시리즈: AI 에이전트 직접 만들어보기 | 1편 / 5편
안녕하세요! 😊 이번 시리즈에서는 AI 에이전트를 직접 만들어보면서, 어떻게 동작하는지 차근차근 이해해보려고 합니다.
코딩 경험이 많지 않으셔도 괜찮아요. “AI가 뭔지는 알겠는데, 에이전트는 또 뭐야?” 하는 분들을 위해 최대한 쉽고 친근하게 설명해드릴게요! 🙌
💡 이 시리즈의 실습 환경 3편부터 시작되는 코드 실습은 Google Colab을 사용해요. Python 설치나 환경 설정 없이, 브라우저만 있으면 바로 따라할 수 있어요! Google 계정만 있으면 준비 완료예요. 😊
시리즈를 따라하면 이런 결과물이 나와요!
5편을 모두 따라오시면, 최종적으로 이런 것들을 직접 만들고 이해하게 돼요.
🤖 3편에서 만드는 것: 나만의 에이전트 3개
Google Colab에서 직접 실행해볼 수 있는 AI 에이전트를 3개 만들어요!
| 에이전트 | 결과 | |
|---|---|---|
| 1번 | 계산기 에이전트 | 수식 계산 결과를 즉시 출력 |
| 2번 | 리서치 에이전트 | 주제 조사 후 txt 파일 저장 |
| 3번 | 번역 에이전트 | 번역 결과를 txt 파일 저장 |
나 : "파이썬 비동기 프로그래밍에 대해 조사하고 파일로 저장해줘"
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📋 사용자 요청: 파이썬 비동기 프로그래밍에 대해 조사하고...
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🤔 [Step 1] Claude가 생각 중...
🛠️ 도구 사용 결정!
→ 도구: search_web
→ 검색어: "파이썬 비동기"
🔍 검색 중...
→ 결과: asyncio, async/await, 코루틴...
🤔 [Step 2] Claude가 생각 중...
🛠️ 도구 사용 결정!
→ 도구: save_to_file
→ 파일명: python_async_report.txt
💾 파일 저장 중...
→ 결과: ✅ 저장 완료!
🤔 [Step 3] Claude가 생각 중...
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✅ 에이전트 완료!
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📝 최종 결과:
파이썬 비동기 프로그래밍에 대한 조사를 완료했습니다.
핵심 내용을 정리해서 'python_async_report.txt'에 저장했어요!그리고 /content/python_async_report.txt 파일이 실제로 생성돼요! 📄
🏗️ 4편에서 이해하는 것: 멀티 에이전트 구조
에이전트 여러 개가 팀처럼 협력하는 구조를 이해하고 코드로 구현해요.
오케스트레이터 에이전트
↓ 작업 분배
┌───────────────────┐
↓ ↓
리서치 에이전트 분석 에이전트 ← 동시에 실행!
└───────┬───────────┘
↓ 결과 취합
작성 에이전트
↓
최종 보고서 완성! 📝💼 5편에서 얻는 것: 실무 도입 설계 능력
내가 일하는 곳의 어떤 업무에 에이전트를 붙일 수 있는지 판단하고 설계하는 능력을 갖추게 돼요.
반복 업무 파악 → 에이전트 설계 → 파일럿 실행 → 검증 → 확장처음에는 어려워 보여도, 차근차근 따라오시면 반드시 만들 수 있어요! 💪 그럼 시작해볼까요? 😊
먼저, AI 에이전트가 왜 갑자기 화제가 됐나요?
ChatGPT가 세상에 나온 2022년 이후로, AI는 정말 빠르게 발전해왔어요. 처음엔 그냥 “신기한 채팅 프로그램” 정도였는데, 지금은 코드를 짜고, 문서를 만들고, 업무를 처리하는 수준까지 왔죠.
그런데 최근엔 한 단계 더 나아가서, AI가 스스로 계획을 세우고, 여러 도구를 사용해서, 목표를 완료할 때까지 실행하는 “AI 에이전트”가 주목받고 있어요.
