구글 Advent of Agents 2025 따라 하기 - Day 4

https://bongman.tistory.com/1205

구글 Advent of Agents 2025 따라하기 - Day3

큰 일이다. 아래 공식 홈피에는 벌써 14일 차까지 공개됐는데 이제 4일 차를 따라가고 있다. 마지막 25일 차가 크리스마스 날에 공개되고 마무리되는 일정인데 나는 그냥 마음 편하게 올해 안에만 끝내는 걸로 해야겠다.

https://adventofagents.com/

Advent of Agents 2025

4일 차의 제목은 무려 'Source-Based Deployment'다. 드디어 코딩다운 코딩을 하게 되나 보다.

라고 생각했는데 설명을 읽어 보니 내 추측과 좀 다른 것 같다. 구글 Agent Engine이 드디어 소스 기반으로 바로 에이전트를 배포하는 것을 지원하게 됐다는 내용이다. 더 이상 Serialization이나 모듈 경로 문제를 겪지 않아도 된다고 홍보하고 있다. (본격적으로 AI Agent 개발을 해 본 적이 없으니) 이런 문제를 겪어 본 적이 없어서 뭐가 좋아진 건지 솔직히 잘 모르겠다. 일단 따라 해 보자.

https://youtu.be/8RjzMG3BKA0?si=3qYgHu8pRNCl9yen

이번에도 4일 차 페이지에 첨부된 영상만 보고 따라 하려고 했는데 이번 편은 영상이 너무 성의가 없고 순식간에 지나간다. 매 편의 담당자가 다른 것 같다. 영상은 15초 분량이고 아무런 음성 설명이 없다. 영상을 0.25배로 재생하며 페이지의 설명도 참고해서 따라 해 봤다. 이미 ADK agent가 있다면 터미널에서 아래 명령만 입력하면 된다고 한다. 2일 차에 만들어 둔 것이 있어서 그대로 해봤다.

uvx agent-starter-pack enhance --d agent_engine

에러가 난다. 모르겠다. 그냥 새 프로젝트를 생성해야겠다. 기존 폴더명(my-agent)이랑 이름이 겹쳐서 뒤에 day4를 붙였다.

uvx agent-starter-pack create my-agent-day4 -a adk_base -d agent_engine

잘 되는 것 같지만 account와 project 부분이 영상과 다르게 'Unkonwn'으로 떴다. 콘솔에서 Google Cloud 로그인을 해야 하는 것 같아서 아래 페이지를 참고해서 'Google Cloud CLI'를 설치했다. 

https://docs.cloud.google.com/sdk/docs/install-sdk

빠른 시작: Google Cloud CLI 설치  |  Google Cloud SDK  |  Google Cloud Documentation

 

gcloud auth application-default login

위의 명령을 입력해서 로그인에 성공했고 다시 새로운 프로젝트 생성을 시도했다.

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uvx agent-starter-pack create my-agent-day4 -a adk_base -d agent_engine

이제 가이드 영상과 똑같이 뜬다. 이어서 가이드 페이지에 나온 대로 아래와 같이 입력하면 2일 차에서 yaml로 AI agent를 빌드했을 때와 똑같이 로컬 웹서버가 뜨고 웹페이지가 뜬다.

cd my-agent-day4 && make install && make playground

http://127.0.0.1:8501 주소로 접속하면 위와 같은 챗봇 페이지가 표시되고 AI 에이전트가 잘 작동하는 것까지 확인할 수 있다. 서울 온도가 좀 이상하긴 하지만 말이다. 그런데 가이드 영상과 결과 화면이 달랐다. 자세히 보니 영상에서는 AI 에이전트를 띄울 때 명령어가 좀 달랐다.

cd my-agent-day4
make deploy

'make playground'가 아니라 'make deploy' 명령을 내리고 있었다. 그대로 따라 해 봤다.

로컬 환경이 아니라 원격에 자원을 할당받고 AI 에이전트를 배포하는 듯하다. 시간이 5분 정도 흘렀을까? 잘 되는 것 같다가 에러가 발생하고 멈췄다.

RuntimeError: Failed to create Agent Engine: {'code': 3, 'message': 'Reasoning Engine resource [projects/390240804534/locations/us-central1/reasoningEngines/8607823646183915520] failed to start and cannot serve traffic. Please refer to our documentation (https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/agent-engine/troubleshooting/deploy) for checking logs and other troubleshooting tips.'}
make: *** [deploy] Error 1

 

(구글에서 만든 코스니까 도의 상..) Gemini에게 물어보니 Google Cloud 로그 탐색기에 접속해서 상세 로그를 확인해 보란다. 시키는 대로 해 보니 로그 중간쯤에 'Cloud Resource Manager API'라는 것에 대한 접근 권한이 없다는 문구가 보인다.

aise exceptions.from_grpc_error(exc) from exc\ngoogle.api_core.exceptions.PermissionDenied: 403 Cloud Resource Manager API has not been used in project

터미널에서 아래 명령을 입력해서 해당 프로젝트에 위 API의 접근 권한을 활성화시켰다. (이미 스크린샷에 다 찍힌 것 같지만) 혹시나 해서 프로젝트 ID의 마지막 숫자 부분은 별표로 가렸다.

gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com --project=gen-lang-client-********

터미널에서 다시 'make deploy' 명령을 실행했다. API key 같은 치명적인 정보는 포함되지 않은 것 같아 스크린샷을 그대로 올린다. 내  영문 이름이나 프로젝트 ID 값 같은 것들이 보이지만 흐린 눈으로 봐주시길..

오.. 정상적으로 배포가 완료됐다. 마지막에 표시된 url로 접속해 봤다.

Google Cloud 콘솔의 '플레이그라운드' 공간에 AI 에이전트가 올라 갔고 잘 동작한다. 간단한 따라 하기인데 하루 치에 시간을 너무 많이 쓴 것 같다. 힘들다, 4일 차 따라 하기는 여기서 마무리한다. 끝.