AI 요약관련 정보

• AI 에이전트의 정의 및 구성 요소: AI 에이전트는 목표 달성을 위해 세상을 관찰하고 도구를 사용하여 행동하는 애플리케이션이며, 추론을 위한 언어 모델(예: Gemini), 외부 세계와 상호작용하는 도구(함수 호출), 그리고 정보 처리 및 의사 결정 과정을 포함합니다. 🤖
• 생성형 AI의 역할: Gemini 2.0 및 2.5와 같은 Google의 최신 LLM은 에이전트의 핵심 기반으로, 향상된 품질, 함수 호출 기능, 멀티모달 라이브 지원을 통해 새로운 콘텐츠와 경험을 생성합니다. ✨
• Flutter와 Firebase의 시너지: Flutter는 단일 코드베이스로 다양한 플랫폼에 배포 가능한 인기 SDK이며, Firebase는 AI 기능을 통합하고 앱 품질을 최적화하는 올인원 플랫폼으로, 이 둘을 함께 사용하면 개발 시간 단축 및 생산성 향상을 이룰 수 있습니다. 🚀
• Vertex AI in Firebase (Vertex SDK): 프로덕션 환경에서 모바일 및 웹 앱에 Gemini 및 Imagen 3와 같은 생성형 AI 모델을 쉽게 추가할 수 있는 GA(General Availability) 서비스로, 멀티모달 프롬프팅, JSON 출력, 함수 호출, 양방향 스트리밍, 이미지 생성 등을 지원합니다. 🧠
• 생산 준비 아키텍처: Vertex SDK는 App Check, Remote Config, Cloud Storage와 기본 통합되어 악용으로부터 앱을 보호하고, 실제 사용자만 Vertex API 호출을 트리거하도록 하여 보안을 강화합니다. 🛡️
• 에이전트 앱 구축 과정: firebase_vertexai 패키지를 추가하고, Gemini 모델을 구성하며, 에이전트의 페르소나와 목표를 정의하는 시스템 지침을 설정하고, 앱 내에서 함수 호출을 통해 에이전트의 행동을 구현합니다. 🛠️
• 데모 앱의 실제 적용 사례: 사용자 피드백(예: 앱 색상 변경, 글꼴 조정, 버그 보고)을 자연어로 받아 에이전트가 적절한 도구를 사용하여 앱 설정을 변경하거나, 필요한 정보를 수집하여 상세한 피드백 보고서를 자동으로 생성하는 과정을 시연합니다. 💬
• 함수 호출의 작동 방식: Gemini 모델은 직접 함수를 실행하는 대신, 앱이 수행해야 할 '지시'를 내리고, 앱은 이 지시에 따라 정의된 로컬 함수를 호출하여 실제 작업을 수행합니다. 🗣️
• 도구 선언의 중요성: 각 도구는 이름, 설명, 매개변수 및 해당 설명으로 구성된 FunctionDeclaration으로 정의되며, LLM이 도구의 목적을 이해하고 유용한 인자 값을 생성하는 데 좋은 설명이 필수적입니다. 📝
• 멀티모달 입력 및 추론: Gemini는 비정형의 멀티모달 입력(텍스트, 스크린샷)을 이해하고 추론하여, 단순히 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어 실제 앱 내에서 의미 있는 행동을 취하고 변경 사항을 적용합니다. 🖼️
• Imagen 3 통합: Vertex SDK를 통해 이미지 생성 모델인 Imagen 3도 Gemini와 유사하게 접근할 수 있어, 앱 내에서 동적으로 프로필 사진을 생성하는 등 시각적 AI 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 🎨