Gemini 2.5 Pro 딥 에이전트: 이 미친 듯이 완전 무료 AI 에이전트는 놀랍습니다!

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요약

이 영상은 Gemini 2.5 Pro라는 최첨단 AI 모델을 소개하며, 주로 코딩 작업 및 복잡한 문제 해결에 탁월한 기능을 설명합니다. Gemini 2.5 Pro는 무료로 제공되며, 사용자는 Vector Shift 플랫폼을 활용해 커스텀 AI 에이전트를 쉽게 구성할 수 있습니다. 영상은 단계별 워크플로우 구성 과정을 통해 사용자 입력, 구글 검색, 웹 스크래핑, 그리고 마크다운 파일로의 결과 출력 과정을 상세히 안내합니다. 또한 API 연동과 다양한 응용 사례를 통해 실질적인 자동화 및 AI 에이전트 활용법을 강조합니다.

주요 키워드

Gemini 2.5 Pro AI 에이전트 Vector Shift 워크플로우 코드 어시스트 웹 스크래핑 API 자동화

하이라이트

  • 🔥 Gemini 2.5 Pro는 최신 AI 모델로 코딩과 문제 해결에 뛰어난 성능을 보입니다.
  • 🚀 무료로 제공되는 이 AI 에이전트는 사용자가 다양한 작업을 손쉽게 수행할 수 있게 해줍니다.
  • 📌 Vector Shift 플랫폼을 활용하여 복잡한 워크플로우를 드래그 앤 드롭 방식으로 구성할 수 있습니다.
  • 🌟 사용자 입력을 바탕으로 구글 검색, 데이터 스크래핑 및 마크다운 파일 생성이 자동으로 이루어집니다.
  • ⚡️ API 연동을 통해 챗봇, 음성 봇 등 다양한 응용 프로그램과의 연결이 가능합니다.
  • 📢 추가로, 지식 기반 업로드 및 대규모 작업 자동화 등 여러 활용 사례가 소개됩니다.

용어 설명

Gemini 2.5 Pro

최신 AI 모델로, 코딩 및 복잡한 문제 해결에 특화되어 있으며, 무료로 제공되는 에이전트입니다.

Vector Shift

사용자가 드래그 앤 드롭 방식으로 워크플로우를 생성하고 다양한 데이터 소스와 AI를 연동할 수 있는 AI 자동화 플랫폼입니다.

코드 어시스트 에이전트

웹 검색 및 스크래핑 기능을 활용하여 마크다운 파일 형태로 결과를 출력, 추가 코딩 작업에 도움을 주는 맞춤형 AI 에이전트입니다.

[00:00:00] 영상 소개 및 Gemini 2.5 Pro 개요

영상은 Gemini 2.5 Pro의 출시와 주요 기능을 소개합니다. 코딩 작업과 복잡한 문제 해결에 탁월한 이 모델의 무료 사용 가능성도 강조됩니다.

Gemini 2.5 Pro가 최근 출시되어 최첨단 AI 모델로서 코딩, 문제 해결, 리서치 등 다양한 기능을 무료로 제공합니다.
코딩에 주로 사용해온 경험을 바탕으로 커스텀 AI 에이전트를 만드는 방법을 소개하며, 특히 코드 지원 에이전트를 구현할 예정입니다.
[00:00:41] 커스텀 에이전트와 Vector Shift 소개

사용자들이 로컬 환경 설정 없이 AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있는 방법을 설명합니다. Vector Shift 플랫폼을 통해 다양한 데이터 소스와의 연결 및 워크플로우 생성법을 소개합니다.

Vector Shift라는 AI 자동화 플랫폼을 사용하여 복잡한 로컬 설정 없이 쉽게 AI 에이전트를 구축하는 방법을 설명합니다.
Google 캘린더 요약, 노션 노트 요약 등 다양한 자동화 기능을 구현할 수 있으며, Discord 메시지나 이메일 트리거를 통한 자동화도 가능합니다.
Vector Shift의 파이프라인 기능을 통해 새로운 워크플로우를 생성하고, 입력 블록부터 시작하여 챗봇 구현 방법을 설명합니다.
[00:03:06] 워크플로우 구성 및 코드 어시스트 에이전트

드래그 앤 드롭 인터페이스를 활용하여 입력, 검색, 스크래핑 등 여러 과정을 연결하는 워크플로우 설정 과정을 보여줍니다. 이를 통해 코드 어시스트 에이전트가 사용자 쿼리를 처리하고 리포트를 생성합니다.

