AI 에이전트 마스터하기: Google x Kaggle 인텐시브와 나의 캡스톤에서 배운 교훈

Source: Dev.to

Introduction

Google과 Kaggle이 제공하는 5일짜리 AI Agents Intensive Course를 듣기 전까지 나는 대형 언어 모델(LLM)을 주로 지식 엔진—코드를 작성하거나 질문에 답변할 수 있는 고급 챗봇—으로만 생각했다. 일주일이 끝날 무렵 내 관점은 완전히 바뀌었다. LLM에 도구와 추론 루프를 제공하면 단순한 텍스트 생성기가 아니라 에이전트가 된다: 인식하고, 추론하고, 행동할 수 있는 시스템이다.

내 캡스톤 프로젝트에서는 이러한 학습을 적용해 시장 감성 모니터링 및 알림 에이전트를 구축했다. 이 시스템은 금융 뉴스를 자동으로 추적하고 시장 건강을 평가하는 번거로운 작업을 자동화한다. 아래는 그 여정에 대한 회고와 핵심 개념, 그리고 에이전트를 구축한 방법이다.

The “Aha!” Moment: Tools & Reasoning

코스에서 가장 인상 깊었던 개념은 Zero‑Shot Prompting에서 ReAct(Reasoning + Acting) 루프로의 전환이었다.

Before:
LLM에게 “시장 감성이 어떤가요?”라고 물으면 모델이 환각을 일으키거나 오래된 학습 데이터에 기반한 일반적인 답변을 내놓았다.

After:
나는 에이전트가 다음과 같이 생각하도록 만들었다:

Thought: "I need to check the latest news for specific tickers."
Action: Calls a Search Tool or News API.
Observation: Reads the headlines.
Reasoning: "These headlines look bearish. I should calculate a sentiment score."
Final Response: Sends an alert.

AI에게 “손”(도구)과 “뇌”(Gemini 2.0 Flash)를 제공함으로써 동적인 무언가를 만들 수 있었다.

My Capstone: Market Sentiment Monitoring and Alert Agent

What it Does

• 지정된 티커 심볼에 대해 실시간 금융 뉴스를 모니터링한다.
• 감성을 담은 키워드를 추출하고 수치화된 감성 점수를 부여한다.
• 집계된 점수가 설정 가능한 임계값을 초과하면 알림을 전송한다.

Under the Hood

The Brain: Google Gemini (Vertex AI 또는 Gemini API를 통해).

The Tools: 실시간 데이터를 가져오는 파이썬 라이브러리(yfinance, 웹 스크래핑 도구 등)와 검색 기능을 통합했다.

The Logic:

• Bullish keyword detection – 긍정적인 용어를 식별한다.
• Context awareness – “loss”가 이익 손실을 의미하는지, 데이터 손실을 의미하는지를 구분한다.

전체 코드와 상세 설명은 여기에서 확인할 수 있다: Link to my Project.

Challenges & Key Takeaways

• Hallucinations vs. Reality: 근거가 필수다. Google Search를 도구로 사용함으로써 에이전트가 실제 URL을 참조하도록 하고, 허위 뉴스를 만들어내는 일을 방지했다.
• Context Windows: 에이전트가 기억하는 히스토리(메모리)를 관리하는 것이 중요하다. 오늘의 알림을 결정할 때 2020년 뉴스를 분석하도록 하면 안 된다.
• Evaluation: 코스 4일차에서 강조했듯이, “느낌”만으로는 충분하지 않다. 나는 에이전트의 감성 점수를 직접 내 직관과 비교해 프롬프트를 미세 조정했다.

Conclusion

Google & Kaggle Intensive는 짧은 스프린트였지만 마라톤을 위한 기초를 다졌다. 앞으로는 내 시장 감성 에이전트를 단순 알림을 넘어 포트폴리오 조정 제안까지 할 수 있도록(물론 페이퍼 트레이딩 환경에서) 업그레이드할 계획이다.

에이전트형 AI에 대해 고민하고 있다면 지금 바로 시작하라. “AI와 대화하는 것”과 “AI가 일을 대신해 주는 것” 사이의 격차는 빠르게 좁혀지고 있다.