단순히 “대답을 잘하는 AI”에서, “일을 처리하는 AI” 로 진화한 거예요! 🚀
챗봇 vs AI 에이전트 — 쉽게 비교해볼게요
🤖 챗봇 (우리가 알던 AI)
챗봇은 기본적으로 “질문 → 대답” 구조예요.
예를 들어볼게요:
나 : 서울 날씨 알려줘
AI : 서울은 현재 맑고, 기온은 12°C입니다.대답은 잘 해줘요. 근데 여기서 끝이에요. AI가 알아서 뭔가를 하지는 않아요.
🦾 AI 에이전트 (요즘 화제인 AI)
에이전트는 달라요. 목표를 주면 스스로 계획하고, 행동하고, 완료해요.
같은 상황을 에이전트에게 맡겨볼게요:
나 : 내일 발표 준비해줘.
AI 트렌드 관련 뉴스 3개 찾아서 요약하고,
발표 슬라이드 초안도 만들어줘.
에이전트가 하는 일:
① 뉴스 검색 도구 사용 → "AI 트렌드 2026" 검색
② 검색 결과 중 핵심 3개 선별 → 요약 정리
③ 파일 생성 도구 사용 → 슬라이드 초안 작성
④ 완료! "발표 자료 준비됐어요 😊"사람이 중간에 하나하나 지시하지 않아도, 에이전트가 알아서 단계를 밟아서 목표를 달성해요.
이게 바로 챗봇과 에이전트의 핵심 차이예요!
AI 에이전트를 구성하는 4가지 요소
AI 에이전트는 4가지 핵심 요소로 만들어져요. 하나씩 쉽게 설명해드릴게요.
1️⃣ LLM — 에이전트의 “두뇌”
LLM은 Large Language Model(대형 언어 모델) 의 약자예요. 우리가 잘 아는 Claude, ChatGPT, Gemini 같은 AI가 바로 LLM이에요.
에이전트에서 LLM은 생각하는 역할을 담당해요.
- 사용자의 목표를 이해하고
- 다음에 뭘 해야 할지 판단하고
- 결과를 보고 계속 진행할지 결정해요
쉽게 말해서, 에이전트의 사령탑 같은 존재예요! 🧠
2️⃣ Tools — 에이전트의 “손발”
LLM 혼자서는 실제로 무언가를 할 수가 없어요. 예를 들어, LLM 자체는 인터넷 검색을 못 하거든요.
그래서 에이전트에게는 도구(Tools) 를 장착시켜줘요.
| 도구 종류 | 하는 일 | 예시 |
|---|---|---|
| 웹 검색 | 최신 정보 검색 | “오늘 주요 뉴스 검색” |
| 코드 실행 | 계산, 데이터 처리 | “이 숫자들 평균 계산해줘” |
| 파일 읽기/쓰기 | 문서 생성 및 수정 | “보고서 파일 만들어줘” |
| API 호출 | 외부 서비스 연동 | “날씨 API에서 정보 가져오기” |
| 데이터베이스 조회 | 저장된 데이터 활용 | “고객 정보 조회” |
도구가 많을수록 에이전트가 할 수 있는 일도 늘어나요! 🛠️
3️⃣ Memory — 에이전트의 “기억”
대화를 하다 보면, 앞에서 했던 말을 기억해야 할 때가 있죠? 에이전트도 마찬가지예요. 기억 능력이 있어야 제대로 일을 할 수 있어요.
에이전트의 기억은 크게 3가지로 나뉘어요:
| 기억 종류 | 설명 | 비유 |
|---|---|---|
| 단기 기억 | 지금 이 대화의 내용 | 오늘 있었던 일 |
| 장기 기억 | 파일이나 DB에 저장된 내용 | 일기장 |
| 에피소드 기억 | 과거에 했던 작업 이력 | 지난달 프로젝트 메모 |
4️⃣ Planning — 에이전트의 “계획력”
큰 목표를 받았을 때, 그걸 어떻게 나눠서 처리할지 계획하는 능력이에요.
