AI 에이전트 만드는 법: 초보자를 위한 궁극 가이드

 

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AI 에이전트 만드는 법: 초보자를 위한 궁극 가이드

AI 에이전트가 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 궁금하셨다면 이 콘텐츠가 명확한 해답을 제시합니다. 단순한 챗봇이나 자동화와는 차원이 다른, 스스로 인지하고, 사고하며, 행동하는 AI 에이전트의 본질을 이해하고, 이를 코딩 없이 직접 구축하는 방법까지 상세히 배울 수 있습니다. 이메일 관리, 콘텐츠 생성, 리드 발굴 등 실제 비즈니스에 적용 가능한 구체적인 사례들을 통해 AI 에이전트가 당신의 업무와 일상을 어떻게 혁신할 수 있는지 실질적인 영감을 얻을 수 있을 것입니다.

1. AI 에이전트의 등장과 중요성

1. AI 에이전트의 현재와 미래:
   1. AI 에이전트는 이미 등장하여 빠르게 세상을 장악하고 있다.
   2. 일부 사람들은 AI를 이메일 재작성 등 단순한 용도로 사용하지만, 다른 사람들은 AI 에이전트를 만들어 비즈니스 운영, 워크플로우 자동화, 복잡한 의사결정을 스스로 수행하게 하고 있다.
   3. AI 에이전트 직접 구축은 복잡하게 들리지만 실제로는 생각보다 훨씬 쉽다.
   4. AI 에이전트의 작동 방식, 활용처, 초보자를 위한 구축 방법이 자세히 설명될 예정이다.

1. AI 에이전트의 본질:
   1. AI는 질문에 답할 수 있지만, 진정한 도약은 AI가 요청을 기다리지 않고 스스로 행동을 취할 때 일어난다.

2. AI 에이전트의 정의 및 구성 요소

2.1. AI 에이전트가 아닌 것과 에이전트의 차이점

1. 혼동되는 개념 명확화:
   1. 많은 사람들이 AI 에이전트를 챗봇, 프롬프트 체인, 단순 자동화와 혼동한다.
   2. 챗봇: 사용자의 질문에 답변하는 역할만 수행한다.
   3. 워크플로우: 정해진 체크리스트를 그대로 실행하는 시스템이다.
   4. AI 에이전트: 스스로 결정을 내리는 시스템이다.

1. 비유를 통한 이해:
   1. 워크플로우는 모든 단계가 미리 작성된 정확한 레시피와 같다.
   2. 에이전트는 똑똑한 인턴과 유사하며, 목표만 주면 스스로 도구를 활용하여 경로가 바뀌더라도 방법을 찾아낸다.

1. AI 에이전트의 정의:
   1. AI 에이전트는 스스로 인지하고, 사고하며, 행동할 수 있는 시스템이다.
   2. 실제 입력값에 반응하고, 논리나 언어 모델을 이용해 결정을 내리며, 도구나 API를 통해 행동을 취한다.
   3. 원하는 목표만 알려주면 모든 일을 스스로 처리하는 디지털 직원으로 생각할 수 있다.

2.2. AI 에이전트의 핵심 구성 요소

1. 두뇌 (추론 엔진):
   1. LLM(대규모 언어 모델)이나 논리 시스템으로, ChatGPT, Claude, Gemini 등이 해당된다.
   2. 두뇌는 매우 똑똑하지만, 혼자 있을 때는 아무것도 보고 듣거나 상호 작용할 수 없는 상태이다.

1. 감각 (센서):
   1. 에이전트의 눈과 귀 역할을 한다.
   2. 이메일 읽기, 캘린더 확인, 지시 받기 등을 통해 세상을 받아들일 수 있게 한다.

1. 기억:
   1. 에이전트의 노트북과 같은 역할을 한다.
   2. 지금까지의 일을 추적하여 에이전트가 이미 본 것 또는 한 일을 바탕으로 더 나아갈 수 있게 해준다.
   3. 좋은 기억력을 통해 시간이 지나면서 과거를 되돌아보고 패턴을 발견할 수도 있다.

1. 도구 (액추에이터):
   1. 에이전트의 손 역할을 한다.
   2. 메시지 보내기, 웹 탐색, 데이터베이스 업데이트 기록, API 호출 등 실제 행동을 취할 수 있게 해준다.
   3. 도구는 에이전트가 실제로 무언가를 해내는 방법이다.

