핵심 요약
구글은 서클 투 서치(Circle to Search) 기능에 제미나이 3(Gemini 3)를 도입하여 이미지 내 여러 객체를 동시에 검색할 수 있는 대규모 업데이트를 단행했다. 기존의 단일 객체 검색을 넘어 사용자가 이미지 전체나 여러 항목을 선택하면 AI가 각 요소를 개별적으로 식별하고 상호 관계까지 분석하여 결과를 제공한다. 이 과정에서 제미나이 3의 에이전틱 플래닝(Agentic Planning)과 추론 능력이 활용되어 복잡한 시각적 쿼리를 효율적으로 처리한다. 이번 업데이트는 삼성 갤럭시 S26 시리즈와 픽셀 10 기기를 시작으로 점차 확대 적용될 예정이다.
배경
멀티모달 AI 기초, 에이전틱 워크플로우 개념
대상 독자
안드로이드 생태계 개발자 및 AI 기반 서비스 기획자
의미 / 영향
이번 업데이트는 AI 모델이 단순한 패턴 매칭을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하는 에이전트로서의 역할을 강화하고 있음을 보여준다. 특히 시각적 검색 분야에서 멀티모달 모델의 추론 능력이 실질적인 사용자 편의성 증대로 이어지는 구체적인 사례이다.
섹션별 상세
멀티 오브젝트 검색 기능 도입으로 사용자는 이제 이미지 내에서 여러 개의 물체를 동시에 선택하여 정보를 얻을 수 있다. 예를 들어 수족관 사진에서 여러 종류의 물고기를 한꺼번에 원으로 그리면 AI가 각 어종을 개별적으로 식별하고 이들의 생태적 관계까지 분석한다. 이는 기존에 하나씩 검색해야 했던 번거로움을 해결하고 사용자에게 더 넓은 맥락의 정보를 제공한다.
패션 및 쇼핑 분야에서의 활용도가 크게 높아져 소셜 미디어의 착장 사진 전체를 선택하면 상의, 하의, 액세서리 등을 개별적으로 분리해 검색한다. 검색된 아이템에 대해 유사 제품을 찾아줄 뿐만 아니라 지원되는 국가에서는 가상 시착(Virtual Try-on) 기능을 통해 자신의 체형에 맞게 옷을 입어본 모습을 즉시 확인한다. 이는 단순 검색을 넘어 구매 결정까지 돕는 통합적인 쇼핑 경험을 구축한다.
이번 업데이트의 핵심은 제미나이 3 모델의 에이전틱 플래닝(Agentic Planning)과 추론 능력이다. AI는 단순히 이미지를 매칭하는 수준을 넘어 이미지에서 중요한 부분을 자동으로 크롭하고 여러 검색을 동시에 수행하며 결과를 교차 검증하는 다단계 계획을 수립한다. 비주얼 쿼리 팬아웃(Visual Query Fan-out) 기술이 강화되어 복잡한 시각적 질문에 대해서도 정교한 최종 답변을 생성한다.
이미지 분석
기사에서 언급된 멀티 오브젝트 검색과 가상 시착 기능이 실제 모바일 화면에서 어떻게 구현되는지 시각적으로 보여준다. 사용자가 옷의 구성 요소를 확인하고 다양한 체형에 맞춰 시착해 볼 수 있는 인터페이스를 나타낸다.
구글 검색 인터페이스에서 AI 개요와 가상 시착 기능이 작동하는 모습이다.
실무 Takeaway
- 제미나이 3의 에이전틱 플래닝을 통해 복잡한 시각적 검색을 자동화하고 다단계 추론을 수행한다.
- 멀티 오브젝트 검색은 이커머스 환경에서 여러 상품을 동시에 노출시켜 비즈니스 발견 기회를 확대한다.
- 가상 시착(Virtual Try-on)과 서클 투 서치의 결합으로 모바일 쇼핑의 사용자 여정을 획기적으로 단축한다.
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