Gemini 2.0을 활용한 검색 및 데이터 처리 워크플로우 설명. 검색어 생성, Google 검색, 결과 스크래핑, Gemini 2.5 Pro를 통한 보고서 생성 과정을 소개합니다.
워크플로우 구성 방법 설명. 입력, Google LLM, 검색, 스크래핑 설정 등 기본적인 구성 요소들의 연결 방법을 단계별로 안내합니다.
Gemini 2.5 Pro 설정 및 출력 구성. API 키 설정, 데이터 요약, 출력 형식 지정 등 상세한 설정 방법을 설명합니다.
[00:06:07] 최종 적용 및 추가 활용 방안

완성된 워크플로우를 API로 배포하여 마크다운 파일 출력, 챗봇 연동 등 다양한 응용 사례로 확장하는 방법을 설명합니다. 추가적으로 지식 기반 업로드와 음성 봇 등의 활용 가능성도 다룹니다.

Vector Shift를 통한 AI 에이전트 확장 기능 소개. 음성봇, 대량 작업, 평가 등 다양한 기능과 활용 방안을 설명합니다.
[음악]
[박수]
안녕하세요, 새로운
영상입니다. Gemini 2.5 Pro가 최근에
출시되었는데, 현재
최첨단 모델로서 특히
코딩 작업에서 뛰어나며
복잡한 문제 해결과 리서치 등
다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 현재
완전 무료로 사용할 수 있어서
정말 놀랍습니다. 사용량 제한이 있지만
거의 모든 작업을 수행하기에 충분합니다.
저는 이것을 코딩에 많이 사용해왔는데,
이번에는 여러분께 커스텀
에이전트를 만드는 방법을
보여드리려고 합니다. 이를 통해
다양한 멋진 작업을 수행할 수 있죠.
저는 코드 지원 에이전트를 만들 건데,
아마 기억하실 수도 있겠지만 전에
웹 검색을 통해
마크다운 파일을 만드는 코드 지원 에이전트에
대한 영상을 만든 적이 있습니다.
오늘은 이것을 Vector Shift에서
Gemini 2.5 Pro를 사용해 다시 만들어보고
이전보다 더 자세히
설명해드리도록 하겠습니다.
오늘 보여드릴 내용입니다.
대부분의 사람들은 AI 에이전트를
로컬 환경에서 복잡한 설정 없이
쉽게 만들고 싶어 합니다.
그래서 모든 것을 간단하게 하기 위해
Vector Shift를
사용할 것입니다. Vector Shift에 대해
잘 모르시는 분들을 위해 다른 좋은
영상들도 있지만, 간단히 말씀드리면
AI 자동화 플랫폼으로,
워크플로우를 만들어 데이터 소스를
AI와 연결하고, 커스텀 워크플로우를 만들고
필요한 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
예를 들어, Google 캘린더 이벤트를
요약하는 AI 에이전트나
노션 노트를 읽고 요약하는
AI 에이전트가 필요하다면
그것도 만들 수 있습니다.
뿐만 아니라
이러한 워크플로우를 챗봇에
넣을 수 있고, API를 통해
접근할 수도 있습니다.
게다가 자동화도 가능한데,
Discord에서 메시지를 보내거나
이메일을 받았을 때
워크플로우가 트리거되도록
설정할 수 있어서 정말 멋집니다.
이제 설정 방법과
새로운 Gemini 2.5 Pro 모델로
에이전트를 만드는 방법을 알려드리겠습니다.
먼저 회원가입을 하시면 됩니다.
무료 티어도 제공되어 좋습니다.
가입하신 후에는 파이프라인으로 가서
새로 만들기 버튼을 클릭하시면
미리 만들어진 워크플로우를 선택하거나
새로운 워크플로우를 만들 수 있는
페이지가 열립니다. 여기서
새 캔버스를 열면 원하는 블록을
드래그하여 연결하고
워크플로우를 만들 수 있습니다.
간단한 챗봇을 만든다고 하면
먼저 입력 블록이 필요합니다. 이것은
사용자가 입력을 할 수 있게 해주고
이 입력을 LLM이나 지식 베이스에
연결할 수 있습니다. 여기서는
