빅쿼리 ADK·MCP·에이전트 분석으로 데이터 에이전트 구축과 운영하기

핵심 메시지

• 빅쿼리로 에이전트를 만드는 방법은 직접 API를 쓰는 유연한 방식부터 핵심 작업을 구글에 맡기는 데이터 에이전트까지 계층(스택)으로 정리된다.
• ADK에는 빅쿼리 도구가 기본 포함돼 10줄 미만 코드로 데이터 에이전트를 만들 수 있다.
• 관리형 MCP 서버는 운영 부담 없이 IAM·감사 로그·VPC SC 같은 거버넌스를 갖춘 안전한 연결을 제공한다.
• 에이전트 로그는 코드만큼 중요하며, 평가·최적화를 위해 전통적 모니터링을 넘어선 분석 능력이 필요하다.
• 까르푸는 반복되는 데이터 플랫폼 문의에 답하는 에이전트를 구글 챗에 붙여, 사용자가 있는 곳으로 에이전트를 가져갔다.

쉽게 이해하기

빅쿼리 제품 매니저 산디프 카르마르카르가 빅쿼리로 에이전트를 만드는 여러 방법을 계층 구조로 설명했다. 스택 위로 갈수록 구글이 더 많은 가치를 기본 제공하고, 아래로 갈수록 유연성은 커지지만 직접 만들어야 할 것이 많아진다. 맨 위에는 에이전트 하네스와 추론, 제미나이 접근을 구글에 맡기고 자신의 데이터와 맥락만 가져오는 데이터 에이전트가 있고, 맨 아래에는 직접 도구를 짜는 API가 있다.

오픈소스 쪽에서는 ADK(에이전트 개발 키트)에 빅쿼리 도구가 기본 포함된다. 테이블을 찾고 조회하는 기초 도구, 예측·기여도 분석 같은 고급 도구, 그리고 외부에서 만든 데이터 에이전트를 도구로 쓰는 기능까지 제공돼, 단 10줄 미만 코드로 데이터 에이전트를 만들 수 있다. MCP를 아키텍처로 택했다면 오픈소스 MCP 툴박스를 쓰는데, YAML로 매개변수화된 SQL 도구를 정의해 에이전트가 SQL을 직접 쓰지 않고 파라미터만 넘기도록 해 결정론을 높일 수 있다.

한 단계 위는 관리형 MCP 서버다. 인프라를 직접 다루지 않고 원격으로 연결만 하면 되며, IAM·감사 로그·VPC SC 같은 거버넌스가 통합돼 있다. 빅쿼리 MCP 서버는 읽기 전용과 읽기-쓰기 도구를 함께 제공하고, 데이터 소유자가 IAM 거부 정책으로 쓰기 도구 접근을 막을 수 있다. 구글은 지난 6개월간 에이전트 개발자가 20배 늘었고 매월 수백만 건의 쿼리가 들어온다고 밝혔다. 앤트로픽도 사내에서, 파트너 글린도 이 MCP 서버를 활용한다.

발표는 에이전트 옵저버빌리티(에이전트옵스)의 중요성으로 이어졌다. 에이전트는 실제로 실행해보기 전에는 무엇을 했는지 알 수 없어 로그가 코드만큼 중요하고, 골든 데이터셋과 비교하거나 LLM을 심판으로 쓰는 평가, 대화 분류 같은 최적화에 로그가 필수다. 구글은 ADK용 오픈소스 플러그인이자 랭그래프용 콜백 핸들러인 "에이전트 애널리틱스"를 내놨는데, 코드 한 줄로 에이전트 활동을 빅쿼리 테이블에 거의 실시간으로 스트리밍한다. 데모에서는 LA에 베이커리를 여는 상황을 가정해 빅쿼리·구글 맵스 MCP 도구를 쓰는 에이전트를 보여주고, 대화형 분석으로 도구별 지연 시간을 분석했다.

대형 유통업체 까르푸의 데이터 아키텍트 기욤은 실제 적용 사례를 공유했다. 까르푸는 피닉스(수집)·다윈(노출) 데이터 플랫폼을 운영하며, 빅쿼리는 콜드 데이터, 빅테이블은 저지연 데이터에 쓴다. 매장 계산대 데이터가 카프카를 거쳐 몇 초 만에 모바일 앱 알림으로 전달된다. 150개 수집 파이프라인과 600개 이상 소비자, 잦은 인력 이동 탓에 같은 질문이 반복되자, 문서와 채팅 기록을 학습해 답하는 에이전트를 구글 챗에 붙였다. 클라우드 런에 올리고 BigQuery 에이전트 애널리틱스를 더했으며, AI.classify로 대화 종료 유형을 분류하고, 사용자 자격으로만 쿼리를 돌리도록 OAuth 보안을 적용했다.

주요 인사이트

• ADK 도구셋으로 전환하면서 까르푸는 직접 짠 파이썬 코드 수백 줄을 제거할 수 있었다. 공통 기능을 플랫폼이 기본 제공하기 때문이다.
• 에이전트 로그는 이미지·영상·오디오 등 멀티모달인 경우가 많아, 단순한 그룹·필터를 넘어 LLM 심판 같은 고급 분석이 필요하다.
• 에이전트 성공의 관건은 올바른 사용 사례 선정, 사용자가 있는 곳으로 에이전트를 가져가기, 그리고 과소평가하기 쉬운 통합 비용을 직시하는 것이다.
• 데이터를 빅쿼리에 모으면 그 로그 위에 다시 데이터 에이전트를 올려, 운영 중인 에이전트의 동작을 자연어로 물어볼 수 있다.

자주 묻는 질문

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