| 난이도 | 중급 |
|---|---|
| 예상 소요시간 | 12분 |
| 필요 도구 | Gemini API, Python, uv, ADK·Browser Use·Letta·mem0 중 선택 |
| 카테고리 | AI 도구 실전기 |
| 타깃 키워드 | 메인: Gemini 3 에이전트 / 서브: AI 에이전트 프레임워크, 브라우저 자동화, 에이전트 메모리 |
| 원본 소스 | Google Developers Blog |
| 작성일 | 2026-08-23 |
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Gemini 3 에이전트 데모 여섯 개를 나란히 놓으면, 모델보다 먼저 골라야 할 게 보여요.
에이전트가 실패하는 지점에 따라 오케스트레이션·행동·기억 중 하나를 붙이는 겁니다.
여섯 개지만, 문제는 셋이에요
ADK, Agno, Browser Use, Eigent, Letta, mem0는 달라 보여요. 하지만 일을 나누고, 화면을 움직이고, 다음 실행까지 기억하는 세 문제로 묶입니다.
| 막힘 | 모델만 교체 | 추천 레이어 |
|---|---|---|
| 일을 못 나눔 | 긴 프롬프트 | ADK·Agno |
| 화면에서 멈춤 | HTML 전달 | Browser Use·Eigent |
| 다음에 잊음 | 대화 재첨부 | Letta·mem0 |
ADK의 리테일 입지 예제는 전문 에이전트와 Google Search·Maps·코드 실행을 조합해 전략 보고서를 만들어요. 검색·판단·계산·작성까지 한 에이전트가 떠안았다면 오케스트레이션이 먼저예요.
Browser Use 데모는 지원자 JSON을 폼에 매핑하고 문서를 올린 뒤 제출 성공까지 확인해요. API가 없거나 화면이 자주 바뀌는 업무라면 행동 계층이 먼저입니다.
Letta는 Core·Recall·Archival 메모리와 사용자별 블록으로 소셜 에이전트의 관계를 유지해요.
mem0는 저장·검색·수정·삭제를 MCP 도구로 노출합니다. 개인화가 다음 세션에도 이어져야 할 때 필요한 층이에요.
90분 안에 첫 에이전트 만들기
도구가 아니라 실패 모드부터 고르세요. 브라우저에서 막히는 팀에 장기 메모리를 붙여도 제출 버튼은 눌리지 않거든요.
- 업무 한 줄 고르기
문의에서 주문번호를 찾아 답변 초안을 만드는 정도로 좁혀요. - 막힘 분류하기
분업, 화면 조작, 기억 중 가장 치명적인 하나를 고릅니다. - 예제 그대로 실행하기
Browser Use, Letta, mem0 중 가장 가까운 저장소부터 복제하세요. - 성공 조건 기록하기
완료 여부, 사람 개입 횟수, 잘못된 외부 행동만 먼저 재세요. - 실패 뒤에 확장하기
기억 때문에 실패했을 때만 메모리를 붙여요. 증거가 복잡도를 결정하게 하세요.
프레임워크는 실패 뒤에 고르세요
- ADK·Agno
역할이 분명하고 각 결과를 합쳐야 할 때 맞아요. ADK는 도구·평가·배포를 함께 다루지만 일부는 pre-GA라는 현장 평가도 있어요. - Browser Use·Eigent
한 브라우저 업무는 Browser Use로 작게 검증하세요. - Letta·mem0
페르소나가 자라야 하면 Letta, 기존 앱에 얇은 기억 도구만 붙이면 mem0가 자연스러워요.
모델 버전은 그대로 복사하지 마세요
일부 예제는 프리뷰 모델을 써요. 현재 지원 모델명은 공식 가이드에서 다시 확인하세요.
진짜 차이는 모델 밖에 있어요
Gemini 3가 맡는 건 추론 엔진이에요. 실전에서 오래 버티게 만드는 건 주변 장치입니다.
공식 가이드는 여러 API 호출 사이의 추론 맥락을 thought signature로 유지해요. stateful 모드에서는 서버가 대화 이력과 서명을 관리합니다.
그렇다고 레이어를 전부 올릴 필요는 없어요. 국내 개발자 커뮤니티에 정리된 구글 가이드도 프로토콜을 요구사항에 따라 점진적으로 추가하라고 권합니다.
승인 게이트를 먼저 정하세요
외부 게시와 기억 삭제는 되돌리기 어려워요. 실행 직전 승인과 작업 로그를 먼저 적어두세요.
