소개
"CTO프로젝트 - 개발자를 위한 OpenAI 에이전트 빌더" 스터디에 참여했습니다.
참여동기는 그동안 ChatGPT와 Gemini 이용해서 글이나 써봤지 심도 있게 툴을 이용해본 적은 없어서 좀더 깊이 공부해보고 싶다는 목마름으로 참여했습니다.
11월12일 오리엔테이션때 느낀 스터디 분위기가 스스로 알아서 잘 해야하는 분위기라서 좀 걱정이 되긴 합니다.
일단, 아래와 같이 OpenAI Agent에서 영상을 따라서 해봤습니다. 해보니 가이드 영상과 몇가지 다른 화면이 나오는데 이유는 찾아봐야겠습니다.
영상에서 크리스티나라는 분이 에이전트 빌더(Agent Builder)는 코딩을 전혀 몰라도 AI가 일하는 복잡한 순서(워크플로)를 만들 수 있는 새로운 도구이고, 마치 그림을 그리듯이, 화면에 있는 여러 기능 블록을 끌어다 놓고 선으로 연결하기만 하면 된다고 설명합니다.
Agent Builder의 특징은 요약하면 아래와 같습니다.
코드 없는 제작: 복잡한 에이전트를 코딩 없이 만듭니다.
템플릿 제공: 처음부터 만들 필요 없이, 이미 만들어진 멋진 템플릿에서 시작할 수 있습니다.
성능 테스트: 에이전트가 얼마나 잘 작동하는지 바로 테스트하고 이해할 수 있는 평가(Eval) 기능이 내장되어 있습니다.
쉬운 배포: 완성된 워크플로는 코드로 내보내거나, 바로 제품에 심어서 사용할 수 있습니다.
에이전트 빌더는 AI 비서를 설계, 테스트, 출시하는 모든 과정을 빠르고 시각적으로 처리하는 올인원 공간입니다.
진행 방법
가이드에 의하여'도움이 되는 여행사 AI' 워크플로우를 만들어 봤습니다. 이 AI는 여행 일정을 짜주거나 항공편 정보를 찾아주는 역할을 할 것입니다.
결재하고 API Key를 생성했습니다.
왼쪽 메뉴에서 Agent Builder를 클릭하니, Open Agent Builder 버튼이 보입니다.
화면에 Create a workflow가 보입니다.
Create를 클릭하면 아래와 같이 Default Workflow가 보입니다.
- Start 노드: 사용자 메시지(입력)를 받으며, 특별히 설정할 것이 없다면 기본값 그대로 나둠
5. My Agent를 클릭하여 Classifier Agent로 세팅을 합니다.
우리는 '여행 일정' 담당 비서와 '항공편' 담당 비서, 두 개의 전문 비서를 만들 겁니다. 그래서 먼저 사용자의 질문이 둘 중 어디에 해당하는지 판단하는 '분류기'를 연결합니다.
역할: "당신은 메시지가 여행 일정에 관한 것인지 항공편에 관한 것인지 분류하는 유용한 여행 도우미입니다."
출력 형식: 결과를 깔끔한 JSON 형식으로 지정하고,
classification이라는 속성에 'flight info' 또는 'itinerary' 두 가지 중 하나를 출력하도록 정해 줍니다.
조건에 따른 분기 (If/Else 노드)
다음으로, 분류기 에이전트의 결과에 따라 워크플로를 나눠주는 If/Else 노드를 추가합니다.조건: 만약 분류 결과가 'flight info'라면 -> 항공편 에이전트 쪽으로 분기합니다.
다른 경우: 그렇지 않다면 -> 여행 일정 에이전트 쪽으로 분기합니다.
전문 에이전트 구축
① 항공편 에이전트 (Flight Agent):
역할: "당신은 여행 도우미입니다. 항상 구체적인 항공편을 추천하십시오. 공항 코드를 사용하세요."
핵심 기능: 최신 정보를 찾을 수 있도록 웹 검색(Web Search) 기능을 연결해 줍니다.
② 여행 일정 에이전트 (Itinerary Agent):
역할: "당신은 여행 도우미입니다. 간결한 여행 일정을 짜십시오."
8, 워크플로우 실행
테스트 쿼리: "도쿄에서 하루 동안 무엇을 해야 할까요?"
결과: 메시지가 분류기를 통과해 'itinerary'로 판단되고, 여행 일정 에이전트로 전달되어 간결한 도 1일 일정이 나옵니다.
결과와 배운 점
코딩 없이도 AI비서를 쉽게 만들 수 있다는 것이 좋은 것 같습니다. 앞으로 얼마만큼 복잡한 워크플로우도 적용할 수 있을지 공부해보도록 하겠습니다.