예를 들어 “연간 보고서 작성해줘”라는 요청을 받으면:
큰 목표: 연간 보고서 작성
↓ 작은 단계로 분해
① 작년 데이터 수집
② 데이터 분석 및 요약
③ 시각화 자료 생성
④ 보고서 형식으로 작성
⑤ 검토 후 최종본 저장이렇게 스스로 할 일 목록을 만들고, 순서대로 처리해요. 중간에 오류가 생기면? 에이전트가 스스로 재시도하거나 다른 방법을 찾아요! 💪
에이전트가 생각하는 방식 — ReAct 패턴
에이전트 내부에서는 어떤 일이 벌어지고 있을까요? 가장 많이 쓰이는 방식이 바로 ReAct 패턴이에요.
ReAct = Reason(생각) + Act(행동) 의 합성어예요.
실제 흐름을 보여드릴게요:
[목표 입력] "오늘 AI 관련 뉴스 요약해줘"
[생각] 뉴스를 찾으려면 웹 검색이 필요하겠다.
[행동] 웹 검색 도구 실행 → "AI 뉴스 2026년 3월"
[관찰] 검색 결과 5개 수신
[생각] 결과 중 가장 중요한 것 3개를 골라야겠다.
[행동] 내용 분석 및 선별
[관찰] 3개 선택 완료
[생각] 이제 요약해서 사용자에게 전달하면 되겠다.
[행동] 요약 텍스트 작성
[관찰] 작성 완료
[완료] "오늘의 AI 뉴스 요약입니다! 😊"생각 → 행동 → 관찰 을 반복하다가, 목표가 달성되면 멈춰요. 이 루프 덕분에 중간에 뭔가 잘못돼도 스스로 수정할 수 있어요! 🔄
실생활에서 AI 에이전트는 어떻게 쓰이나요?
이미 많은 곳에서 AI 에이전트를 활용하고 있어요:
- 고객 서비스 — 문의 접수 → 관련 정보 검색 → 답변 → 티켓 처리까지 자동화
- 개발 보조 — 코드 오류 탐지 → 수정 → 테스트 실행까지 자동화
- 리서치 — 주제 검색 → 자료 수집 → 요약 보고서 작성
- 일정 관리 — 일정 확인 → 회의 준비 → 참석자에게 알림 발송
예전에는 사람이 일일이 해야 했던 반복적인 작업들을 에이전트가 대신 처리해주는 거예요! ✨
정리해볼까요?
오늘 배운 내용을 한 줄로 정리하면:
AI 에이전트 = 목표를 주면, 스스로 생각하고, 도구를 사용해서, 완료까지 실행하는 AI
그리고 에이전트를 이루는 4가지 핵심 요소:
| 요소 | 역할 |
|---|---|
| LLM | 두뇌 — 생각하고 판단 |
| Tools | 손발 — 실제 행동 수행 |
| Memory | 기억 — 맥락 유지 |
| Planning | 계획 — 목표를 단계로 분해 |
다음 편 예고
이제 에이전트가 무엇인지 감이 오셨나요? 😊
다음 편에서는 요즘 정말 핫한 개념인 MCP(Model Context Protocol) 를 알아볼 거예요. 에이전트에게 도구를 어떻게 연결하는지, 실제 코드를 보면서 차근차근 설명해드릴게요!
어렵게 느껴지실 수 있지만, 걱정 마세요. 처음 보는 분도 이해할 수 있도록 쉽게 풀어드릴 테니까요! 🙌
| 편 | 제목 | 상태 |
|---|---|---|
| 1편 | AI 에이전트란 무엇인가요? | ✅ 현재 글 |
| 2편 | MCP란 무엇인가요? 도구를 에이전트에 연결하는 방법 | 👉 다음 편 |
| 3편 | 나만의 에이전트 첫 번째 만들기 (Colab 실습) | ✅ 완료 |
| 4편 | 멀티 에이전트 설계 패턴 | 예정 |
| 5편 | 실무에 AI 에이전트 도입하기 | 예정 |