Google의 새로운 Gemini 2.0 에이전트: Gemini가 선보이는 놀라운 AI 에이전트들

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요약

영상은 Google의 최신 Gemini 2.0 모델을 활용하여 강력하고 비용 효율적인 AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. Gemini 2.0의 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 Flash 모델 덕분에 복잡한 작업도 손쉽게 처리할 수 있음이 강조됩니다. 또한, Vector Shift 플랫폼을 이용해 드래그 앤 드롭 방식으로 맞춤형 워크플로우와 챗봇을 설정하는 과정을 상세히 설명합니다. 시청자에게 다양한 통합 옵션과 자동화 기능을 통한 에이전트 제작을 권장합니다.

주요 키워드

Gemini 2.0 Flash Thinking 1백만 토큰 컨텍스트 AI 에이전트 Vector Shift 워크플로우 챗봇 API 자동화 통합

하이라이트

🔑 Gemini 2.0은 무료이면서도 비용 효율적인 강력한 AI 모델로, 복잡한 작업 수행에 유리합니다.
⚡️ 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우는 방대한 문서와 데이터를 효과적으로 참조할 수 있도록 합니다.
🚀 Flash Thinking 모델을 통해 빠른 응답 속도와 높은 성능을 제공합니다.
📌 Vector Shift 플랫폼을 활용하면 드래그 앤 드롭 방식으로 쉽고 직관적으로 AI 에이전트와 챗봇을 제작할 수 있습니다.
🌟 다양한 외부 데이터 소스(예: 구글 캘린더, 노션)와의 통합 및 API 연동 기능으로 워크플로우 확장이 자유롭습니다.

용어 설명

Gemini 2.0

Google의 최신 AI 모델로, 빠른 처리 속도와 1백만 토큰의 긴 컨텍스트 윈도우를 특징으로 함.

Flash Thinking 모델

Gemini 2.0의 빠른 처리 능력을 뒷받침하는 모델로, 복잡한 작업에서도 높은 성능을 발휘함.

Vector Shift

사용자가 다양한 데이터 소스를 연결하고 맞춤형 AI 워크플로우를 만들 수 있도록 지원하는 AI 자동화 플랫폼.

LLM (대형 언어 모델)

자연어 처리 및 생성 작업을 수행하기 위한 AI 모델로, Gemini를 비롯한 여러 옵션이 제공됨.

영상은 Gemini 2.0 모델의 비용 효율성과 빠른 처리, 그리고 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우의 장점을 소개합니다. 복잡한 작업도 손쉽게 처리할 수 있음이 강조됩니다.

[00:08] Gemini 2.0의 주요 장점 소개: 무료, 저렴한 비용, 뛰어난 성능의 플래시 씽킹 모델

[00:32] Gemini의 핵심 기능: 100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 에이전트 작업 최적화

맞춤형 AI 에이전트 제작을 위해 Vector Shift 플랫폼의 사용법과 다양한 데이터 소스와의 통합 가능성을 설명합니다. 무료로 이용 가능한 플랫폼의 장점을 부각시킵니다.

[01:10] Vector Shift 소개: AI 자동화 플랫폼의 특징과 활용 방법 설명

[01:59] 실제 사용 사례 소개: 구글 캘린더 요약, 노션 노트 요약 등 다양한 AI 에이전트 활용

[02:44] Vector Shift 설정 방법과 새로운 인터페이스 소개

사용자가 입력 블록, LLM 연결, 아웃풋 설정 등으로 기본 챗봇 워크플로우를 만드는 과정을 안내합니다. 직관적인 인터페이스를 활용한 제작 방법이 강조됩니다.

[03:37] 간단한 챗봇 워크플로우 생성을 시작하면서 사용자 입력을 받기 위한 기본 설정을 구성합니다.

[03:52] LLM이나 지식 베이스와의 연결 방법을 설명하고, Gemini 모델 선택 및 설정 과정을 보여줍니다.

제작한 워크플로우를 챗봇으로 배포하고, API 연동과 외부 데이터 통합 등 추가 기능 및 확장 옵션을 설명합니다. 다양한 커스터마이징 방법이 소개됩니다.

[05:01] Notion 통합, 검색 기능, 다중 LLM 라우팅 등 워크플로우를 확장하는 다양한 옵션들을 소개합니다.

[05:43] 완성된 워크플로우를 챗봇으로 배포하고 설정하는 과정을 설명합니다.

에이전트 제작의 장점과 추가 기능을 재차 강조하며, 시청자에게 경험 공유와 채널 구독, 기부 참여를 권장합니다. 전반적으로 사용의 용이성과 경제성을 부각합니다.

[06:30] AI 에이전트에 지식을 추가하고 다양한 기능을 확장하는 방법을 소개합니다.

[07:03] Gemini의 비용 효율성과 성능을 설명하고, 실제 사용 경험을 공유합니다.

[00:00] [음악]

[00:03] [박수]

[00:05] 안녕하세요, 다시 찾아왔습니다.

