초보도 가능한 AI 에이전트 제작 기초 완벽 가이드!

아직도 LM 실망하는 분들이 많은데 이게 요즘은 실력 이슈일 수 있습니다 왜냐면 LM 다루는 잡기술이 많이 발전했는데 자 요걸 적용 안 해 봐서 그럴 수 있고요 최근에 가장 결과가 괜찮은게 체인업 서트 아는 잡 기술인데 자 GPT 테 문제를 주면 답을 바로내는게 아니라 자 사람처럼 단계적으로 생각을 거쳐서 최종 답변을 하도록 가혹 행위를 시키는 거예요 그래서이 방법을 쓰는 최신 모델 벤치마크를 보시면 코딩 테스트 문제 같은 거 줬을 때 일로 점수가 이만큼 높았다고 합니다 이게 얼만큼 높은 거냐면 무려이 사람보다 높은 거고요 그리고 여기 보시면 이제 o3 모델이 무슨 agi 어쩌고 데이터셋에서 고득점을 했다는 결과도 있습니다 근데 미리 튜닝해 놓은 모델들의 점수만 공개해 놨기 때문에 약간 또 호들갑인 거 같긴 하고요 예 아무튼 그래서 오픈 AI 이런 기술들로 GPT 5 나오기 전까지 땜빵을 좀 하는 거 같습니다 아마 내년엔 에이전트라는 걸 출시해서 땜빵을 하려고 한다는 소식이 있는데 에이전트가 뭐냐면 체인업 서트 럼 이제 문제를 단계적으로 분석해서 푸는 건데 근데 AI 직접 알아서 자기적으로 판단을 할 수 있게 의지와 뭐 자아 같은 걸 넣어 주는 거예요 에이전트를 쓰면 그냥 LM 쓰는 거보다 어렵고 복잡한 문제도 해결할 수 있다는게 포인트고요 그래서 실제 업무에 쓸 만한 인간 같은 AI 만들고 싶으면 에이전트 기술 한번 주목해 보시면 될 것 같습니다 자 이걸 어떻게 만들지 어떻게 쓸지 모르겠으면 엔트로픽 ES 나온 에이전트 제작 가이드가 있습니다 프레임워크 같은 거 같단 거 쓸 필요없고요 프로그래밍 기본 문법만 알면 누구나 만들 수 있고요 자 에이전트를 만들기 위한 가장 기본 기술이 뭐냐면 체인이라고 해서 AI 테 이제 요청을 날리는 걸 잘게 쪼개서 여러 개의 순차적인 요청으로 만들어서 이렇게 날리는 거예요 왜 이딴 걸 하냐면 자 AI한테 이제 한 번에 많은 걸 요구하면 결과가 그만큼 쓰레기 같으니까 좀 정확도를 높이기 위해 좀 나눠서 이렇게 요구를 하는 거예요 예를 들어 제가 그 프사 데이터 수집을 했을 때 가장 귀찮았던게 뭐냐면 자 상세 페이지 링크를 수집했는데 그 링크가 깨진 경우가 매우 많았습니다 어 그래서 대충 이런 식으로 이제 데이터를 정제하는 알고리즘을 쭉 짜야 됐단 말이에요 근데 요걸 AI 테 시켜도 이렇게 잘 해 줄 것 같습니다 자 근데 그러면 문제가 있는데 요구 사항이 좀 많으면 AI 이걸 한 번에 다 못 지켜요 중간에 뭔가를 빼먹고 그렇습니다 그럴 땐 AI 테 요청을 한 번만 날리는게 아니라 차례로 여러 번 이렇게 날리시면 되는 거예요 자 코드로 대충 설명을 해 보면 자 일단 GPT 테 1번 과정을 수행하라고 요청을 한번 날리는 거예요 자 그다음에 결과를 뽑고요 그다음에 그 결과를 가지고 이번 과정을 수행하라고 또 요청을 날리는 거예요 이러면 훨씬 높은 정확도를 기대할 수 있고요 라우팅이 잡기 술은 이제 프롬프트를 여러 정 로 준비해 둔 다음에 aii 테 이제 어떤 프롬프트를 실행하는게 좋을지 이렇게 판단하게 하는 거예요 뭐 예를 들자면 고객 상담 같은 걸 해야 되는데 자 이렇게 고객 문의가 들어오면 관련 부서에서 이렇게 답변하는 것처럼 이렇게 답변해 주고 그래야 한다고 칩시다 자 이걸 AI 테 시키려면 어떻게 해야 자 관련 부서별로 이렇게 답변 가이드를 이렇게 프롬프트로 쭉 정해 두고 자 요거에 따라서 이렇게 답변하라고 하면 되는 거 아니에요 그죠 자 근데 가이드가 좀 길면 얘가 어려워할 수 있기 때문에 프롬프트를 좀 쪼개 놓는 거예요 자 그다음에 고객 문의가 들어오면 자 AI 테 이렇게 요청을 날려서 어떤 부서의 답변을 이렇게 요구하면 좋을지 이렇게 구분하기 거예요 뭐 한 단어로 이렇게 답변하라고 하면 될 거 같고요 자 그다음에 뭐 답변이 