1. 종합적인 시스템:
   1. 두뇌, 감각, 기억, 도구를 합치면 단순한 챗봇이 아니라 실제 세계에서 감지하고 결정하고 행동할 수 있는 자율 시스템이 탄생한다.

2.3. AI 에이전트와 기존 자동화의 차이점 및 기술적 프레임워크

1. 자동화 시스템과의 차이:
   1. 자동화 시스템은 예상치 못한 일이 발생하면 멈춰 버린다.
   2. 반면 에이전트는 적응하며, 단순히 지시만 따르는 것이 아니라 평가하고 경로를 바꾸고 다시 시도한다.

1. 기술적 프레임워크:
   1. 에이전트의 원리 뒤에는 다음과 같은 기술적 프레임워크가 있다.
      1. 행동 전 관련 지식을 불러오는 방식 (예: RAG)
      2. 추론하고 행동하는 방식 (예: ReAct)
      3. 루프 안에서 반복하는 방식 (예: ReAct)
      4. 여러 에이전트가 함께 협력하는 멀티 에이전트 시스템
   2. 본질적으로는 감지하고, 생각하고, 행동하고, 다시 반복하는 동일한 반복 구조이다.

3. AI 에이전트의 실제 활용 사례

1. AI 에이전트의 실질적 적용:
   1. AI 에이전트는 단순한 이론이 아니며, 이미 고객 지원 데스크 운영, 콘텐츠 작성, 시간 절약 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
   2. 한 번 설정해 두면 AI 에이전트가 알아서 이메일 정리, 잠재 고객 분류, 소셜 미디어 게시물 작성 등을 수행한다.
   3. 이러한 워크플로우는 이미 존재하며, 창작자가 잠든 사이에도 계속 작동한다.

1. N8N으로 만든 실제 AI 에이전트 사례 (코딩 없이):
   1. WhatsApp AI 지원 에이전트:
      1. 방대한 제품 매뉴얼을 받아들여 조각내고, AI 임베딩을 사용해 인덱싱한 뒤 벡터 데이터베이스에 저장한다.
      2. WhatsApp으로 텍스트, 음성, 스크린샷을 보내면 AI 에이전트가 질문을 이해하고, 가장 관련성 높은 정보를 찾아 GPT-4를 이용해 몇 초 만에 답변한다.
      3. 전체 대화 내용을 기억하며, 입력을 감지하고, 지식을 검색하며, 스스로 추론하고 답변까지 모두 혼자서 수행한다.
   2. 스마트 인박스 매니저:
      1. Gmail을 실시간으로 모니터링하여 새로운 이메일을 읽고, 발신자와의 이전 기록을 확인하며, Claude를 사용해 이메일을 분류한다.
      2. 이메일의 긴급성, 스팸 여부, 이전 대화 기록 등을 모두 파악한다.
      3. 자동으로 '답장 필요', '참고용', '마케팅' 등으로 라벨을 붙인다.
      4. 맥락을 분석하고 행동을 결정하며, 사람의 개입 없이 이메일을 업데이트하기 때문에 에이전트적이다.
   3. 콘텐츠 생성 에이전트:
      1. 하루에 두 번 구글 트렌드를 스캔하고 인기 있는 주제를 찾아 Perplexity로 조사한다.
      2. LinkedIn 또는 Facebook에 바로 올릴 수 있도록 포맷, 스타일, 이모지까지 넣어 게시물을 만든다.
      3. 심지어 구글 시트에 성과 지표까지 기록한다.
      4. 트렌드를 감지하고, 콘텐츠 전략을 고민하며, 게시물을 올리고 그 결과까지 추적하기 때문에 에이전트적이다.
   4. 리드 생성 에이전트:
      1. 구글 맵스에서 비즈니스 데이터를 스크랩하여 이름, 이메일, 웹사이트 등 모든 정보를 수집한다.
      2. OpenAI를 활용해 정보를 보강하고, 구글 시트로 누락된 항목을 채운 뒤 모든 데이터를 깔끔한 구글 시트에 저장한다.
      3. 더 이상 복사 붙여넣기 없이 즉시 구조화된 리드 리스트가 완성된다.
      4. 스스로 데이터를 탐색하고, 수집하며, 보강하고, 구조화하는 전 과정을 자율적으로 수행하기 때문에 에이전트적이다.

