AI 에이전트에 대한 나의 5일간의 여정 🚀
Source: Dev.to
Introduction
저는 **Google 및 Kaggle과 함께하는 5일 AI 에이전트 집중 코스**에 참여하여 현대 AI 에이전트가 어떻게 작동하고 실제 문제 해결에 어떻게 활용될 수 있는지 이해하고자 했습니다.
이 코스 이전에는 단순한 챗봇만 사용했었습니다. 코스를 마친 뒤에는 도구, 메모리, 워크플로우를 갖춘 실제 멀티‑에이전트 시스템을 구축하는 방법을 배웠습니다.
이것이 저의 학습 여정 및 프로젝트 회고입니다.
🗓️ Day 1 – From Prompts to Real Agents
What I learned
- 챗봇과 AI 에이전트의 차이점
- 에이전트가 단순히 답변하는 것이 아니라 행동을 취할 수 있다는 점
- 기본적인 에이전트 아키텍처
My reflection
가장 큰 사고 전환이 있었습니다. 에이전트는 단순히 “똑똑한 답변”이 아니라 생각하고, 결정하고, 행동할 수 있는 시스템이라는 것을 깨달았습니다.
🛠️ Day 2 – Agent Tools & Interoperability
What I learned
- 에이전트가 도구(함수 / API) 를 어떻게 활용하는지
- 도구가 에이전트가 외부 시스템과 상호작용하도록 돕는 방법
- 안전한 도구 사용을 위한 모범 사례
My application
저는 에이전트가 다음을 수행할 수 있도록 예약 도구를 만들었습니다:
- 새로운 병원 예약 생성
- CSV 데이터베이스에서 기존 예약 상세 정보 조회
이를 통해 에이전트가 실제 작동하는 시스템처럼 느껴졌습니다.
🧠 Day 3 – Sessions & Memory (Context Engineering)
What I learned
- 에이전트가 대화를 어떻게 기억하는지
- 세션 관리와 메모리 저장 방식
- 메모리가 에이전트를 더 인간적으로 만드는 이유
My implementation
주 에이전트에 다음을 연결했습니다:
InMemorySessionServiceInMemoryMemoryService
이제 병원 에이전트는 세션 동안 사용자 컨텍스트를 기억할 수 있습니다.
✅ Day 4 – Agent Quality & Observability
What I learned
- 에이전트 품질을 측정하는 방법
- 관측성: 에이전트가 생각하고 행동하는 것을 추적
- 프로덕션 환경에서 평가가 중요한 이유
My reflection
이 날을 통해 에이전트 구축은 기능만을 위한 것이 아니라 신뢰, 안정성, 안전성을 위한 작업임을 이해하게 되었습니다.
🚀 Day 5 – Multi‑Agent System (Agent2Agent)
What I learned
- 에이전트가 다른 에이전트와 소통하는 방법
- Agent2Agent (A2A) 아키텍처
- 에이전트를 배포하는 방법
My capstone implementation
멀티‑에이전트 병원 시스템을 구축했습니다:
- Remote Appointment Agent – CSV 데이터를 처리
- Hospital Orchestrator Agent – 사용자와 대화하고 원격 에이전트를 호출
이 설계는 시스템을 확장 가능하고 모듈화하도록 만들었습니다.
🏥 My Capstone Project – Hospital Appointment AI Agent
Project Idea
많은 병원이 아직도 수동 예약 시스템을 사용하고 있습니다. 저는 다음을 수행할 수 있는 AI 에이전트 시스템을 만들었습니다:
- 예약 잡기
- 시간에 따라 자동으로 방 할당
- 예약 상세 정보를 즉시 조회
Architecture
User → Orchestrator Agent → Remote Appointment Agent → CSV Database
이 아키텍처를 통해 실제 환경의 에이전트 시스템 설계를 이해하게 되었습니다.
🎯 Key Learnings
- 에이전트는 행동 중심이며, 단순히 채팅에만 국한되지 않음
- 도구는 에이전트를 실제 애플리케이션으로 변환시킴
- 메모리와 세션은 개인화된 경험을 제공함
- 멀티‑에이전트 시스템은 강력하고 확장 가능함
🙏 Gratitude
Google과 Kaggle이 이 놀라운 5일 AI 에이전트 집중 코스를 조직해 주신 것에 진심으로 감사드립니다. 실습 경험과 실제 AI 에이전트 시스템을 구축할 자신감을 얻었습니다. 이 코스는 제가 AI를 보는 관점을 단순한 챗봇에서 지능형, 자율 시스템으로 바꾸어 주었습니다.
🔮 If I Had More Time
- 에이전트에 음성 지원 추가
- 웹 UI 대시보드 구축
- 실제 병원 API와 연동
- 인증 및 보안 레이어 추가
Final Thoughts
이 코스는 단순히 배우는 것이 아니라 구축하고, 실험하고, 성장하는 과정이었습니다. 앞으로도 에이전시 AI 분야에서 여정을 이어갈 생각에 설렙니다.
Thank you! 🚀