이 '에이전트 우선' 계층 밑으로 내려갔다. 이 한 줄을 이해하면 나머지 변화가 거의 다 보인다.

무슨 일이 일어났나 — 한 페이지 타임라인

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2026-04-23  Google Cloud Next 2026 Las Vegas — Gemini Enterprise Agent Platform 발표
2026-05-04  주요 매체 상세 보도. 'evolution of Vertex AI'로 포지셔닝
2026-05-21  Console에서 'Vertex AI' 명칭 완전 제거 — 검색 시 신 페이지로 리디렉트

콘솔에 들어가 'Vertex AI'를 검색해도 더는 뜨지 않는다. Gemini Enterprise Agent Platform 페이지로 자동 리디렉트된다. 단순 리브랜딩이라면 화제가 안 됐겠지만, 이번엔 정보 구조(IA) 자체가 뒤집혔다. 기존에 '모델'이 1급 객체였던 자리에 이제 '에이전트'가 올라갔고, 모델 카탈로그는 그 아래로 내려간다.

같은 시기 OpenAI는 'Frontier'라는 엔터프라이즈 에이전트 운영 환경을 공개했고, ServiceNow·Accenture는 forward deployed engineering 프로그램으로 사내 에이전트 양산을 돕기 시작했다. Microsoft Copilot Studio 역시 같은 방향이다. 즉 이번 변화는 Google 한 회사의 결정이 아니라 메이저 벤더 전체가 동시에 움직이는 흐름의 일부다. 한국 팀에 의미 있는 신호는 두 가지다. 첫째, 모델 선택은 이제 차별점이 되기 어렵다. 둘째, 다음 KPI는 '어떤 에이전트를 운영하느냐'다. 아래 12개 Q&A로 실무 변화를 한 번에 정리한다.

정체성·구조 — Q1~Q4

Q1. Vertex AI는 정말 사라졌나?

이름만 사라졌고 기능은 그대로 살아 있다. Model Garden, Custom Training, AutoML, Model Registry, Endpoints, Pipelines — 모두 그대로 있다. 단지 'Models'라는 하위 메뉴 안으로 들어갔다. 그 위에 'Agents'라는 새 상위 메뉴가 생겼다. 콘솔 정보 구조(IA)가 모델 → 에이전트로 뒤집힌 것이다.

Q2. 왜 Google은 에이전트 우선 계층으로 재편했나?

발표 자료의 표현을 빌리면 '모델은 인프라가 되고, 에이전트가 제품이 된다'는 선언이다. 같은 기간 OpenAI Frontier, ServiceNow의 에이전트 플랫폼, MS의 Copilot Studio가 동일한 방향으로 움직였다. Gartner는 2026년 말까지 엔터프라이즈 앱의 40%가 task-specific 에이전트를 품을 것으로 예측했다. 다시 말해 '모델 비교'가 아닌 '에이전트 운영'이 다음 KPI가 된다는 베팅이다.

Q3. Model Garden·AutoML·Endpoints는 어디로 갔나?

모두 'Models' 메뉴 하위에 그대로 있다. 단축키와 URL 경로가 바뀌었지만 기능 셋은 동일하다. Model Garden은 여전히 Gemini·Anthropic·오픈소스 모델 카탈로그를 제공하고, AutoML도 같은 자리에서 데이터셋만 던지면 학습되는 워크플로를 유지한다. 다만 신규 기능 추가 속도는 'Agents' 메뉴 쪽에 우선순위가 쏠리는 분위기다.

Q4. Workbench와 Pipelines는?

Pipelines는 'Models > Pipelines'로, Workbench는 별도 'AI Studio'와 통합 작업 중이다. 기존 Pipeline YAML/SDK 코드는 호환되며, 마이그레이션 시점까지 Deprecation 알림이 6개월 이상 주어진다고 안내됐다.

마이그레이션 실무 — Q5~Q8

Q5. 기존 Vertex AI SDK 코드는 그대로 작동하나?

대부분 그대로 작동한다. google-cloud-aiplatform 패키지의 기존 모델 호출, 엔드포인트 호출, 배치 예측 API는 호환된다. 새 기능(Agent Registry·A2A·Memory Bank)을 쓰려면 동일 SDK의 신규 모듈을 추가해야 한다. 패키지 이름은 유지되고, 내부 클라이언트가 신 API 경로로 라우팅하는 구조다.

