7 Things Your AI Coworker Needs - Philipp Schmid, Google DeepMind

한 줄 핵심

Gemini의 managed agents를 활용해 에이전트에게 자체 컴퓨터, 도구, 자격 증명, 가드레일, 스케줄을 제공하면 실제 업무를 맡길 수 있는 AI 동료를 만들 수 있다.

시간별 요약

1. 0:00
   소개 챗봇에서 도구를 쓰는 보조자, 그리고 이제는 자체 컴퓨터를 가진 자율형 디지털 직원으로 AI가 진화해 왔다. 핵심은 에이전트에게 작업과 환경을 주고 몇 시간 뒤 결과를 받는 형태의 AI 동료를 만드는 것이다.
2. 0:57
   모든 동료가 필요한 것 사람이든 AI든 일하려면 두뇌, 작업을 저장하고 반복할 수 있는 컴퓨터, 도메인별 플레이북, 도구, 자격 증명, 사내 규칙, 근무 스케줄이 필요하다. 이 영상은 이 7가지를 기준으로 디지털 동료를 설계하는 방법을 설명한다.
3. 1:54
   Gemini 4의 새 기능 Gemini 4는 1 million unified contacts window와 최대 1 million output tokens, 더 강해진 수학·추론 성능이 핵심이다. AI Studio의 API key와 interactions API로 빠르게 시작할 수 있고, 내부 사례에서도 코드베이스와 다양한 프로젝트에 실질적인 개선을 만들고 있다.
4. 4:29
   관리형 에이전트: 자체 컴퓨터를 가진 Gemini managed agents는 Gemini가 직접 실행할 수 있는 원격 sandbox를 제공해, 기존의 도구 호출 루프를 단순화한다. 모델 ID 대신 agent ID를 호출하고 프롬프트만 주면, 에이전트가 자기 컴퓨터에서 파일 작성과 코드 실행을 수행할 수 있다.
5. 5:31
   Bug라는 AI 동료 만들기 에이전트는 ID, base agent, model, system instruction으로 정의되며, 여기서는 Bug라는 동료를 Gemini와 agent harness 위에 구성한다. 기존 coding agent와 같은 harness를 원격으로 재사용하면서도, 전용 시스템 지시문과 호출 방식으로 독립적인 에이전트를 만든다.
6. 6:30
   Skills, 플레이북, 파일 skills, agents.md, GitHub 저장소, GCS bucket 같은 파일을 통해 에이전트의 작업 환경을 부트스트랩할 수 있다. 시스템 지시문은 짧게 유지하고, skills는 필요할 때 읽는 분리된 지식으로 두며, 모든 지식과 상태는 결국 파일 시스템에 저장된다.
7. 8:47
   도구와 MCP 서버 에이전트의 도구는 내장 도구, 코드 실행, MCP server, 또는 로컬 함수로 확장할 수 있다. Google Search는 기본 제공되고, Gmail·Spreadsheets 같은 workspace MCP server나 사용자 정의 함수와 MCP server를 통해 외부 시스템과 연결한다.
8. 9:57
   유출될 수 없는 자격 증명 bearer token, OAuth, environment variable을 안전하게 다루기 위해 자격 증명을 sandbox 밖에서 관리하고 network proxy로 주입한다. 이 구조는 domain별로만 실제 credential을 교체하므로, prompt injection이나 악성 MCP server가 토큰을 빼내기 어렵다.
9. 12:55
   사내 규칙을 위한 훅 hooks는 특정 명령이나 도구 호출을 정규식 matcher로 걸러내고, 필요하면 인간 승인 같은 결정적 제어를 삽입하는 장치다. 훅 파일은 보호되므로 에이전트가 규칙 자체를 바꿔 우회할 수 없다.
10. 13:36
    일정과 트리거 cron 기반 schedule로 에이전트를 정기 실행해 감사, 실사, 점검 같은 작업을 자동화할 수 있다. 앞으로는 webhook도 지원해 외부 이벤트가 오면 에이전트가 즉시 반응하고 후속 알림까지 자동으로 처리하는 흐름을 만들 수 있다.
11. 14:27
    자동화된 포트폴리오 감사 데모 Google Sheets와 연결된 데모에서 트리거가 실행되면 에이전트가 portfolio auditing skill을 읽고 시장 변화와 가격 변동을 점검한 뒤 시트를 갱신한다. Slack 컨텍스트까지 연결하면 이전 대화를 바탕으로 요약과 추천을 제공하는 자동 감사 워크플로가 완성된다.
12. 16:38
    정리 AI 동료는 Gemini, managed agents, skills, tools, MCP server, 안전한 credentials, hooks, triggers를 결합해야 실용적으로 작동한다. 이 구성은 바로 업무 환경에 붙여 쓸 수 있는 자율형 에이전트의 최소 완성형을 제시한다.

실무 인사이트

• 에이전트를 실제 업무에 투입하려면 모델 성능보다도 파일 기반 지식 분리, 권한 통제, 트리거 설계가 먼저다.
• 자격 증명을 sandbox 안에 두지 않고 network proxy로 주입하는 방식은 MCP 연동의 보안 리스크를 크게 줄인다.
• 정기 실행과 webhook을 붙이면 에이전트는 대화형 도구를 넘어 점검·감사·보고를 수행하는 상시 업무 시스템이 된다.