1. 에이전트의 특징:
   1. 이 에이전트들은 단순한 자동화가 아니며, 감지하고 결정하며 행동한다.
   2. 각각은 코딩이나 공학 지식 없이도 오늘 바로 배치할 수 있는 작은 직원과 같다.

4. AI 에이전트 구축 방법 (N8N 활용)

4.1. N8N 가입 및 기본 설정

1. 코딩 불필요: 에이전트 설정에 코딩이나 AI 전문가 지식이 필요하지 않다.
2. N8N 가입:
   1. N8N 클라우드의 최저가와 14일 무료 체험을 이용할 수 있다.
   2. 장기적으로 N8N을 사용할 계획이라면 직접 서버에 설치하는 것이 장기적으로 더 저렴하다.
   3. N8N 홈페이지에서 가입 버튼을 클릭하고, 개인 정보를 입력한 후 온보딩 설문을 완료한다.
   4. 소개 영상을 시청할 수도 있으며, 완료 후 '자동화 시작'을 클릭하여 N8N 대시보드로 이동한다.

4.2. 첫 번째 AI 에이전트 만들기

1. 워크플로우 생성:
   1. N8N 개요 페이지에서 '처음부터 시작하기'를 클릭한다.
   2. 큰 플러스 버튼을 클릭하여 첫 번째 단계인 트리거를 추가한다.
   3. 트리거를 '채팅 메시지'로 설정하고 캔버스로 돌아간다.

1. AI 에이전트 노드 추가:
   1. 트리거 노드 오른쪽에 있는 작은 플러스 버튼을 클릭하여 워크플로우의 액션을 추가한다.
   2. 'AI'를 선택한 다음 'AI 에이전트'를 선택한다.
   3. 이 노드는 입력, 브레인, 메모리, 도구, 후처리 작업 공간 등 AI 에이전트의 핵심 요소를 연결할 수 있게 해준다.

1. 브레인 연결 (OpenAI):
   1. '브레인'에 연결하려면 '챗 모델' 라벨 버튼을 클릭한다.
   2. 대부분의 주요 LLM을 연결할 수 있지만, 여기서는 OpenAI를 사용한다.
   3. OpenAI API 키 발급:
      1. OpenAI 계정에서 API 키가 필요하며, 이는 일반 ChatGPT 구독과 별도로 사용량에 따라 결제된다.
      2. platform.openai.com에 접속하여 로그인 또는 회원 가입한다.
      3. 설정에서 최소 5달러 이상의 크레딧을 계정에 충전하고, 새 프로젝트를 생성한 후 API 키를 발급받는다.
      4. API 키는 비밀번호와 같으며, OpenAI는 이 키를 한 번만 보여주므로 반드시 안전한 곳에 보관하고 공유하지 않아야 한다.
   4. N8N으로 돌아가서 발급받은 API 키를 붙여 넣어 에이전트의 브레인과 연결한다.
   5. '오픈 채팅'을 클릭하고 간단히 인사를 보내면 브레인이 연결되었다는 메시지를 받게 된다.

1. 메모리 및 도구 추가:
   1. 간단한 메모리 모듈을 추가하여 최근 상호 작용을 기억할 수 있게 한다.
   2. 도구를 제공한다.
      1. 재미있는 사실을 위해 위키피디아를 추가한다.
      2. 실시간 뉴스를 가져오기 위해 API를 통해 구글 검색 결과를 불러온다.
      3. API도 API 키가 필요하며, Pipedream.com에서 무료로 키를 받아 N8N에 붙여 넣는다.
   3. 모든 것이 연결되면 "오늘의 뉴스 한 가지와 무작위 동물에 대한 재미있는 사실을 알려줘"와 같은 프롬프트를 시도해 본다.
   4. 에이전트가 생각하고 제공된 도구를 사용해 검색한 뒤 자동으로 응답하는 모습을 볼 수 있다.
   5. 단 몇 분 만에 N8N에서 실제로 작동하는 AI 에이전트를 만들었지만, 현재는 N8N 내부에서만 대화할 수 있고 도구도 몇 개만 사용할 수 있다.