권장 — 새 프로젝트는 google-cloud-aiplatform 최신 버전을 명시 핀하고, 기존 프로젝트는 호환 모드로 운영하다가 분기 단위로 의존성 검토하는 흐름이 안전하다.

Q6. A2A와 MCP의 차이는?

요약하면 수직·수평의 차이다.

항목 MCP (Model Context Protocol) A2A (Agent-to-Agent Protocol)
누가 누구에게 말하는가 에이전트 ↔ 툴(DB, API, 파일시스템) 에이전트 ↔ 에이전트
비유 에이전트의 손과 발 에이전트들끼리의 회의 언어
표준화 단위 툴 호출 인터페이스 에이전트 발견·태스크 위임·결과 회신
누가 만들었나 Anthropic (오픈), 다수 채택 Google이 공개, 채택 확대 중

Agent Platform은 두 프로토콜을 모두 1급 시민으로 지원한다. 같은 Agent Registry 안에서 MCP 서버와 A2A 에이전트가 같이 카탈로그된다.

Q7. Agent Registry는 어떻게 활용해야 하나?

Agent Registry는 사내 에이전트·툴·MCP 서버를 중앙에서 카탈로그화하는 인벤토리다. 비유하자면 GitHub Org + Service Catalog + IAM이 한 자리에 있는 셈이다. 보안팀은 '승인된 도구만' 정책을 걸 수 있고, 개발팀은 다른 팀이 이미 만든 에이전트를 검색·호출할 수 있다. 사내 중복 개발과 그림자 에이전트를 줄이는 첫 번째 도구가 된다.

Q8. 보안·거버넌스에서 무엇이 새로워졌나?

세 가지가 추가됐다. Agent Gateway(에이전트 호출에 대한 인증·트래픽 제어·관찰 가능성), Govern 메뉴(정책·감사 로그·승인 워크플로), 그리고 Memory Bank의 보존 정책(에이전트 장기 메모리에 대한 TTL·암호화·국가별 거주 옵션)이다. 특히 Agent Gateway는 'AI를 위한 API Gateway' 개념으로 보면 빨리 이해된다.

가격·운영·한국 — Q9~Q12

Q9. 가격 모델에 변동이 있나?

모델 추론 가격은 기존 Gemini 단가와 동일하다. 변경된 부분은 에이전트 실행 단위 과금이다. Agent 호출당 base 요금 + step별 토큰 비용 + 외부 툴 호출 횟수가 합산되는 구조로, 콘솔에서 estimator를 제공한다. Memory Bank 보존, Agent Gateway 호출도 별도 사용량 기반이다.

Q10. 멀티리전·한국 리전 지원은?

서울 리전(asia-northeast3)에서 Models 메뉴의 모든 기능은 그대로 사용 가능하다. Agents 메뉴 중 Agent Registry와 Gateway는 일부 기능이 글로벌 컨트롤 플레인에 의존하므로, 데이터 거주가 까다로운 워크로드는 사전 확인이 필요하다. 공식 문서의 Region availability 페이지를 분기마다 확인해야 한다.

Q11. 한국어 모델·튜닝 지원은 어떻게 달라지나?

기본 Gemini 3.1 라인이 한국어 응답 품질을 한 단계 끌어올렸고, AutoML 파인튜닝과 supervised tuning은 그대로 한국어 데이터셋을 받는다. 신설된 것은 Agent Garden의 한국어 템플릿으로, 한국어 고객지원·문서검색 에이전트의 보일러플레이트가 추가됐다.

Q12. 우리 팀은 무엇부터 학습해야 하나?

역할별로 한 가지씩만 꼽으면 이렇다.

  • MLOps/플랫폼 엔지니어 → Agent Registry & Agent Gateway
  • 백엔드/AI 개발자 → A2A 프로토콜, MCP 서버 작성법
  • 데이터 사이언티스트 → Memory Bank의 임베딩 정책과 retrieval 패턴
  • 거버넌스/보안 담당 → Govern 메뉴의 정책 정의, 감사 로그 활용
  • PM/아키텍트 → Agent Garden 템플릿으로 PoC 1주 만에 시작하기

1차 데이터 — 자체 마이그레이션 체크리스트와 메뉴 매핑표

이번 글의 1차 데이터는 자체 정리한 두 표다.

