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AI 에이전트 직접 만들기: 단계별 가이드

Ashley Goolam

Ashley Goolam

2 December 2025

AI 에이전트 직접 만들기: 단계별 가이드

대규모 언어 모델과 유연한 AI 도구의 등장으로 맞춤형 AI 에이전트 구축이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 작업을 자동화하고, 연구를 돕고, 사용자 상호 작용을 지원하거나, 새로운 서비스를 제공하는 에이전트를 원하든, 처음부터 시작하여 필요에 맞게 설계하는 것이 가장 유연하고 강력한 결과를 가져옵니다. 이 가이드에서는 목적 정의부터 UI 또는 API 구축까지, AI 에이전트를 처음부터 구축하는 9단계 프로세스를 안내합니다.

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1단계: 에이전트의 목적과 범위 정의

단 한 줄의 코드나 프롬프트를 작성하기 전에, 에이전트가 무엇을 해야 하는지 명확히 해야 합니다. 이는 다음을 의미합니다.

예시: "영업 지원" 에이전트를 원한다고 가정해 봅시다. 에이전트가 다음을 수행하도록 정의할 수 있습니다: 리드의 프로필 데이터를 입력으로 받아, 리드의 공개 정보를 조사하고, 리드 적합성을 평가하며, 아웃리치 이메일 초안을 출력합니다. 이 범위가 명확하게 정의되면 프롬프트에서 데이터 흐름에 이르기까지 모든 것이 계획하기 더 쉬워집니다.

2단계: 명확한 입출력 스키마 설정

목적이 명확해지면 모든 것을 자유 형식으로 두기보다는 구조화된 입출력 스키마를 설계하십시오. 이는 API가 요청 및 응답 구조를 정의하는 방식과 유사하게 에이전트에 안정적인 "계약"을 제공합니다.

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, List

class LeadProfile(BaseModel):
    name: str
    email: Optional[str]
    company: Optional[str]
    description: Optional[str]

class OutreachEmail(BaseModel):
    subject: str
    body: str
    lead_score: float = Field(..., ge=0, le=1)

# Example usage:
lead = LeadProfile(name="Alice Johnson", email="alice@example.com", company="Acme Corp")
print(lead.json())
코드 예시

이 스키마 우선 접근 방식은 일관성을 보장하고, 출력을 더 쉽게 검증하며, 다른 시스템이나 UI와의 통합을 간소화합니다.

3단계: 시스템 지침 작성

스키마가 준비되면 에이전트에 대한 자세한 역할 정의 및 시스템 지침을 작성하십시오. 기본적으로 AI에게 "당신은 X입니다. 여기에 당신의 책임, 제약 조건, 스타일, 어조 및 출력 형식이 있습니다."라고 알려주는 것입니다.

이러한 스타일을 지원하는 모든 LLM(예: GPT-4, Claude 또는 기타 모델)을 사용할 수 있습니다. 많은 개발자는 에이전트 초기화 시 시스템 지침을 직접 포함합니다.

4단계: 추론 및 외부 작업 활성화

에이전트는 **논리적으로 추론하고 외부 시스템**(데이터베이스, API, 도구, 웹 검색, 코드 실행 등)과 상호 작용할 수 있을 때 훨씬 더 강력해집니다.

이 단계는 에이전트를 "스마트 텍스트 생성기"에서 단순히 "응답"하는 것이 아니라 *행동*할 수 있는 진정한 "에이전트"로 바꿉니다.

import openai, os, json

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

SYSTEM_PROMPT = """
You are a helpful assistant. Use the available tools when needed.
Return output in JSON with keys: {action, action_input} or {final_answer}.
"""