4.3. AI 에이전트를 자율 작업자로 업그레이드하기

1. 더 많은 도구 제공:
   1. 에이전트를 단순한 챗봇에서 매일 브리핑을 보내주는 완전한 자율 작업자로 바꾸려면 더 많은 도구를 제공해야 한다.
   2. 예를 들어, OpenWeatherMap과 연결하면 일기예보를 받아올 수 있다.
   3. 관련성 높은 도구를 많이 제공할수록 에이전트의 역량이 커진다.
   4. 회사 데이터베이스와 같은 도구도 추가하여 에이전트가 정보를 수집하고 생성하는 데 필요한 모든 것을 제공할 수 있다.

1. 자동 스케줄 트리거로 교체:
   1. 수동 채팅 트리거를 자동 스케줄 트리거로 교체한다.
   2. 이제 사용자의 프롬프트를 기다리는 대신 에이전트가 매일 오전 8시에 스스로 깨어나 작업을 시작한다.
   3. N8N에서는 채팅 트리거를 스케줄 트리거로 간단히 교체하면 된다.
   4. 평일에만 실행되도록 하거나, 다른 시간에 트리거되도록 설정하거나, 새로운 데이터가 발견된 경우에만 전송과 같은 조건을 추가할 수 있다.

1. 시스템 프롬프트 설정:
   1. 자율성은 타이밍에 관한 것만이 아니며, 에이전트에게는 명확한 지시가 필요하다.
   2. 직접 채팅하지 않는다면 에이전트가 무엇을 해야 할지 알 수 없으므로, 이때 시스템 프롬프트가 필요하다.
   3. 시스템 프롬프트는 일종의 임무 브리핑과 같으며, 원하는 출력 결과의 형태(포맷, 구조, 톤)와 피해야 할 사항 등을 직접 정리할 수 있다.
   4. 예시: "매일 아침 샌프란시스코의 날씨를 수집하고, 긍정적인 트렌드의 뉴스 기사 두세 개를 모으고, 위키피디아에서 재미있는 사실 하나를 찾아 주세요. 이전 날과 중복되는 내용은 피하고, 마크다운 형식의 미니 이메일 뉴스레터처럼 작성해 주세요."
   5. AI가 제공한 마크다운을 HTML로 변환하고, AI 포매팅 단계를 거쳐 내용을 다듬은 뒤 Gmail을 통해 받은 편지함으로 전송하도록 설정할 수 있다.
   6. 그 결과 사용자가 손 하나 까딱하지 않아도 깔끔하게 완성된 뉴스레터가 생성되어 전달된다.

1. 지식 베이스 활용 및 학습:
   1. 에이전트를 더욱 유용하게 만들기 위해 구글 시트를 활용하여 지식 베이스를 제공할 수 있다.
   2. 에이전트가 보낸 모든 뉴스 기사와 재미있는 사실을 하나하나 기록하고, 다음 보고서를 작성하기 전에 그 기록을 확인하여 중복되는 내용을 피한다.
   3. 이렇게 하면 에이전트가 이미 보낸 내용에서 학습하게 된다.

1. 모듈식 구성 (팁):
   1. 한 에이전트에게 모든 일을 맡기지 않는 것이 좋다. 사람과 마찬가지로 에이전트도 한 가지 일에 집중할 때 더 좋은 성과를 낸다.
   2. 브리핑 작성, 포매팅, 기록 업데이트 등 많은 일을 한 번에 맡기면 에이전트가 혼란스러워하거나 대충 처리할 수 있다.
   3. 대신 작업 흐름을 더 작은 부분으로 나누어, 작성, 포매팅, 기록을 각각 담당하는 별도의 AI 노드를 사용하면 각자가 명확한 책임을 가질 수 있다.
   4. 필요하다면 여러 에이전트를 순차적으로 또는 병렬로 사용하고, 한 에이전트가 다른 에이전트들을 조정하도록 할 수도 있다.
   5. 이러한 모듈식 구성은 워크플로우를 더 신뢰할 수 있게 만들 뿐만 아니라, 나중에 문제가 생겼을 때 업데이트하거나 문제를 해결하기도 더 쉽다.
   6. 결국 N8N 안에서 코드 없이 생각하고, 기억하며, 행동하고, 시간이 지날수록 더 나아지는 하나의 완전한 시스템을 만드는 것이다.

