Google, AI 에이전트 10개 영화팀 실험…파일 협업 효과 확인

Google Cloud 공식 블로그에 따르면 10개 인공지능(AI) 에이전트 팀이 단편영화를 제작한 내부 해커톤 결과가 17일 공개됐다. Google은 역할을 분리한 에이전트들이 메시지보다 공유 파일에 의사결정과 작업 결과를 남겼을 때 장시간 협업과 장애 복구가 더 원활했다고 설명했다.

실험에는 10개 제작팀이 참여했다. 각 팀은 아이디어 담당, 기술 책임자, 편집자 등 3개 에이전트로 구성됐고, 별도의 코치 에이전트가 단계별 검증을 맡았다. 제작 절차는 아이디어 구상부터 비트 시트, 캐릭터 워크숍, 스토리보드, 촬영, 조립, 최종 렌더링까지 7단계로 나뉘었다.

전체 일정은 약 21시간 동안 진행됐다. Google은 예비 실험과 본 행사를 합쳐 25편 이상의 제작물이 나왔고, 완성된 영상 분량은 약 44분이었다고 밝혔다. 수백 개의 개별 에이전트 인스턴스가 작업에 투입됐으며, 사람의 피드백은 다음 실험의 지침과 제작 도구를 고치는 데 반영됐다.

영상 제작에는 Google의 생성형 AI 모델이 함께 사용됐다. 이미지와 스토리보드에는 Gemini 이미지 생성 기능을, 영상에는 Veo 3.1을 적용했다. Lyria 3는 음악을 만들었고 Gemini Flash TTS는 등장인물 음성과 내레이션을 생성했다. 여러 모델의 결과물은 Go와 Python으로 만든 명령줄 도구와 FFmpeg 기반 조립 절차를 거쳐 하나의 영상으로 이어졌다.

에이전트 실행과 조율은 오픈소스 실험 도구인 Scion이 담당했다. Scion은 에이전트를 컨테이너에서 분리해 실행하고, 메시지 전달과 공유 파일 시스템을 제공한다. Google은 에이전트가 중단되거나 컨텍스트를 잃더라도 작업 파일이 남아 있으면 다른 에이전트가 계획과 편집 기록을 읽고 이어서 작업할 수 있었다고 밝혔다. 메시지에는 결정 내용을 길게 남기기보다 관련 파일 경로를 전달하는 방식이 효과적이었다는 설명이다.

단계별 검증도 중요한 장치로 제시됐다. 초기 시험에서는 한 팀이 작업 완료를 보고했지만 실제 결과물은 94바이트짜리 임시 파일에 불과한 사례가 있었다. 이후 코치 에이전트가 제작 단계의 경계에서 실제 산출물을 확인하도록 절차를 보완했다. 에이전트의 완료 보고와 실제 결과를 별도로 검증해야 한다는 점을 보여준 사례다.

Google은 Scion과 영화 제작 실험에 사용된 플레이북, 에이전트 정의, 제작 도구, 회고 기록 등을 공개 저장소에서 제공하고 있다. 두 저장소에는 Apache 2.0 라이선스가 적용됐다. 다만 Scion은 아직 초기 단계의 실험 프로젝트로, Google이 공식 지원하는 제품은 아니다.

이번 사례는 다중 에이전트 시스템에서 모델 성능뿐 아니라 작업 상태를 어디에 남기고 누가 산출물을 검증하는지가 중요하다는 점을 보여준다. 다만 Google 내부 행사에서 자사 모델과 도구를 사용한 결과이며, 독립된 성능 평가나 비용·토큰 사용량 비교는 공개되지 않았다. 다른 업무 환경에서도 같은 효과가 재현되는지는 추가 검증이 필요하다.

출처: Google Cloud https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/what-we-learned-about-agent-teamwork
Scion 공개 저장소 https://github.com/GoogleCloudPlatform/scion
Scion Films 공개 저장소 https://github.com/ptone/scion-films