자체 메뉴 매핑표 (Vertex AI → Agent Platform)

기존 Vertex AI 위치 신 Agent Platform 위치 변경 정도
Vertex AI > Model Garden Models > Model Garden 경로만
Vertex AI > Custom Training Models > Custom Training 경로만
Vertex AI > AutoML Models > AutoML 경로만
Vertex AI > Endpoints Models > Endpoints 경로만
Vertex AI > Pipelines Models > Pipelines 경로만
Vertex AI > Workbench (이전) AI Studio 통합 진행 중 통합
(신설) Agents > Agent Garden 새 기능
(신설) Agents > Agent Registry 새 기능
(신설) Agents > MCP Servers 새 기능
(신설) Agents > Memory Bank 새 기능
(신설) Agents > Sessions 새 기능
(신설) Govern > Agent Gateway / Policies / Audit 새 기능

자체 마이그레이션 체크리스트 (한 분기 기준)

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[Week 1] 콘솔 URL 북마크 일괄 점검 — 사내 위키·런북에 박힌 'Vertex AI' 링크 grep & 교체
[Week 2] SDK 의존성 핀 — google-cloud-aiplatform 버전 명시 + 호환성 테스트 (배치 예측·튜닝 API)
[Week 3] Agent Registry PoC — 사내 도구 5개를 MCP 서버로 등록, 보안팀과 정책 합의
[Week 4] Agent Garden 한국어 템플릿 PoC — 1개 부서의 반복 Q&A를 첫 에이전트로 자동화
[Week 5-6] Govern 도입 — 감사 로그·승인 정책 설계, IAM 역할 재매핑
[Week 7-8] Memory Bank 도입 결정 — 데이터 거주·TTL·암호화 요건 정리, 리전 옵션 확정
[Week 9-12] 전사 롤아웃 — 부서별 1개 에이전트, 그림자 사용 사례 회수, 비용 estimator로 ROI 측정

주의 — 위 체크리스트는 100~300명 규모 팀을 가정한 일반 가이드다. 보안 요구가 엄격한 금융·공공은 Govern 단계를 더 일찍 끌어와야 하고, 스타트업은 Agent Garden PoC에서 바로 운영으로 갈 수도 있다.

핵심 정리

핵심 정리

  • 5월 21일자로 GCP 콘솔에서 'Vertex AI' 이름이 사라졌고, 기능은 'Models' 하위 메뉴로 이동했다
  • 새 상위 메뉴 'Agents'에는 Agent Garden, Agent Registry, MCP Servers, Memory Bank, Sessions가 들어 있다
  • MCP는 '에이전트↔툴', A2A는 '에이전트↔에이전트'. 두 프로토콜이 같은 Registry에서 공존한다
  • 기존 google-cloud-aiplatform 코드는 그대로 돈다. 신 기능은 동일 패키지의 신 모듈로 점진 도입
  • 한국 팀은 (1) URL/런북 grep 교체 (2) Agent Registry PoC (3) Govern 정책 설계 순으로 한 분기 내 마이그레이션 가능

마무리 — 이름이 사라진 게 아니라 무게중심이 바뀐 것

이번 변화의 본질은 'Vertex AI 종료'가 아니다. Google이 자사의 엔터프라이즈 AI 정보 구조를 '모델 카탈로그'에서 '에이전트 운영 콘솔'로 재배치한 사건이다. 같은 기간 모든 메이저 벤더가 비슷한 방향으로 움직이는 걸 보면, 이건 한 회사의 결정이 아니라 산업 전체의 흐름이다.

당장 코드를 다 뜯어고칠 필요는 없다. 다만 6개월 뒤 새 기능이 어디에서 먼저 나올지를 보면, 답은 명확하다. 새 기능은 모두 'Agents' 메뉴 안에서 나올 것이다. 그러니 우리 팀이 다음 분기 '한 가지'만 배운다면, 그것은 Agent Registry와 Govern이다.

참고 자료

이 글은 2026년 5월 21일 GCP 콘솔 상태를 기준으로 작성됐습니다. Region availability와 가격은 분기 단위로 갱신되며, 정확한 실무 결정은 공식 문서와 사내 보안 정책을 함께 확인 후 진행하시길 권장합니다.

정

정보연구소장

AI·IT 트렌드를 추적하고 직접 써본 결과를 기록합니다. 문의: jikol2000@gmail.com

#Google Cloud#Vertex AI#Gemini Enterprise#Agent Platform#A2A#MCP#마이그레이션

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