뭐 운영팀 이런거다 자 그러면 운영팀 프롬프트를 이렇게 택해서 이렇게 API 요청을 날리는 거예요 아무튼 이런 식으로 AI 테 판단을 맡겨서 원하는 길로 이렇게 가게 유도를 하는 거예요 헤러 렐라이스이라고 요청을 동시에 날리는 것도 가능합니다 자 내가 다양한 시각에서의 글을 막 이렇게 작성을 해야 되면 자 이런 것들을 한 번에 작성하라고 하는 거보다 이제 각각 별도의 요청을 날려서 이렇게 가져온 다음에 그걸 짜 깊기 하는 식으로 이렇게 코드를 짜는게 훨씬 결과가 좋다 고고요 자 어떤 문제가 주어졌을 때 어떤 짓거리를 해야 답이 나오는지 불확실한 문제들이 있습니다 그럴 땐 관리자 역할을 하는 AI 노예의 역할을 하는 AI 각각 만들어 놓으셔도 되는 거예요 자 예를 들면 게임 캐릭터 하나를 기획해야 한다고 칩시다 자 계획하려면 캐릭터에 대해서 설명을 이거저거 적어야 될 텐데 내가 이게 처음이라 뭘 적어야 되는지 모르겠는 거예요 이런 문제들은 AI 테 맡기려고 해도 뭘 어떻게 적으라고 구체적으로 정해 주기가 어려워요 자 그럼 그냥 일단 관리자 AI 테 어떤 내용들을 적는게 좋을지 이렇게 정해 달라고 하는 거예요 자 그러면 뭐 이제 캐릭터의 성격 외모 능력 배경 뭐 이런 것들을 쭉 이렇게 적는게 좋겠다고 추천을 해 주겠죠 자 그걸 받아와서 글을 작성하는 이제 노예 AI 테 자요 내용대로 글을 작성하라고 이렇게 일을 시키는 거예요 그런 식으로 관리자랑 노예 역할을 이렇게 각각 만들어 두면 자지가 알아서 문제를 분석하고 해결할 수 있게 만들 수 있습니다 뭐 다른 예시로는 코딩 시킬 때도 이런 아키텍처가 유용할 것 같습니다 그런 것도 이제 무슨 작업을 해야 버그가 해결될지 미리 알 수가 없으니까 이런 방법을 쓰는게 괜찮을 것 같네요 AI 다른 AI 테 계속 피드백을 줘서 퀄리티를 높이는 방식도 있습니다 예를 들어 영한 번역이 필요해서 자 요걸 AI 테 이렇게 대충 하라고 시키면 결과가 쓰레기 같을 수 있는데 자 이게 싫으면 명확한 기준을 이렇게 먼저 정하는 거예요 그다음에 요걸 잘 지키는지 이렇게 판단하는 이벨류에이터 AI 만들고요 그래서요 기준에 부합하면 그다음에요 기준에 부합하지 않으면 일을 배라고 해 놓습니다 자 그래서 이제 번역 결과를 여기다 이렇게 보낸 다음에 자 이게 패스가 될 때까지 계속 이렇게 번역을 뺑뺑이 돌리는 거예요 자 그런 식으로 하셔도 이제 혼자 판단하고 생각하는 AI 같은 걸 만들 수가 있습니다 근데 이런 건 명확한 성공 기준이 있는 문제들을 쓰는게 좋은 거 같습니다 이제 이런 기술을 바탕으로 이제 요런 기능들을 하나 둘씩 집어넣기 시작하면 사람처럼 다양한 작업을 할 수 있는 에이전트가 완성이 됩니다 아니면 AI 직접 컴퓨터 자원을 쓰게 하는 방법도 있긴 합니다 근데 안정성이 좀 떨어질 수 있고 보안 이슈도 있는 거 같습니다 예 뭐냐면 프롬프트 인젝션이 해서 이제 웹페이지에가 프롬프트를 몰래 적어 놓는 사람들이 있습니다 그러면 인터넷 돌아다니던 에이전트가 요걸 읽어서 실행해 버리는 경우도 있다고 합니다 혹은 내가 대가리를 쓰기 싫으면 프레임워크로 시작하셔도 됩니다 자 예를 들어 요런 거 쓰면 이제 크루라는 가상의 직원들을 되게 쉽게 만들 수가 있습니다 자 크루마 역할을 이렇게 부여해 주고 자 요걸 원할 때마다 부르는 식으로 코딩을 해 놓을 수 있는데 약간 직원 부리는 느낌처럼 재밌고 있고요 그리고 이런 걸 쓰면 편의 기능 같은 것도 되게 쉽게 쓸 수 있습니다 예를 들어 요런 걸 쓰면 외부 검색 같은 걸 되게 쉽게 해울 수 있고요 아무튼 그래서 실행해 보면 에이전트가 이거저거 태스크를 잘 수행해 오는 거 같네요 그래서 gptm 쓰던 분들은 에이전트 기술이 좀 발전했기 때문에 요즘 써 보는 것도 괜찮을 것 같습니다 코딩 지식 그딴 것도 별로 필요 없으니까 이제 이걸로 agi 만들었다면서 투자받고 그러시면 되고요