[00:08] 요즘 저는 대부분의 작업에 Gemini 2.0을 사용하고 있는데요,

[00:12] 모든 것을 정말 놀랍게 만들어주거든요.

[00:14] 무료이면서도 비용이 훨씬 저렴할 뿐만 아니라

[00:17] 플래시 씽킹 모델이

[00:21] 복잡한 작업에도

[00:23] 실제로 매우 뛰어난 성능을 보여줍니다.

[00:26] 저는 이것을 활용해서 다양한 작업을 위한

[00:29] 커스텀 에이전트를 만들어서 사용하고 있어요.

[00:32] Gemini가 다른 대안들보다

[00:34] 가진 주요 장점 중 하나는

[00:37] 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우인데,

[00:40] 이것 덕분에 문서를 참조하고

[00:42] 모든 것을 매우 쉽게 처리할 수 있죠.

[00:45] 이게 정말 놀랍고, 무료라는 점이

[00:49] 더욱 매력적이에요.

[00:53] 게다가 2.0 플래시 모델은

[00:56] 사용도 빠르고

[00:58] 에이전트 작업에 완벽하게 최적화되어 있어서

[01:01] 이런 작업에 최소한

[01:03] 놀라울 정도로 뛰어나고

[01:06] Claude와 같은

[01:07] 다른 서비스보다 훨씬 저렴합니다.

[01:10] 그래서 여러분에게 어떻게 자신만의

[01:13] Gemini 2.0 프로 또는 플래시 AI 에이전트를 만들 수 있는지

[01:17] 빠르고 놀라운 성능으로

[01:20] 알려드리려고 합니다.

[01:22] AI 에이전트를 만드는 방법은 여러 가지가 있지만

[01:25] 대부분의 사람들은 쉽게 만들길 원하죠.

[01:28] 로컬에서 복잡한 설정 없이

[01:30] 간단하게요.

[01:31] 그래서 모든 것을 단순화하기 위해

[01:36] Vector

[01:37] Shift를 사용할 건데요.

[01:39] Vector Shift에 대해 모르신다면

[01:42] 제가 만든 다른 좋은 영상들도 있습니다만,

[01:45] 간단히 말하면 이것은

[01:48] AI 자동화 플랫폼으로,

[01:50] 데이터 소스를 AI와 연결하고

[01:53] 커스텀 워크플로우를 만들고

[01:56] 필요한 AI 에이전트를 만들 수 있어요.

[01:59] 예를 들어, 구글 캘린더 이벤트를

[02:01] 요약해주는 AI 에이전트가 필요하다면 만들 수 있고

[02:06] 노션 노트를 읽고

[02:08] 요약해주는 AI 에이전트도

[02:11] 만들 수 있습니다. 특히

[02:14] Gemini처럼 긴 컨텍스트 윈도우를 가진

[02:16] 모델과 함께 사용하면

[02:19] 더 많은

[02:20] 정보를 처리할 수 있어요.

[02:22] 이러한 워크플로우를 챗봇으로 만들 수도 있고

[02:25] API를 통해

[02:28] 접근할 수도 있습니다. 게다가

[02:32] Discord에서 메시지를 보낼 때나

[02:35] 이메일을 받을 때

[02:37] 자동으로 실행되게 하는 등

[02:39] 자동화도 가능해서 정말 멋지죠.

[02:44] 이제 어떻게 설정하고

[02:45] Gemini 모델로 에이전트를 만드는지

[02:48] 알려드리겠습니다. 먼저 가입하세요.

[02:51] 무료 티어도 있어서

[02:55] 개인적인 작업에는

[02:56] 충분할 거예요. 가입하고 나면

[03:00] 파이프라인으로

[03:02] 가시면 되는데, Vector Shift를

[03:05] 전에 사용해보셨다면

[03:07] 업그레이드된 사이드바를 보실 수 있어요.

[03:10] 이전에 있던 인터페이스들이

[03:13] 이제 인터페이스라는 서브메뉴로 이동했는데

[03:16] 시각적으로

[03:17] 더 좋아졌어요. 아무튼

[03:20] 파이프라인에서 새로 만들기를 누르면

[03:23] 미리 만들어진 워크플로우를 선택하거나

[03:25] 아니면 그냥 이걸 눌러서

[03:28] 새로운

[03:30] 캔버스를 열 수 있어요.

[03:31] 여기서 원하는 블록을 끌어다 놓고

[03:34] 연결해서 자신만의 워크플로우를 만들 수 있습니다.