4.4. AI 에이전트 실행 전 유용한 팁

1. 가드레일 설정:
   1. 에이전트가 결정을 내릴 수 있다고 해서 완전한 자유를 줘야 하는 것은 아니다.
   2. 시스템 프롬프트에서 명확하고 구체적으로 지시하여, 에이전트가 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 분명히 하고 초점을 유지하도록 돕는다.
   3. 에이전트 실행 후 검증 단계를 추가하여 간단한 품질 검사를 할 수도 있다.

1. 사용할 도구 제한:
   1. 에이전트에게 정말 필요한 도구만 접근할 수 있도록 한다.
   2. 도구가 많아질수록 시스템이 복잡해지고, 에이전트가 엉뚱한 방향으로 갈 가능성도 높아진다.

1. 프롬프트 템플릿 사용:
   1. 템플릿을 사용하면 출력 결과를 일관되게 유지할 수 있고, 문제가 생겼을 때 원인을 파악하기도 더 쉬워진다.
   2. 날짜, 이전 결과 또는 다른 워크플로우 데이터를 변수로 삽입하여 구조는 유지하면서도 유연하게 만들 수 있다.

1. 시행착오 예상 및 문제 해결:
   1. 버그와 오작동은 과정의 일부이므로 시행착오가 있을 것을 예상해야 한다.
   2. 제대로 작동하지 않는다면 입력값 확인 및 노드 설정 검토부터 시작한다.
   3. 내장된 N8N AI 어시스턴트에게 도움을 요청할 수 있으며, 많은 오류 메시지에는 AI가 생성한 제한을 바로 적용할 수 있는 빠른 실행 버튼이 포함되어 있다.
   4. 그래도 문제가 해결되지 않는다면 대부분의 노드에는 관련 문서로 바로 연결되는 링크가 있다.

4.5. 템플릿 활용하여 쉽게 시작하기

1. 템플릿의 이점:
   1. 모든 것을 처음부터 직접 만들 필요는 없으며, 가장 쉽게 시작하는 방법 중 하나는 템플릿을 사용하는 것이다.
   2. N8N은 콘텐츠 요약기, 이메일 응답기, AI 어시스턴트와 같은 일반적인 설정에 적합한 워크플로우 템플릿 라이브러리를 확장하고 있다.

1. 템플릿 사용 방법:
   1. N8N의 템플릿 탭으로 이동하여 만들고자 하는 것과 비슷한 항목을 검색한다.
   2. 워크플로우를 미리 볼 수 있으며, 마음에 들면 '무료로 사용하기'를 클릭하여 템플릿을 복사한다.
   3. N8N 작업 공간으로 돌아가서 빈 워크플로우를 열고, Command+V (Mac) 또는 Control+V (Windows)를 사용하여 붙여 넣는다.
   4. 이렇게 하면 모든 노드와 연결을 포함한 전체 설정이 가져와진다.
   5. 그다음에는 API 키를 입력하고 설정을 약간 조정한 뒤 트리거만 변경하면 된다.
   6. 이 방법은 예시를 통해 배우거나 처음부터 시작하지 않고도 무언가를 작동시키는 훌륭한 방법이다.

1. 예시 템플릿 제공:
   1. 이 영상에서 앞서 살펴본 4가지 에이전트 워크플로우 예시(WhatsApp AI 지원, 스마트 인박스 매니저, 콘텐츠 생성, 리드 생성)는 모두 템플릿으로 제공된다.
   2. 각 템플릿에 대한 직접 링크는 설명란에서 확인할 수 있다.
   3. 자신만의 워크플로우를 템플릿으로 내보내고 공유할 수도 있어, 유용한 것을 만들었다면 다른 사람에게도 도움을 줄 수 있다.

5. 마무리 및 추가 학습 안내

1. AI 에이전트 구축 기초 마련:
   1. 이제 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지, 무엇을 할 수 있는지, 그리고 N8N으로 어떻게 구축을 시작할 수 있는지에 대한 탄탄한 기초를 갖추게 되었다.

1. 추가 학습 권장:
   1. 직접 에이전트를 만들어 보고 싶다면 N8N 클라우드의 최저가와 14일 무료 체험을 이용할 수 있다.
   2. N8N을 더 깊이 배우고 싶다면 화면에 표시된 추천 영상을 클릭하여 전체 단계별 튜토리얼을 확인할 수 있다.

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