Igris 구축: 나만의 AI 에이전트와 Knowledge Codex 만들기

Source: Dev.to

개발자라면 우리 코드를 통해, 포트폴리오를 통해, 그리고 글을 통해 디지털 발자국을 남깁니다. 그런데 사람들이 우리 디지털 버전과 대화만 할 수 있다면 어떨까요? 이 질문이 저를 Igris라는 개인 AI 섀도우 에이전트이자 지식 코덱스를 만들게 했습니다. 나만의 성격을 담아 저에 관한 질문에 답하도록 설계되었습니다.

실시간 채팅 인터페이스는 여기서 체험해 보세요: Agent Igris, 그리고 제 메인 포트폴리오는 abhistack.pages.dev에서 확인할 수 있습니다.

핵심 개념

Igris의 원래 아이디어는 간단했습니다: 내 성격을 담아 나에 대해 이야기하는 AI를 만드는 것이죠. 완전 자율적인 실행 에이전트를 구축해 대신 행동하게 하는 대신, 저는 강력한 Retrieval‑Augmented Generation (RAG) 챗봇을 만드는 데 집중했습니다. 이는 인터랙티브한 대화형 이력서이자, 제 지식과 경험을 체계화한 표현이 됩니다.

기술 스택

• 백엔드: Node.js, Express, LangChain.
• 프론트엔드: React (Vite/Next.js)와 Tailwind CSS를 사용한 깔끔하고 반응형 채팅 인터페이스.
• LLM: 현재 대화 엔진으로 구글의 Gemma 4를 탐색 중.
• 호스팅: 프론트엔드 – Cloudflare Pages, Node.js 백엔드 – Render.

아키텍처 및 구현

1. RAG 엔진 & LangChain 백엔드

Igris의 핵심은 LangChain을 활용한 Node.js 백엔드입니다. 제 인생 이야기를 한 번에 넣은 거대한 시스템 프롬프트를 사용하는 대신(비효율적이고 환각이 발생하기 쉬움), 저는 RAG 아키텍처를 구현했습니다. 이를 통해 사용자가 질문을 할 때마다 Igris가 벡터 데이터베이스에서 구체적이고 관련된 컨텍스트를 끌어올 수 있습니다.

핵심 엔지니어링 선택은 모듈형 프롬프트 구성이었습니다. 시스템 프롬프트와 컨텍스트 주입을 관리 가능한 모듈로 나누어, 전체 핵심 로직을 다시 작성하지 않고도 Igris의 행동을 쉽게 조정하고, 경력 정보를 업데이트하며, 톤을 바꿀 수 있게 했습니다.

2. 프론트엔드 경험

사용자 경험은 실제 사람과 메신저로 대화하는 듯 자연스러워야 했습니다. 저는 React로 독립적인 프론트엔드 애플리케이션을 구축하고 Tailwind CSS로 스타일링했습니다. 인터페이스는 백엔드 API와 직접 연결되어 상태 관리를 담당하고 대화를 부드럽게 렌더링합니다.

Igris의 향후 계획

현재 Igris는 질문에 잘 답하고 제 인터랙티브 섀도우 역할을 훌륭히 수행하고 있습니다. 다음 주요 단계는 Gemma 4 모델과 통합·미세조정하여 대화 톤을 실제 제 목소리와 더욱 가깝게 만드는 것입니다. 또한 대화 중에 실시간으로 동적 데이터를 가져올 수 있도록 툴‑증강 기능을 확장하는 방안도 검토 중입니다.

자신을 대변하는 AI 에이전트를 구축하는 일은 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 관리, 시스템 설계 측면에서 매력적인 도전 과제입니다. 만약 여러분도 자신만의 섀도우 에이전트를 만들고 싶다면, LangChain과 RAG 아키텍처를 깊이 파고들어 보길 강력히 추천합니다!