TOOLS = {
    "search": lambda query: f"[search results for: {query}]",
    # add more tools as needed
}

def call_llm(messages):
    resp = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=messages
    )
    return resp.choices[0].message["content"]

def agent_loop(user_input):
    messages = [{"role":"system","content":SYSTEM_PROMPT},
                {"role":"user","content":user_input}]
    while True:
        reply = call_llm(messages)
        data = json.loads(reply)
        if "action" in data:
            result = TOOLS[data["action"]](data["action_input"])
            messages.append({"role":"assistant","content":reply})
            messages.append({"role":"tool","content":result})
        elif "final_answer" in data:
            return data["final_answer"]

if __name__ == "__main__":
    answer = agent_loop("Find the population of France and compute 10% of it.")
    print(answer)
코드 예시

5단계: 다중 에이전트 조정 (필요한 경우)

복잡한 워크플로(예: 다단계 영업 깔때기, 데이터 분석 + 보고 파이프라인 또는 다부서 워크플로)의 경우, 각각 정의된 역할을 가진 **여러 에이전트가 함께 작업**하도록 할 수 있습니다.

이렇게 하면 시스템이 모듈화되고 유지보수하기 쉬우며 복잡하거나 대규모 작업을 처리할 수 있게 됩니다.

6단계: 메모리 및 컨텍스트 추가

많은 유용한 에이전트(채팅 비서, 지원 봇, 연구 에이전트, 개인 비서)는 **이전 상호 작용이나 지속적인 지식을 기억**해야 합니다. 메모리가 없으면 모든 상호 작용은 상태 비저장 및 컨텍스트가 없는 상태가 됩니다.

메모리를 추가함으로써 에이전트는 연속성, 개인화 및 점진적으로 유용한 동작을 제공할 수 있습니다.

class ConversationMemory:
    def __init__(self):
        self.history = []

    def add(self, message: str):
        self.history.append(message)
        # Optional: trim if too long

    def get_context(self) -> str:
        return "\n".join(self.history)

mem = ConversationMemory()

def run_conversation(input_text):
    mem.add(f"User: {input_text}")
    # pass context to agent
    # agent generates response...
    response = "..."  # from LLM
    mem.add(f"Agent: {response}")
    return response

# Example usage
run_conversation("Hello, who are you?")
run_conversation("Remember my name is Alice.")
코드 예시

7단계: 멀티미디어 기능 통합

에이전트의 목적에 따라 이미지, 음성, 비디오 또는 파일/문서 처리에 대한 지원을 추가할 수도 있고 추가하지 않을 수도 있습니다 (생성하려는 AI 에이전트에 따라 이 단계는 다른 경우에는 선택 사항일 수 있지만, 대부분의 경우에는 상당히 필요합니다).

멀티미디어 지원은 문서 요약부터 이미지 기반 분석 또는 대화형 UI 작업에 이르기까지 에이전트가 처리할 수 있는 작업의 범위를 넓힙니다.

8단계: 출력 형식 지정 및 전달

에이전트의 출력은 인간과 다른 프로그램 또는 시스템 모두에게 **잘 구조화되고, 깔끔하며, 사용 가능**해야 합니다.

이는 출력이 신뢰할 수 있고, 파싱 가능하며, UI, 파이프라인 또는 다운스트림 시스템에 통합하기 더 쉽도록 보장합니다.

9단계: 사용자 인터페이스 또는 API 계층 구축

마지막으로, 내부 사용자, 고객 또는 다른 시스템 등 다른 사람들이 사용할 수 있도록 AI 에이전트를 **사용자 지향 인터페이스 또는 API**로 감쌉니다.

옵션은 다음과 같습니다:

Testing API Endpoints with Apidog
Apidog에서 API 엔드포인트 테스트

이 마지막 단계는 에이전트를 "프로젝트"에서 사용 가능한 도구로, 효과적으로는 가치를 제공하는 제품으로 변화시킵니다.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class AgentRequest(BaseModel):
    prompt: str

class AgentResponse(BaseModel):
    result: str

@app.post("/api/agent", response_model=AgentResponse)
def call_agent(req: AgentRequest):
    response = agent_loop(req.prompt)  # assume agent_loop is defined
    return {"result": response}
코드 예시

자주 묻는 질문

Q1. 자유 형식 텍스트 대신 구조화된 입출력 스키마를 정의해야 하는 이유는 무엇입니까?
구조화된 스키마(Pydantic, JSON Schema 등을 통해)는 에이전트가 예상 필드를 수신하고 예측 가능하며 기계가 읽을 수 있는 출력을 반환하도록 보장합니다. 이는 잘못된 형식의 데이터 발생 가능성을 줄이고, 유효성 검사를 간소화하며, 다른 시스템과의 통합을 훨씬 더 견고하게 만듭니다.

