Building your first AI Agent; A clear path!
TMThttps://www.reddit.com/r/AgentsOfAI/comments/1mwof0j/building_your_first_ai_agent_a_clear_path/
AI 에이전트를 처음 만드는 데에 많은 사람들이 흥미를 느끼지만, 모든 것이 너무 추상적이거나 과장되어 보여서 결국 막히는 경우가 많습니다. 진짜로 첫 AI 에이전트를 만들고 싶다면, 실제로 따라할 수 있는 경로를 소개합니다. 이건 (또 다른) 이론이 아니라, 제가 여러 번 실제로 작동하는 에이전트를 만들 때 사용한 동일한 과정입니다.
- 아주 작고 명확한 문제를 선택하세요 지금은 “범용 에이전트”를 만들 생각을 잊으세요. 에이전트가 수행할 하나의 구체적인 작업을 결정하세요. 예시: – 병원 웹사이트에서 의사 예약하기 – 구직 게시판을 모니터링하고 일치하는 일자리 보내주기 – 받은 편지함의 읽지 않은 이메일 요약하기 문제가 작고 명확할수록 설계와 디버깅이 쉬워집니다.
- 기본 LLM을 선택하세요 처음부터 직접 모델을 훈련시키는 데 시간을 낭비하지 마세요. 이미 충분히 좋은 것을 사용하세요. GPT, Claude, Gemini, 또는 직접 호스팅하고 싶다면 LLaMA, Mistral 같은 오픈소스 옵션도 있습니다. 모델이 추론과 구조화된 출력을 처리할 수 있는지 꼭 확인하세요. 에이전트는 이것에 의존합니다.
- 에이전트가 외부 세계와 어떻게 상호작용할지 결정하세요 이 부분을 건너뛰는 사람이 많습니다. 에이전트는 단순한 챗봇이 아니며, 도구가 필요합니다. 사용할 수 있는 API나 액션을 결정해야 합니다. 몇 가지 일반적인 예시: – 웹 스크래핑 또는 브라우징 (Playwright, Puppeteer, 또는 사용 가능한 API) – 이메일 API (Gmail API, Outlook API) – 캘린더 API (Google Calendar, Outlook Calendar) – 파일 작업 (디스크 읽기/쓰기, PDF 파싱 등)
- 뼈대 워크플로우를 만드세요 복잡한 프레임워크에 바로 뛰어들지 마세요. 기본부터 연결하세요: – 사용자로부터 입력 받기 (작업 또는 목표) – 모델에 지침(시스템 프롬프트)과 함께 전달 – 모델이 다음 단계를 결정 – 도구가 필요하면 (API 호출, 스크래핑, 액션) 실행 – 결과를 모델에 다시 전달하여 다음 단계 진행 – 작업이 끝나거나 사용자가 최종 출력을 받을 때까지 반복
이 루프 - 모델 –> 도구 –> 결과 –> 모델 - 이 모든 에이전트의 핵심입니다.
- 메모리는 신중하게 추가하세요 초보자들은 에이전트가 대규모 메모리 시스템이 바로 필요하다고 생각합니다. 사실이 아닙니다. 우선 단기 컨텍스트(최근 메시지 몇 개)만 사용하세요. 에이전트가 여러 번 실행되는 동안 기억해야 할 것이 있다면 데이터베이스나 간단한 JSON 파일을 사용하세요. 벡터 데이터베이스나 고급 검색 기능은 정말 필요할 때만 추가하세요.
- 사용 가능한 인터페이스로 감싸세요 처음에는 CLI(명령줄 인터페이스)로 충분합니다. 작동하면 간단한 인터페이스를 추가하세요: – 웹 대시보드 (Flask, FastAPI, Next.js 등) – Slack/Discord 봇 – 또는 그냥 내 컴퓨터에서 실행되는 스크립트 중요한 것은 터미널을 넘어 실제 워크플로우에서 어떻게 동작하는지 확인하는 것입니다.
- 짧은 주기로 반복하세요 처음부터 완벽하게 작동할 거라 기대하지 마세요. 실제 작업을 실행하고, 어디서 깨지는지 확인하고, 수정하고, 다시 실행하세요. 제가 만든 모든 에이전트는 신뢰할 수 있게 되기까지 수십 번 이런 반복 과정을 거쳤습니다.
- 범위를 통제하세요 도구와 기능을 계속 추가하고 싶은 유혹이 있습니다. 그걸 참으세요. 예약을 하거나 이메일을 관리할 수 있는 하나의 잘 작동하는 에이전트가 계속 실패하는 “범용 에이전트”보다 훨씬 더 가치 있습니다.
가장 빠른 학습 방법은 하나의 구체적인 에이전트를 처음부터 끝까지 만드는 것입니다. 그걸 해내면, 다음 에이전트를 만드는 것이 열 배는 쉬워집니다. 이미 전체 파이프라인을 이해하게 되니까요.