구글 I/O 2026, 기업용 AI 에이전트가 기본값이 됐다

5월 19일부터 이틀 동안 미국 마운틴뷰에서 열린 Google I/O 2026의 주인공은 새 모델보다 에이전트였습니다. 구글은 에이전트 작업에 맞춘 Gemini 3.5 Flash를 내놓고, API 한 번 호출로 격리된 실행 환경에서 에이전트를 띄우는 매니지드 에이전트(Managed Agents)를 공개했습니다. 에이전트를 직접 만들 때 가장 손이 많이 가던 실행 환경과 보안 장치가 플랫폼의 기본 기능으로 들어오기 시작했다는 뜻입니다. 사내 업무에 에이전트를 붙이려는 회사라면 이제 '만들 수 있나'보다 '어디까지 맡길 것인가'를 먼저 정해야 합니다.

무엇이 발표됐나

기업 업무와 관련 있는 발표만 추렸습니다. 상태는 발표 당일 기준입니다.

무엇이 달라졌나: 에이전트의 안전장치가 플랫폼으로 들어왔다

지금까지 회사가 에이전트를 만들려면 모델을 고르는 일보다 그 주변을 만드는 일이 더 컸습니다. 에이전트가 코드를 돌리고 파일을 만질 격리된 공간, 사내 시스템에 붙는 연결, 무엇을 했는지 남기는 기록, 위험한 동작을 막는 장치를 모두 직접 준비해야 했습니다.

이번 발표에서 구글은 이 부분을 플랫폼 기능으로 설명했습니다. Google Cloud 블로그에 따르면 Gemini Spark의 작업은 매번 새로 만든 격리된 가상 머신에서 실행되고, 모든 통신은 데이터 유출 방지(DLP) 정책을 적용하는 에이전트 게이트웨이를 거치며, 사용자 자격 증명은 에이전트에 직접 노출되지 않습니다. 메일 발송처럼 위험이 큰 동작은 사람의 명시적 승인을 받아야 진행됩니다. 매니지드 에이전트도 Agent Platform의 데이터 보호와 거버넌스 장치를 그대로 물려받는다고 밝혔습니다.

Virtualization Review의 정리를 보면, 에이전트의 역할과 기술(skill)을 버전 관리가 되는 마크다운 파일로 정의하는 방식도 함께 소개됐습니다. 에이전트의 '업무 지침서'를 코드처럼 검토하고 이력을 남길 수 있다는 점에서, 사내 결재와 감사가 중요한 회사에는 의미가 있습니다.

정리하면 기술적인 진입 장벽은 낮아졌고, 남은 숙제는 회사가 정해야 하는 것들입니다. 에이전트가 어떤 데이터에 접근하는지, 어떤 동작은 혼자 하고 어떤 동작은 승인을 받는지, 기록은 누가 얼마나 보관하는지입니다.

회사 상황별로 보면

대기업. 이미 클라우드 계약과 데이터 관리 체계가 있다면, 플랫폼이 기본으로 주는 DLP 정책과 승인 흐름이 사내 보안 정책과 맞는지부터 대조해 보시기 바랍니다. 플랫폼 기본값이 사내 기준보다 느슨한 부분이 어디인지가 도입 검토의 핵심이 됩니다.

중소기업. 직접 만들 부담이 줄어든 것은 반가운 일입니다. 다만 사용량에 따라 비용이 나가는 구조이므로, 견적 요청 메일 정리처럼 범위가 분명한 업무 하나로 시작해 몇 주 동안의 실제 사용량을 재 본 뒤에 넓히는 편이 안전합니다.

공공기관과 금융회사. 망 분리와 클라우드 이용 기준 때문에 외부 플랫폼의 에이전트를 업무망에 바로 붙이기는 어렵습니다. 같은 구조를 사내 서버에서 구현하는 방식을 함께 검토해야 합니다. 이 내용은 폐쇄망에서 생성형 AI를 쓰는 방법에서 따로 다뤘습니다.

도입 전에 정해 둘 것

에이전트는 잘 고른 업무 하나에서 효과를 확인한 뒤 넓힐 때 실패가 적습니다. 어떤 업무부터 맡기면 좋을지 막막하다면 AI 솔루션 소개를 참고하시거나 문의를 남겨 주세요.