My AI Smarteasy – 사용자 정의 AI 에이전트 – 일타 저스틴 – 나만의 AI 비서 만들기, 어렵지 않아요! (10단계 완성 비법)
오늘은 인공지능, 바로 AI 에이전트를 여러분이 직접 만드는 방법에 대해 알려드릴 거예요. AI 에이전트가 뭘까요? 스스로 생각하고, 계획하고, 예상치 못한 상황에 대처하는 진짜 ‘비서’라고 생각하시면 쉬워요. 이런 똑똑한 AI를 처음부터 만드는 10가지 비법을 함께 파헤쳐 볼까요? 이 과정을 통해 여러분도 나만의 AI 비서를 만들 수 있답니다!
✍️ 에이전트의 역할과 언어 정하기 (1~3단계)
AI 에이전트를 만들 때 가장 먼저 할 일은 ‘무엇을 할지’ 정하는 거예요. 마치 우리 반에서 친구에게 “너는 오늘 발표를 준비하고, 나는 자료를 찾아볼게!” 하고 역할을 나누는 것과 비슷해요. 에이전트가 무엇을 하고, 누구를 돕고, 어떤 결과를 내놓을지 명확하게 정해야 하죠. 예를 들면, “X레이를 읽고 결과를 요약해서 말해주는 의료 보조 AI”처럼요.
그다음은 에이전트가 주고받을 정보의 형식을 디자인해야 해요. 이건 마치 편지를 주고받을 때, 딱 정해진 주소와 내용 칸에 맞춰 쓰는 것과 같아요. Pydantic AI나 JSON 스키마 같은 도구를 사용해서 지저분한 글이 아닌 깔끔한 정보를 주고받도록 하는 거예요. 그래야 AI가 정보를 정확하게 이해하고 오류 없이 처리할 수 있거든요.
마지막으로, 에이전트의 행동 방식을 가르쳐야 해요. 어떤 역할을 맡았을 때 어떻게 말하고 행동할지, 마치 연기 수업을 하는 것처럼요. 프롬프트 튜닝(Prompt Tuning)이나 프리픽스 튜닝(Prefix Tuning) 같은 기술로 AI가 일관된 태도로 업무를 수행하도록 훈련시키는 거죠. 이 과정을 잘 거치면 AI가 ‘이건 잘못된 방법!’, ‘이게 올바른 방법!’ 하고 스스로 구분할 수 있게 된답니다. 이해되시죠?
🧠 에이전트의 똑똑한 두뇌 만들기 (4~5단계)
이제 에이전트에게 생각하는 능력을 심어줄 차례예요. 탐정이 사건을 해결할 때 단서를 모으고 논리적으로 추리하는 것처럼 말이죠. ReAct (추론 + 행동)나 연쇄 사고(Chain-of-Thought) 같은 방법을 사용해서 AI가 복잡한 문제를 단계별로 풀어나가도록 만드는 거예요. 웹 검색, 코드 분석 같은 다양한 도구를 사용할 수 있게 해주면 AI는 훨씬 더 똑똑해질 수 있어요.
때로는 AI 에이전트가 혼자서 모든 것을 할 수 없을 때도 있겠죠? 그럴 땐 여러 에이전트가 서로 협력하도록 만들 수 있어요. 마치 반장, 부반장, 서기가 각자 역할을 나누어 반의 일을 효율적으로 처리하는 것처럼요. CrewAI나 LangGraph 같은 도구를 활용해서 각 에이전트가 어떤 역할을 맡고, 어떻게 서로 소통하며 목표를 달성할지 계획하는 거죠. 이렇게 하면 훨씬 더 크고 복잡한 문제도 해결할 수 있답니다.
