OpenAI Agent Builder를 사용해 게임 플레이에 도움이 되는 챗봇 만들기

소개

최근 재밌게 플레이하고 있는 아크 레이더스(Arc Raiders)에 도움이 되는 챗봇을 만들어보았습니다.

시도한 이유:

• OpenAI Agent Builder를 실습하며 학습하고 싶었습니다

• 게임 내 아이템이 매우 많아서, 각 아이템을 팔아도 되는지, 어디에 사용되는지 빠르게 확인할 방법이 필요했습니다

• 아이템 외의 일반적인 게임 관련 질문도 웹검색을 통해 자동으로 답변받고 싶었습니다

진행 방법

사용한 도구

• OpenAI Agent Builder: 챗봇 워크플로우 설계 및 구축

• Claude: PDF 파일을 JSON 형식으로 변환

• Github: OpenAI Chatkit Starter App Fork

• Vercel: 웹 배포

단계별 진행 과정

1단계: 데이터 준비

• 아크 레이더스 아이템 관련 정보 PDF 파일을 확보

• Claude를 활용하여 PDF 내용을 JSON 형식으로 변환

2단계: Agent 워크플로우 생성

워크플로우 구조:

1. 질문 분류 단계: 사용자 질문이 아이템 관련인지 일반 질문인지 구분

   • 아이템 관련 질문 → JSON 데이터 기반으로 답변 생성

   • 일반 질문 → 웹검색 도구를 활용하여 답변 생성

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마인드맵 스크린샷

3단계: 배포

1. OpenAI Agent Builder에서 Agent Deploy

2. OpenAI Chatkit Starter App을 내 Github으로 Fork

3. Vercel에서 프로젝트 배포

   • OPENAI_API_KEY: 내 openai api key

   • NEXT_PUBLIC_CHATKIT_WORKFLOW_ID: Workflow Deploy 시 확인 할 수 있는 Workflow ID

4. 배포된 챗봇 URL을 OpenAI 도메인 허용 리스트에 추가

   • 설정 경로: https://platform.openai.com/settings/organization/security/domain-allowlist

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Slack에서 새 프로젝트를 만드는 방법

챗봇 화면

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항목 목록을 보여주는 한국 웹사이트의 스크린샷

결과와 배운 점

배운 점

• OpenAI Agent Builder의 기본 구조와 워크플로우 설계 방법을 이해할 수 있었습니다

• Github → Vercel 배포 파이프라인을 직접 구축해보며 전체 프로세스를 경험했습니다

시행착오 및 고민

• Dify나 다른 Agent 빌더와 비교했을 때 OpenAI Agent Builder만의 뚜렷한 장점을 아직 파악하지 못했습니다

• OpenAI 생태계의 발전을 주시해야겠습니다.

앞으로의 계획

• 프롬프트나 Workflow를 더욱 정교하게 개선하여 답변 정확도를 높일 예정입니다

• 실제 게임 플레이에 실질적인 도움이 될 수 있도록 기능을 확장할 예정입니다

• ChatKit과 Agent Builder의 연동도 공부를 해볼 예정입니다.