사용자 입력 쿼리를 지식 베이스에서
검색하고 필요한
맥락을 제공하거나
다른 통합 기능과 연결할 수 있습니다.
저는 지금 코드 지원 에이전트를
만들고 있는데, 이것은 API를 통해
제가 보내는 쿼리를 받아
그러면 그 쿼리는
Gemini 2.0에 의해 검색어로 변환되고
그 다음 Google 검색을 실행하여
각각의 검색 결과를 스크랩한 후
이를 Gemini 2.5 Pro에 전달하여
해당 내용에 대한 보고서를
생성하게 됩니다
그리고 이는 로컬에
마크다운 파일로 저장되어
AI 코더가 이를 참조하여
컨텍스트로
활용할 수 있습니다. 예를 들어, Sonnet이
Next.js의 새로운 기능에 대해
모르는 경우, 이 워크플로우를 통해
컨텍스트를 담은 마크다운 파일을 만들고
새로운 실무 방식에 대해
참조하도록 할 수 있죠. 꽤 멋지죠.
여기에 입력을 드래그하고
Google LLM을 드래그한 다음
Gemini 2.0을 선택합니다
Flash를 선택하고 나서
입력값과 프롬프트를 제공해야 합니다
이는 검색어를 생성하여
Google 검색으로 보내기 위한 것입니다
이렇게 설정하고
웹 검색에 연결한 다음 Google 검색을
선택하고 연결하면
됩니다
이제 각 항목을 스크랩해야 하므로
스크래핑 옵션을 가져와서
리스트 모드를 활성화하고
적절히 연결합니다
이는 리스트 모드이기 때문에
텍스트 리스트를 출력하고
각 URL을 스크랩하여
리스트 형식으로 내용을
반환합니다
리스트 작업을 가져와서
리스트를 쉼표로 구분된
문자열로 만들도록 설정합니다
이제 Google LLM 옵션을 드래그하고
Gemini 2.5 Pro를 선택합니다
여기서 자신의 API 키를 입력하여
속도 제한을 피할 수
있습니다. 이제 모든 내용을 요약하도록
요청하고 첫 번째 입력도 연결하여
이 컨텍스트를 기반으로
요약된 데이터를 생성하도록 합니다
이제 출력 항목을 드래그하고
변경사항을 배포하여
적절히 사용할 수 있습니다
이것을 실행하면 각 노드를 거쳐
마지막에 입력을 기반으로
AI 코더에게 제공할 수 있는
연구 데이터를 얻어
라이브러리나 새로운 코딩
관례에 대한
컨텍스트를 제공할 수 있습니다
이를 챗봇으로 만들거나
API로 사용할 수 있는데, 저는 API로
사용하려고 합니다
여기로 가서 API 명세를 가져오고
다음과 같은 간단한 프로그램을
만들 수 있습니다
이제 이 API를 사용하는 간단한 스크립트를
만들어 출력을 마크다운 파일로 저장하고
코더에게 해당 파일의 데이터를
참조하여 추가 컨텍스트를
얻도록 요청할 수
있습니다
이렇게 Vector Shift를 통해
Gemini로 AI 에이전트를 쉽게 구성할 수 있고
AI 에이전트에 지식을 추가하는
옵션도 있어서 AI 에이전트가
참조할 파일을 업로드하고
커스텀 지식 기반
컨텍스트를 활용할 수 있어
아주 좋습니다. 음성 봇도
만들 수 있고, 대량 작업, 포털, 평가 등도
가능해서 정말 좋습니다
이렇게 Gemini의 새 모델로
AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있습니다
이런 종류의 워크플로우 자동화에
매우 유용한데, 현재는 무료이고
매우 저렴하기 때문입니다
게다가 이러한 작업에서
Claude와 동일한 성능을 매우 저렴하게
얻을 수 있어
좋습니다. 검색, 다양한 앱,
지식 베이스 등을 추가할 수 있어
정말 멋지고, 모든 것이 드래그 앤 드롭
인터페이스로 되어 있어
원하는 대로 커스터마이징하고
무료 Gemini API로 모두 무료로 사용할 수
있으며
전반적으로 매우 멋진 도구입니다
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다음 영상에서 만나요, 안녕히 계세요
[음악]