[03:37] 워크플로우를 한번 만들어보겠습니다

[03:40] 간단한 챗봇을

[03:41] 만들어보려고 하는데, 먼저

[03:45] 입력 블록을 끌어다 놓아야 합니다. 이것이

[03:48] 사용자의 입력을 받을 수 있게 해줍니다

[03:52] 이 입력을 LLM이나 지식 베이스와 같은

[03:54] 것에 연결할 수 있는데, 여기서는

[03:57] 사용자 입력을 지식 베이스에 쿼리하여

[04:00] 필요한 컨텍스트를 얻을 수 있습니다

[04:03] 또는 다른 종류의

[04:06] 통합 기능과도

[04:08] 연결할 수 있지만, 우리는 간단한

[04:10] 챗봇을 만들기 위해 LLM을 추가해보겠습니다

[04:14] LLM에는 여러 옵션이 있습니다

[04:17] OpenAI, Anthropic, Perplexity 같은

[04:21] 다양한 옵션이

[04:22] 있죠. Gemini를 사용하기 위해서는

[04:26] Google One을 끌어다 놓으면 됩니다

[04:29] 그러면 Gemini 모델의 모든 옵션이

[04:31] 표시됩니다. 원하는 모델을 선택하면 되는데

[04:34] 저는 더 나은 속도 제한이 있는 Flash 모델을

[04:36] 선호합니다. 이제 그것을 넣어보겠습니다

[04:41] 완전히 무료로 사용하기 위해서는

[04:44] 자신의 API 키를 입력해야 할 수도 있습니다

[04:47] 그것을 완료하면 출력 블록을 끌어다 놓고

[04:51] LLM에 연결하면 됩니다

[04:54] 이제 입력을 받아 LLM을 통해 처리하고

[04:57] 출력을 제공하는 기본 워크플로우가 완성되었습니다

[05:00] 여기에

[05:01] 원하는 것을 추가할 수 있습니다. 예를 들어

[05:04] AI 에이전트가 당신의

[05:08] Notion 노트의

[05:10] 컨텍스트를 가지길 원한다면

[05:12] Notion 통합을 끌어다 놓고

[05:14] 워크플로우에 원하는 대로

[05:17] 연결하면 LLM이 해당 정보에

[05:19] 접근할 수 있게 됩니다. 검색이나

[05:23] 다른 LLM을 추가할 수도 있고

[05:25] if-else 로직을 기반으로

[05:28] 특정 요청을 다른 LLM으로

[05:30] 라우팅할 수 있습니다. 이를 통해 특정

[05:33] 작업을 다른 LLM에 위임하거나 다른

[05:36] 종류의 흐름을 만들 수 있어서

[05:38] 아주 좋습니다. 모든 설정이

[05:41] 완료되면 '변경사항 배포'를

[05:43] 클릭하여 워크플로우를 저장할 수 있습니다

[05:46] 그런 다음 자동화, 챗봇, 검색 또는 양식으로

[05:49] 내보낼 수 있습니다

[05:53] 챗봇을 선택해보겠습니다

[05:57] 선택하면 챗봇 이름을 입력하고

[06:00] 다음 페이지로 넘어갈 수 있습니다

[06:02] 여기서는 챗봇의 외관과

[06:05] 같은 것들을 구성할 수 있습니다

[06:07] 완료되면 챗봇을 배포하고

[06:10] 어디에나 통합하거나 자체 애플리케이션에서

[06:13] API로 사용할 수 있습니다

[06:17] 또는 여기서 바로

[06:20] 챗봇과 대화를 해볼 수도 있습니다

[06:22] 이렇게 V Shift를 통해

[06:25] Gemini로 AI 에이전트를 쉽게

[06:29] 구성할 수 있습니다

[06:30] 이 외에도 AI 에이전트에

[06:33] 지식을 추가하는 옵션이 있어서

[06:35] AI 에이전트가 참조할 수 있는 파일을

[06:38] 업로드하고

[06:41] 맞춤형 지식 기반 컨텍스트를

[06:42] 가져올 수 있습니다

[06:46] 음성 봇, 일괄 작업, 포털,

[06:49] 평가 등도 만들 수 있어서 정말 좋습니다

[06:52] 이렇게 Gemini 모델로

[06:56] AI 에이전트를 쉽게 만들 수 있습니다

[06:58] 이런 종류의 워크플로우 자동화에

[07:01] 매우 유용한데, 그 이유는

[07:03] 매우 저렴하면서도

[07:06] Claude와 동일한 성능을 얻을 수 있기

[07:08] 때문입니다

[07:12] 검색, 다양한 앱, 지식 베이스 등을

[07:16] 추가할 수 있어서 정말 멋집니다

[07:19] 모든 것이 드래그 앤 드롭 인터페이스로

[07:22] 되어 있어서 원하는 대로

[07:24] 커스터마이즈하고 무료로 사용할 수 있습니다

[07:27] 저는 최근에 커스텀 워크플로우와

[07:30] 에이전트를 위해 Gemini를 많이 사용하고 있는데

[07:32] 여러분도 꼭

[07:35] 한번

[07:36] 사용해보시길 추천합니다. Flash Thinking이나

[07:38] 다른 유사한 모델도 사용할 수 있어서

[07:41] 전반적으로 아주 좋습니다

[07:44] 자, 여러분의 생각을

[07:47] 아래에 공유해주시고 구독해주세요

[07:49] Super Thanks 옵션을 통해 후원하거나

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[07:53] 다음 영상에서 만나요, 안녕히 계세요

[07:57] [음악]