출처 : SONOW
현황/배경: Gemini 2.5가 여는 제품 설계의 전환점
생성형 AI의 경쟁 초점이 파라미터 크기에서 컨텍스트 길이·툴 호출 안정성·멀티모달 이해로 이동했다. Gemini 2.5는 초장문 입력과 코드·검색·데이터툴 연동을 전제해, 한 번의 세션에서 요약→분석→행동을 잇는 에이전트 워크플로우를 상시화한다. 이 변화는 UI/UX와 백엔드 아키텍처 모두에 영향을 주며, RAG·평가·권한관리의 설계를 재정의한다.
심층 분석 ① 긴 컨텍스트: 데이터·문서·영상의 동시 처리
가치의 원천은 컨텍스트 압축 없이 원문 근거를 모델에 직접 투입해 추론의 신뢰도를 높이는 데 있다. 길이 증가로 비용은 기하급수적으로 커질 수 있으므로, 하이브리드 인덱스(BM25+임베딩)와 재순위→스니펫 추출→근거 앵커의 3단 파이프라인을 통해 컨텍스트를 정제해야 한다. 표·도식·코드는 이미지/마크업 보존으로 의미 손실을 방지한다.
심층 분석 ② 툴 호출: 검색·코드·DB·자동화의 안정 결합
툴 호출은 함수 시그니처와 스키마 정합성이 핵심이다. 실패를 줄이려면 타입 엄격화, 리트라이 정책(지연·타임아웃·백오프), 슬롯 채우기(필드 누락 보정)와 오류 온톨로지(재현 가능한 에러 코드 체계)가 필요하다. 검색·DB·코드 실행·자동화를 분리하고, 감사 로그와 권한 경계(읽기/쓰기/외부 API)를 명확히 둔다.
심층 분석 ③ 코드 생성 품질: 스펙 주도·테스트 주도
코드 품질은 스펙 문서→샘플 입력/출력→테스트 케이스로 구체화할 때 안정된다. 모델은 리팩터링·보일러플레이트·데이터 파이프라인 자동화를 잘 수행하지만, 상태 관리·에러 경계·보안은 사람이 점검해야 한다. CI에 LLM 테스트 러너와 정적 분석을 연결해 회귀를 방지하고, 프롬프트 버저닝으로 변경 이력을 관리한다.
전망: 에이전트 체인 표준화와 운영의 시대
다중 스텝 체인은 코스팅 모델(스텝별 토큰/시간/오류율)을 갖춘 운영 표준을 요구한다. 팀은 경량 모델→중형→대형의 티어드 라우팅으로 평균 비용을 낮추고, 스트리밍과 초기 토큰 지연 최적화로 UX를 보장한다. 규제·컴플라이언스 환경에서는 근거 노출과 결정 타임라인의 로그화가 필수다.
시사점: 제품·데이터·보안의 체크리스트
제품: 긴 컨텍스트를 가정한 문서 퍼스트 UX와 근거 고정(핀) 기능을 제공하라. 데이터: 하이브리드 인덱스와 2단 재순위, 스니펫 추출을 기본선으로 표준화하라. 보안: 도구 호출은 최소 권한 토큰으로 분리하고, 외부 호출에 지출 한도를 걸어 사고 반경을 제한하라.
결론/제언: 운영 가능성에 초점을 맞춘 설계
핵심은 긴 컨텍스트·툴 호출·코드 생성의 삼각형을 비용·지연·품질 지표로 관리하는 것이다. 컨텍스트 정제→툴 호출 엄격화→테스트 주도 자동화로 재현 가능한 에이전트를 구축하면, Gemini 2.5의 스펙 이점은 제품 성과로 전환된다.