💾 에이전트의 기억력 심어주기 (6단계)
우리도 어제 있었던 일을 기억해야 오늘 할 일을 제대로 할 수 있잖아요? AI 에이전트도 마찬가지예요. 이전에 나눈 대화나 있었던 일들을 기억하는 능력이 필요하답니다. 이것을 메모리(Memory)라고 부르는데요, 마치 일기장이나 노트에 중요한 내용을 기록해두는 것과 같아요. 대화 메모리, 요약 메모리, 또는 벡터 기반 메모리 같은 다양한 방법으로 에이전트가 과거의 정보를 잊지 않고 활용하도록 할 수 있어요. 이런 기억력 덕분에 에이전트는 더 자연스럽게 대화하고, 이전에 배운 것을 바탕으로 더 나은 결정을 내릴 수 있게 된답니다.
🗣️ 에이전트의 오감과 표현력 더하기 (7~8단계)
여러분의 AI 에이전트가 세상을 보고 말할 수 있게 하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 바로 음성이나 시각 기능을 추가하는 거예요. 마치 우리가 눈으로 보고 귀로 듣고 입으로 말하는 것처럼요. 글자를 소리로 바꿔주는 텍스트 음성 변환(Text-to-speech) 기술이나, 그림이나 사진을 이해하는 이미지 인식 기술을 사용해서 에이전트에게 눈과 입을 만들어줄 수 있죠. GPT-4o나 LLaMA 3.2 Vision 같은 최신 AI 모델들이 이 역할을 도와줄 수 있답니다.
이렇게 똑똑하고 세상을 볼 줄 아는 에이전트가 결과를 잘 전달하는 것도 정말 중요해요. 아무리 멋진 답을 찾아도 지저분하게 보여주면 안 되겠죠? 보고서를 쓸 때 깔끔하게 표나 그래프를 넣는 것처럼, AI의 결과물도 마크다운(Markdown), PDF, JSON 같은 형식으로 보기 좋게 만들어야 해요. 그래야 여러분이 에이전트가 내놓은 정보를 쉽고 정확하게 이해할 수 있거든요.
✨ 에이전트를 제품으로 완성하기 (9~10단계)
이제 여러분의 AI 에이전트가 멋진 기능을 다 갖추었어요. 하지만 다른 사람들이 사용하려면 보기 좋고 편리한 포장이 필요하겠죠? 이것을 사용자 인터페이스(UI)라고 해요. 마치 스마트폰 앱처럼 예쁘고 사용하기 쉽게 화면을 만드는 과정이라고 생각하시면 돼요. Gradio나 Streamlit 같은 도구를 사용하면 여러분의 에이전트를 근사한 제품으로 변신시킬 수 있답니다. 이 과정을 거쳐야만 여러분이 만든 에이전트가 실제로 사람들에게 도움이 되는 ‘제품’이 되는 거예요.
마지막으로, 에이전트가 정말 잘 작동하는지 꾸준히 확인하고 발전시키는 것이 중요해요. 시험을 보고 성적표를 받아든 다음, 틀린 문제를 다시 풀어보며 실력을 키우는 것과 똑같아요. 계속해서 테스트해보고, 사람들의 피드백을 받아서 에이전트가 더욱 믿음직스럽고 똑똑해지도록 개선해야 한답니다.
오늘의 정리
첫째, AI 에이전트를 만들 때는 역할과 목표를 명확히 정하고, 정보를 깔끔하게 주고받도록 설계하는 것이 중요해요. 둘째, 추론 능력과 다양한 도구 사용, 그리고 필요하다면 여러 에이전트의 협력을 통해 똑똑한 두뇌를 만들어줄 수 있어요. 셋째, 과거를 기억하고, 세상을 보고 말하며, 결과를 보기 좋게 전달하는 기억력과 오감, 표현력을 더해줄 수 있답니다. 마지막으로, 예쁜 UI로 제품을 만들고 꾸준히 평가하며 개선하는 과정이 필요하죠.
여러분도 오늘 배운 10단계 과정을 기억하면서, 나중에 나만의 특별한 AI 에이전트를 만들어보는 건 어떨까요? 일상생활에서 어떤 도움이 필요할 때, 나만의 AI 비서가 있다면 정말 멋질 거예요!
