2025년 AI 에이전트 구축: ChatGPT에서 멀티 에이전트 시스템까지
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AI 에이전트란 무엇인가요?
AI 에이전트는 환경을 인식하고, 결정을 내리며, 특정 목표를 달성하기 위해 행동을 취할 수 있는 자율 시스템입니다. 전통적인 소프트웨어와 달리, AI 에이전트는 상호작용을 통해 적응하고 학습할 수 있습니다.
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AI 에이전트 유형
- Simple Reflex Agents – 현재 상태에 반응합니다.
- Model‑Based Agents – 내부 상태를 유지합니다.
- Goal‑Based Agents – 특정 목표를 향해 작업합니다.
- Utility‑Based Agents – 최상의 결과를 최적화합니다.
- Learning Agents – 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다.
첫 번째 AI 에이전트 만들기
LangChain 사용하기
from langchain.agents import create_openai_functions_agent
from langchain.tools import Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
# Define tools
def search_web(query: str) -> str:
"""Search the web for information"""
# Implementation here
return f"Results for: {query}"
def calculate(expression: str) -> str:
"""Calculate mathematical expressions"""
return str(eval(expression))
tools = [
Tool(name="Search", func=search_web, description="Search the web"),
Tool(name="Calculator", func=calculate, description="Calculate math")
]
# Create agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
agent = create_openai_functions_agent(llm, tools)
# Run agent
result = agent.run("What's 15% of 1200?")
print(result)고급: 다중 에이전트 시스템
다중 에이전트 시스템은 여러 AI 에이전트가 함께 작업하며, 각각 특화된 역할을 수행합니다.
AutoGen 프레임워크
import autogen
config_list = [{
"model": "gpt-4",
"api_key": "your-key"
}]
# Define agents
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
name="user",
human_input_mode="TERMINATE",
max_consecutive_auto_reply=10
)
coder = autogen.AssistantAgent(
name="coder",
llm_config={"config_list": config_list},
system_message="You write Python code to solve tasks."
)
reviewer = autogen.AssistantAgent(
name="reviewer",
llm_config={"config_list": config_list},
system_message="You review code for bugs and improvements."
)
# Group chat
groupchat = autogen.GroupChat(
agents=[user_proxy, coder, reviewer],
messages=[],
max_round=12
)
manager = autogen.GroupChatManager(
groupchat=groupchat,
llm_config={"config_list": config_list}
)
# Start conversation
user_proxy.initiate_chat(
manager,
message="Build a web scraper for product prices"
)에이전트 메모리 시스템
메모리는 컨텍스트 인식 에이전트에게 필수적입니다:
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# Short‑term memory
memory = ConversationBufferMemory()
# Long‑term memory with vector store
vectorstore = FAISS.from_texts(
["User likes React", "User prefers TypeScript"],
OpenAIEmbeddings()
)
# Retrieve relevant memories
relevant = vectorstore.similarity_search("What framework?")
print(relevant)에이전트를 위한 도구 생성
from langchain.tools import BaseTool
from pydantic import BaseModel, Field
class DatabaseQueryInput(BaseModel):
query: str = Field(description="SQL query to execute")
class DatabaseTool(BaseTool):
name = "database"
description = "Query the database"
args_schema = DatabaseQueryInput
def _run(self, query: str) -> str:
# Execute query safely
# Return results
return f"Query results: {query}"
async def _arun(self, query: str) -> str:
# Async implementation
return self._run(query)ReACT 패턴 (추론 + 행동)
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, AgentType
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
verbose=True
)
result = agent.run(
"What's the population of Tokyo and what's 20% of it?"
)프로덕션 고려 사항
속도 제한
from functools import wraps
import time
def rate_limit(calls_per_minute=10):
min_interval = 60.0 / calls_per_minute
last_called = [0.0]
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
elapsed = time.time() - last_called[0]
if elapsed < min_interval:
time.sleep(min_interval - elapsed)
last_called[0] = time.time()
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@rate_limit(calls_per_minute=5)
def call_llm(prompt):
return llm.invoke(prompt)오류 처리
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)
)
def resilient_agent_call(agent, input_text):
try:
return agent.run(input_text)
except Exception as e:
logger.error(f"Agent error: {e}")
raise비용 모니터링
from langchain.callbacks import get_openai_callback
with get_openai_callback() as cb:
result = agent.run("Complex query")
print(f"Total Tokens: {cb.total_tokens}")
print(f"Total Cost: ${cb.total_cost}")실제 사용 사례
고객 지원 에이전트
tools = [
search_knowledge_base,
create_ticket,
escalate_to_human,
check_order_status,
]
support_agent = create_agent(
tools=tools,
system_message="You're a helpful customer support agent",
)코드 리뷰 에이전트
code_reviewer = create_agent(
tools=[analyze_code, suggest_improvements, check_security],
system_message="Review code for bugs, performance, and security",
)연구 보조
research_agent = create_agent(
tools=[search_papers, summarize_content, cite_sources],
system_message="Help with academic research",
)미래 트렌드
-
Agentic Workflows – 에이전트들이 함께 작업하는 체인
-
Self‑Healing Systems – 에이전트가 자체 오류를 수정하는 시스템
-
Hybrid Intelligence – 인간과 에이전트가 협업하는 하이브리드 인텔리전스
-
Specialized Agent Marketplaces – 특정 작업을 위한 사전 구축된 에이전트 마켓플레이스
-
Edge AI Agents – 프라이버시를 위해 로컬에서 실행되는 엣지 AI 에이전트
-
단순하게 시작하기 – 단일 목적 에이전트부터 시작하세요
-
명확한 경계 – 에이전트가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 정의하세요
-
인간 감독 – 중요한 결정에 인간을 참여시켜 주세요
-
성능 모니터링 – 성공률과 비용을 추적하세요
-
버전 관리 – 에이전트 프롬프트와 설정을 추적하세요
-
광범위한 테스트 – 엣지 케이스가 예상치 못한 동작을 일으킬 수 있습니다
결론
AI 에이전트는 우리가 소프트웨어를 구축하는 방식을 변화시키고 있습니다. 간단한 챗봇을 만들든 복잡한 다중‑에이전트 시스템을 만들든 핵심은 작게 시작하고 실제 사용을 기반으로 반복하는 것입니다.
소프트웨어 개발의 미래는 AI 에이전트를 조정하여 복잡한 작업을 자율적으로 처리하도록 하는 것이 점점 더 중요해질 것입니다.
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