학습 회고: Google 및 Kaggle와 함께하는 5일 AI 에이전트 집중 과정

Source: Dev.to

주요 내용

저에게 큰 통찰을 준 것은 AI 에이전트가 기존 챗봇과는 다르다는 점을 인식한 것이었습니다. 프롬프트를 기다리고 답변하는 대신, 에이전트는 도구를 활용하고 정보를 수집하며 단계별 결정을 내려 목표를 향해 나아갈 수 있습니다. 이러한 차이를 실제로 보면서 에이전트 기반 시스템이 보다 역동적인 문제 해결을 지원할 수 있다는 점을 깨달았습니다.

또한 여러 에이전트가 함께 작동할 때 메모리와 협업이 어떻게 이루어지는지에 대한 그림이 더 명확해졌습니다. 특히 API 호출과 외부 데이터 조회를 포함한 실습을 통해 지능형 행동을 여러 구성 요소에 걸쳐 확장하는 실제적인 어려움을 경험했습니다.

이해의 진화

이 과정을 시작하기 전에는 에이전트를 이론적인 수준에서만 이해하고 있었습니다. 이제는 에이전트를 추론 기법, 데이터 입력, 절차적 단계를 결합하여 일정 수준의 자율성을 가지고 작업을 수행하는 적응 가능한 소프트웨어 엔티티로 바라봅니다. 이러한 기능들이 어떻게 결합되는지를 관찰하면서 워크플로 자동화, 콘텐츠 생성, 사용자 지원 시스템 등 다양한 분야에 적용할 새로운 아이디어가 떠올랐습니다.

캡스톤 프로젝트

최종 프로젝트에서는 회의 일정을 잡는 AI 에이전트를 설계했습니다. 이 에이전트는 캘린더 API와 통신하고 사용자의 선호도를 해석합니다. 시스템을 구축하기 위해 상태 추적, 오류 처리, 에이전트의 의사결정을 이끄는 로직 등에 대해 신중히 설계해야 했습니다. 이러한 세부 사항을 다루면서 신뢰할 수 있고 사용자 친화적인 에이전트 워크플로를 개발하는 데 필요한 요소들을 깊이 이해하게 되었습니다.

표지 이미지 제안

서로 연결된 노드 혹은 구체가 다양한 AI 에이전트를 나타내는 깔끔하고 현대적인 일러스트레이션에, 추론을 상징하는 미묘한 회로망이나 디지털 뇌 모티프를 추가합니다. 차가운 색조—파란색, 보라색 또는 그라데이션—가 주제와 잘 어울리며, 구글과 캐글 로고를 은은하게 배치해 코스와의 연관성을 나타냅니다.