AI
OpenAI 기반 에이전트를 Gemini로 전환하는 실제 사례
두줄요약
OpenAI 기반 MCP 에이전트를 Gemini 기반으로 전환한 실전 사례를 공유했습니다. 스트리밍 미지원과 출력 렌더링 이슈를 정리하고 해결 방향도 제시했습니다.
핵심 내용
- OpenAI 기반 MCP 에이전트를 Google Gemini 기반으로 전환한 실전 사례
- 모델 초기화, 도구 선언, 입력 구성, 콘텐츠 생성 흐름의 변경
- 모델 종속성을 줄이고 다양한 LLM을 유연하게 사용하는 방향 제시
주의할 점
- Gemini의 스트리밍 미지원으로 전체 응답 후 출력 방식 필요
- 마크다운 렌더링과 썸네일 출력 이슈 발생
- MCP 서버 결과를 그대로 출력하지 않고 후처리용 프롬프트로 정제 필요
적용해볼 점
- MCP 도구의 JSON Schema를 Gemini 도구 선언에 재활용
- 응답 형식 차이를 고려한 모델 교체 코드 구조화
- 출력 품질 개선을 위한 프롬프트 엔지니어링 적용