Firebase Studio lets you build full-stack AI apps with Gemini | Google Cloud Blog

이 문서는 Firebase를 AI 앱 개발을 위한 포괄적인 end-to-end 플랫폼으로 전환하기 위한 새로운 기능들을 소개한다. 목표는 개발자들이 Generative AI의 부상으로 인한 복잡성을 관리하고, 효율적으로 고품질 소프트웨어를 시장에 출시하도록 돕는 것이다.

핵심적인 발표는 다음과 같다:

Firebase Studio: Gemini 기반의 클라우드 기반 agentic 개발 환경으로, AI 앱을 생성하고 퍼블리싱하는 데 필요한 모든 것을 한곳에서 제공한다.

* App Prototyping Agent: 자연어, 이미지, 드로잉 도구 및 스크린샷을 사용하여 UI, API 스키마, AI 흐름 등 앱 디자인을 지원한다. 반복적인 프롬프팅을 통해 프로토타입을 개선하고, Firebase App Hosting에 직접 배포하여 피드백을 받거나 실험을 실행할 수 있다.
* Coding Workspaces:
* Gemini in Firebase: 코딩 워크플로우를 간소화하여 코드 디버깅, 테스트, 리팩토링, 설명, 문서화 등 다양한 작업을 지원한다.
* 코드베이스 관리: 로컬 머신 또는 GitHub, GitLab, Bitbucket과 같은 git 기반 저장소에서 기존 코드베이스를 가져올 수 있다.
* 풀스택 경험 구축: AI 모델 추론(inference), 에이전트, RAG(Retrieval Augmented Generation)부터 사용자 경험, 비즈니스 로직, 데이터베이스 등 앱의 모든 측면을 커스터마이징하고 발전시킬 수 있다. API 및 마이크로서비스와 같은 도구를 AI 앱에 쉽게 노출하고 통합할 수 있다.
* 익숙한 도구 활용: 시스템 도구, 확장 기능, 환경 변수 등 특정 구성을 가져와 작업 공간을 맞춤 설정할 수 있으며, Open VSX Registry에서 수천 개의 확장에 접근할 수 있다.
* 유연한 배포 옵션: Firebase 백엔드 서비스 및 Google Cloud Run과의 통합을 통해 클라우드에서 앱을 실행하도록 설정하거나, 사용자 정의 인프라에 배포할 수 있다.
Firebase Studio는 현재 프리뷰 단계에서 3개의 작업 공간을 무료로 제공하며, Google Developer Program 회원은 최대 30개의 작업 공간을 이용할 수 있다.

Agentic Developer Tools: Firebase Studio 내에서 그리고 Firebase 플랫폼 전반에 걸쳐 AI 에이전트가 개발 워크플로우를 지원한다.

* Gemini Code Assist agents (Early Access):
* Migration agent: 코드베이스의 버전 마이그레이션을 지원한다 (예: Java 버전 간 마이그레이션).
* AI Testing agent: AI 모델에 대한 adversarial tests를 실행하여 잠재적으로 유해한 출력을 찾아내고 수정하는 데 도움을 준다.
* Code Documentation agent: 코드에 대한 위키 스타일의 지식 베이스를 통해 새로운 팀원의 온보딩을 용이하게 한다.
* App Testing agent (Firebase App Distribution): 모바일 앱 테스트 서비스로, Gemini를 사용하여 실제 사용자 상호작용을 시뮬레이션한다. 예를 들어, "Find a trip to Greece"와 같은 목표를 설정하면, 에이전트가 Gemini를 사용하여 목표 달성 계획을 수립하고, 가상 또는 물리적 장치에서 UI를 탐색하며 상세한 합격/불합격 결과와 함께 직관적인 근거 및 에이전트가 선택한 경로 시각화를 제공한다. 이 에이전트는 현재 안드로이드 앱에 대한 프리뷰로 제공된다.

AI 앱 경험 생성: AI 기능 통합의 복잡성을 줄이기 위한 프레임워크, SDK 및 툴링에 대한 지속적인 투자가 이루어지고 있다.

* Genkit의 확장된 언어 지원: AI 기능 구축, 테스트, 모니터링의 복잡성을 줄이는 Genkit이 Python에 대한 초기 지원과 Go에 대한 확장된 지원을 도입했다. Genkit은 구조화된 출력, 도구 호출, human-in-the-loop, RAG, MCP(Model Context Protocol), 다중 모델 오케스트레이션과 같은 강력한 agentic 경험을 개발하는 데 도움을 준다. Gemini 모델, Imagen 3, Llama, Mistral 등 다양한 모델을 Vertex Model Garden을 통해, 그리고 Ollama를 통한 자체 호스팅 모델 및 커뮤니티 플러그인을 통한 타사 모델에 접근할 수 있다.
* Vertex AI in Firebase를 통한 새 모델 지원: 앱에 생성형 AI를 통합하기 위한 간소화되고 안전한 SDK를 제공한다. Imagen 3 모델(Imagen 3 및 Imagen 3 Fast)에 대한 지원이 추가되어 안드로이드, iOS, Flutter, 웹 애플리케이션에서 이미지 생성을 직접 사용할 수 있게 되었다. 또한, Gemini 모델을 위한 Live API 지원이 추가되어, 고객이 음성 질문을 하고 답변을 받을 수 있는 등 앱 내에서 더욱 대화적인 상호작용이 가능해졌다.

현대적인 데이터 기반 앱 가속화: 앱 아키텍처 및 배포 프로세스에 대한 더 큰 제어를 제공한다.

* Firebase Data Connect (GA): Google Cloud SQL for PostgreSQL의 견고한 안정성과 즉각적인 GraphQL API 및 타입-세이프 SDK를 제공한다. Gemini in Firebase를 사용하여 Data Connect 스키마, 쿼리, 뮤테이션 및 클라이언트 SDK를 자동으로 생성하여 백엔드 개발 속도를 크게 높일 수 있다. 확장된 쿼리 기능(네이티브 aggregation 지원, atomic 데이터 수정, 트랜잭션)을 제공하며, 웹 프레임워크와의 긴밀한 통합을 위한 타입-세이프 훅(hooks) 및 컴포넌트를 생성한다.
* Firebase App Hosting (GA): 현대적인 풀스택 웹 앱을 위한 의견이 반영된(opinionated), git 중심의 호스팅 솔루션이다. 빌드부터 CDN, 서버 측 렌더링까지 앱의 전체 스택을 관리하여 출시 시간을 단축시킨다. 로컬 에뮬레이터와 개선된 오류 메시지를 통해 빌드 실패를 예측하고 해결할 수 있다. 새로운 모니터링 대시보드를 통해 앱 성능과 상태를 파악하고, 문제가 발생하면 이전 버전으로 즉시 롤백할 수 있다. 또한, VPC(Virtual Private Cloud)에 연결하여 Google Cloud 프로젝트의 백엔드 서비스(예: Cloud Memorystore를 통한 캐싱, 비-Firebase 데이터베이스 접근)에 접근할 수 있다.

이러한 발표들은 Firebase가 개발자들이 AI 애플리케이션을 더 빠르고 효율적으로 구축하고 배포하며 관리할 수 있도록 지원하는 포괄적인 도구 모음으로 진화했음을 보여준다.