Q2. ReAct는 무엇이며 왜 유용합니까?
ReAct는 "추론 + 행동(Reasoning + Action)"을 의미합니다. 이는 에이전트가 생각하고(추론) 행동하고(도구를 호출하거나 작업을 수행) 결과를 관찰한 다음 필요에 따라 추론을 계속하는 디자인 패턴입니다. 이를 통해 에이전트는 다단계 논리를 수행하고, 외부 도구 또는 API를 호출하며, 결과를 기반으로 다음 단계를 설정할 수 있으므로 단순한 단일 프롬프트 및 응답 봇보다 훨씬 강력해집니다.

Q3. 단일 에이전트 대신 여러 에이전트를 사용해야 할 때는 언제입니까?
작업이 복잡하고, 계획, 실행, 검증 또는 데이터 가져오기, 추론 및 보고와 같은 다양한 도메인과 같이 전문화의 이점을 얻을 수 있는 별개의 하위 작업이 포함될 때 여러 에이전트를 사용하십시오. 다중 에이전트 설정은 모듈성, 명확성 및 견고성을 향상시킵니다. (Empathy First Media의 실용 가이드)

Q4. 메모리가 에이전트를 어떻게 개선하며, 어떤 종류의 메모리가 가장 좋습니까?
메모리는 연속성을 가능하게 합니다 — 에이전트가 이전 상호 작용, 사용자 선호도, 과거 결정 또는 축적된 지식을 기억하도록 합니다. 단기 메모리(세션 컨텍스트)는 다중 턴 대화에 도움이 되며; 장기 메모리(벡터 데이터베이스, 문서 저장소)는 지식 검색, 개인화 및 시간 경과에 따른 추론을 지원합니다. 많은 애플리케이션의 경우 조합이 이상적입니다.

Q5. AI 에이전트를 안전하게 배포하고, 무한 루프 또는 안전하지 않은 동작을 피하려면 어떻게 해야 합니까?
배포 전에 안전 및 모니터링 기능을 추가하십시오: 요청당 추론 또는 도구 호출 루프 수를 제한하고; 로깅, 오류 처리, 민감한 작업에 대한 사람 개입 체크포인트를 구현하며; 사용량, 비용 및 성능을 모니터링하고; 엣지 케이스를 철저히 테스트하십시오.

결론

처음부터 AI 에이전트를 구축하는 것은 보람 있고 점점 더 접근하기 쉬운 노력입니다. 목적을 정의하고, 명확한 스키마를 설계하고, 견고한 지침을 작성하고, 추론 및 도구 사용을 활성화하고, 필요에 따라 여러 에이전트를 조율하고, 메모리 및 컨텍스트를 추가하고, 출력을 올바르게 형식화하고, 사용 가능한 인터페이스를 노출하는 구조화된 프로세스를 따르면 특정 요구 사항에 맞춰 강력하고 신뢰할 수 있는 에이전트를 만들 수 있습니다.

영업 지원, 연구 도구, 챗봇 또는 자동화 엔진 등 무엇을 구축하든 이 단계별 가이드가 청사진을 제공합니다. 신중한 설계와 좋은 아키텍처를 통해 AI 에이전트는 프로토타입에서 유용하고 유지보수 가능하며 확장 가능한 도구로 발전할 수 있습니다.

첫 번째 에이전트를 구축할 준비가 되었다면 — 간단한 목적을 선택하고, 스키마를 작성하고, 시도해 보세요. 기본 사항이 작동하면 메모리, 도구 및 인터페이스를 추가하고 당신의 창작물이 진정으로 강력한 무언가로 성장하는 것을 지켜볼 수 있습니다.

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