Kaggle의 AI 에이전트
발행: (2025년 12월 4일 오후 04:48 GMT+9)
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원문: Dev.to
Source: Dev.to
소개: AI 에이전트의 세계로 발을 들여놓다
AI Agents Intensive 프로그램을 처음 시작했을 때, 에이전트가 단순한 이론적 개념이 아니라 실제 문제를 해결할 수 있는 강력한 프레임워크라는 것을 깨달았습니다.
우리 캡스톤 프로젝트에서는 스마트 콘텐츠 생성 에이전트를 구축하기로 했으며, 주요 목표는 소셜 미디어용 매력적인 광고 카피를 만드는 데 소요되는 시간을 줄이는 것이었습니다. 이 글에서는 에이전트를 설계하면서 마주한 과제(프롬프트 구조화, 성능 문제 등)와 정확하고 고품질의 콘텐츠를 생성하도록 에이전트를 안내하면서 얻은 교훈을 자세히 설명합니다.
에이전트 아키텍처 및 도구
- 에이전트 목표: 제공된 제품 특징과 원하는 톤을 분석하고 즉시 매력적인 소셜 미디어 게시물을 생성한다.
- 엔진(LLM): 구글의 Gemini‑2.5‑Flash. 높은 속도와 효율성 때문에 짧은 기간의 해커톤 프로젝트에 적합하게 선택함.
- 도구: 외부 도구(예: 웹 검색, 계산기)는 통합하지 않음. 광고 카피에 필요한 모든 정보는 프롬프트를 통해 제공되어 지연 시간이 크게 개선됨.
과제와 해결책
| 과제 | 해결책 |
|---|---|
| 출력 일관성 – 에이전트가 종종 원하는 “유머러스” 혹은 “격식 있는” 톤 대신 일반적인 목소리로 출력함. | 시스템 프롬프트 정제 – 에이전트를 “고급 광고 컨설턴트”로 정의하는 보다 명확한 시스템 프롬프트를 제공함. |
| 입력 제어 – 에이전트가 최종 카피에 제품명이나 핵심 특징과 같은 중요한 입력을 누락함. | 강제 포맷팅 – 프롬프트에 “출력에는 반드시 제품명과 지정된 세 가지 특징이 모두 포함되어야 한다”는 규칙을 명시함. |
| 성능(지연 시간) – 큰 모델을 사용할 경우 출력당 대기 시간이 15 초를 초과함. | 모델 선택 – Gemini‑2.5‑Flash로 전환하여 속도와 품질의 균형을 맞추고, 출력 시간을 5 초 이하로 단축함. |
향후 비전
- 멀티모달성: Gemini 2.5 Pro와 같은 모델을 활용해 해당 텍스트에 맞는 이미지를 생성하도록 에이전트를 확장, 텍스트와 이미지를 모두 포함한 소셜 미디어 게시물을 완성한다.
- 메모리: 세션 메모리 기능을 추가해 에이전트가 한 번 학습한 브랜드 가이드를 기억하도록 하여, 여러 출력에 걸쳐 일관된 톤과 스타일을 유지한다.
- 자기 개선: 사용자 피드백을 기반으로 에이전트의 프롬프트를 자동으로 조정하는 피드백 루프를 개발해 출력 품질을 지속적으로 향상시킨다.
결론 및 감사 인사
AI Agents Intensive 캡스톤 프로젝트는 단순한 대회가 아니라 생성형 AI 에이전트를 이해하고 배포하는 데 있어 귀중한 교훈을 제공했습니다. 여러 도전을 극복하고 Gemini를 활용해 효율적이고 정확한 AI 카피라이터를 성공적으로 만들었으며, 이를 통해 앞으로 더 크고 복잡한 멀티‑툴 에이전트를 구축할 자신감을 얻었습니다.
5일간의 집중 과정 동안 지도해 주신 Kaggle 팀과 Google 멘토 여러분께 진심으로 감사드립니다. 이번 경험은 제 AI 여정에서 중요한 전환점이 되었습니다.