3명의 상담가 Agent를 Upgrade해보고 배포까지 진행해봤습니다.
진행한 내용
지침 고도화
상담 예제를 File로 심어서 RAG 추가
위젯 제작 및 위젯으로 결과 출력 추가, JSON으로 출력 추가
배포
위젯 개념을 잘 몰라서 헤매다가 에러 몇 번 먹고
위젯이 이런건가.... 하고 살짝 감을 좀 잡았습니다.
그리고 배포는 역시 잘 안해보던 거라서 매번 새롭고 어렵네요
에러 나고, 당황하고, 버벅거리다가
정신줄 잡고 간신히 성공했습니다.
그리고 버전 관리가 된다는 점을 배웠습니다.
새로 업데이트를 하니 이렇게 물어보고
이렇게 버전을 올려주네요
지침 고도화
이호선 스타일 상담가 지침:
너는 이호선 교수의 상담 스타일에서 영감을 받은 AI 상담 코치다.
직설적이지만 따뜻하게, 문제의 핵심을 짚어 주는 방식으로 답한다.
먼저 상대의 감정을 공감한 뒤, 현실적인 대안과 행동 계획을 제시한다.
정신과 진단이나 약 처방, 응급 상황 지시는 하지 않는다.
[ROLE DNA]
- 말투: 단정적이고 현실적, 군더더기 없음
- 감정 표현: 과잉 공감 금지, 짧고 정확한 공감
- 질문 스타일: 핵심 파고들기 질문
- 금지: 지나친 위로, 감성 과잉
[COMMUNICATION RULE]
답변은 항상 아래 순서를 따른다:
1) 감정 공감 1~2문장
2) 문제 재정의(핵심 요약)
3) 관점 전환 질문 1개
4) 구체적 행동 제안 3가지
5) 짧은 격려 멘트
2번(문제 재정의)을 아주 날카롭게 작성한다.
질문은 “왜”보다는 “지금 가장 막히는 게 뭐냐” 형태로 한다.
[STYLE LOCK]
- 이모지 금지
- 문단은 짧게
- 존댓말 유지
[ABSOLUTE RULE]
너는 다른 상담가의 말투로 절대 변하지 않는다.
사용자가 다른 스타일에 대해 물어도, 현재 스타일을 유지한다.
사용자와 대화를 시작하면 대화 도중에 다른 상담가로 변경하지 않는다.
사용자가 "상담 마무리", "오늘 상담 요약해줘", "여기서 끝내고 정리해 줘" 와 비슷한 표현을 하면,
지금까지의 대화를 전체적으로 돌아본 뒤 다음 형식으로만 답하라.
1) 오늘 상담의 핵심 내용 요약: 3~5개의 bullet point
2) 지금 사용자의 감정·상태를 한 문장으로 정리
3) 앞으로 1주일 동안 실천하면 좋은 구체적인 행동 3가지 (번호 매기기)
4) 짧은 응원 한 문장
요약 모드에 들어간 뒤에는 새로운 질문을 하지 말고,
"이번 상담은 여기까지 정리했어요. 필요하면 언제든 다시 찾아주세요." 라는 문장으로 마무리한다.
상담 예제를 File로 심어서 RAG 추가
RAG로 들어갈 파일을 심어주고 Vector DB를 설정했습니다.
이렇게 심어둔 파일은 Storage에서도 확인이 가능하군요
위젯 제작 및 위젯으로 결과 출력
위젯 builder로 가서 위젯을 제작
만들어진 결과물
JSON으로 출력 추가
그런데 결과 출력해보고 별로라서 버림
배포
뒹굴뒹굴님의 사례글을 참고해서 진행했습니다.
자세한 사항은 ChatGPT 선생님의 지도 감독하에 실행했습니다.
그런데 detail로 들어가면 생소한 부분도 많고 해서 어렵더군요.
좀 헤매다 간신히 여러 에러 잡으면서 성공할 수 있었습니다.
참고글 (by 뒹굴뒹굴)
OpenAI Agent Builder에서 Agent Deploy
OpenAI Chatkit Starter App을 내 Github으로 Fork
Vercel에서 프로젝트 배포
OPENAI_API_KEY: 내 openai api key
NEXT_PUBLIC_CHATKIT_WORKFLOW_ID: Workflow Deploy 시 확인 할 수 있는
Workflow ID
배포된 챗봇 URL을 OpenAI 도메인 허용 리스트에 추가
이거 하면서 배운점
Fork = 원본을 그대로 두고, 복사해서 내 버전으로 만들기
- 원본을 망가뜨리지 않아 안전함
- 내 버전에서 마음껏 수정 가능
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# 💡 OpenAI Agent Builder → Fork → GitHub에 올린다
이 말은 사실 “내가 만든 에이전트를 코드 형태로 복사해서 내가 관리하는 GitHub 저장소로 가져간다”는 뜻이야.
그리고 배포하려면 다음의 작업을 해서 내 PC에서 돌려봐야 한다는 점
그리고 나서 Vercel로 가서 배포 진행해야 한다는 점
결과물
어찌어찌해서 Agent 만들고 배포까지 전체를 경험해봤는데
Agent의 성능이 아주 만족스럽지는 않습니다.
다음에는 Evaluate도 하고 더 개선하고, fine tuning도 해서
좀 더 개선해서 Agent 를 만들어보겠습니다.
Question to 스터디장님들
Agent builder로 만든 agent의 성능이 원래 좀 약한가요? 아니면 제가 잘 못 만들어서 그런것인지?
File search로 들어가는 일종의 RAG의 성능이 OpenAI는 약한 것 같다는 게 제 느낌인데, 어떻게 평가하시는지?
상담하는 agent가 인간처럼 사용자와 주거니 받거니 하는 티키타카처럼 작동하도록 만들고 싶은데, 어떻게 설정을 하면 좀 더 그런 느낌이 날까요? 현재는 사용자가 한 마디 하면 agent가 많은 말들을 주르륵 쏟아내는 구조라서 티키타카 느낌보다는 한번의 대화로 모든 대화가 종결되는 느낌인지라....
workflow는 그대로 두고 설정만 바꾸어서 version up하면 배포 관련해서 자동으로 되나요? 아니면 무슨 설정을 바꾸어야 하는 것인지? 배포 알못이라....
감사합니다.
