AI 에이전트로 가는 나의 길: Google & Kaggle 집중 코스 작성 챌린지
Source: Dev.to
Project Overview
The Ultimate Career Coach: An Agentic AI for Full‑Spectrum Job Search
The Ultimate Career Coach는 구직자가 자기 평가와 기술 발견부터 구직 실행, 면접 준비, 지속적인 경력 성장에 이르기까지 전체 고용 라이프사이클을 지원하도록 설계된 차세대 에이전시 AI 경력 플랫폼입니다.
전통적인 구인 게시판이나 정적 추천 시스템과 달리, 이 플랫폼은 협업하여 전문 작업을 수행하는 자율 AI 에이전트를 활용합니다. 이러한 에이전트는 사용자의 기술, 경험, 경력 목표를 분석하고, 동적으로 구직 시장 데이터를 탐색하며, 개인화된 직무 매칭 전략을 생성하고, 사용자의 프로필이나 시장 상황이 변함에 따라 추천을 조정합니다.
시스템은 기술 인텔리전스, 구직 시장 분석, 작업 오케스트레이션을 통합하여 전체적이고 개인화된 경력 코칭 경험을 제공합니다. 추론, 계획, 도구 활용 능력을 결합함으로써, 이 플랫폼은 이력서 최적화, 역할 타깃팅, 면접 준비, 장기 경력 계획을 안내할 수 있는 지능형 경력 파트너 역할을 합니다.
이 프로젝트는 에이전시 AI 아키텍처가 단일 프롬프트 상호작용을 넘어, 실제 시나리오에서 지속적이고 상황에 맞게 작동하는 적응형 목표 중심 시스템을 만들 수 있음을 보여줍니다.
Key Takeaways from the AI Agents Intensive Course
이 과정을 통해 에이전시 AI 시스템에 대한 이해가 크게 깊어졌으며, 전통적인 프롬프트 기반 애플리케이션과의 차이점을 명확히 파악하게 되었습니다. 가장 중요한 통찰 중 하나는 에이전트가 복잡한 목표를 실행 가능한 단계로 분해하고, 더 넓은 목표와 일치하도록 자율적으로 실행할 수 있다는 점이었습니다.
핵심 학습 내용:
- 에이전트 전문화가 명확성, 확장성, 시스템 설계를 어떻게 향상시키는가.
- 에이전트가 협업하도록 만들기 위해 오케스트레이션과 계획이 왜 중요한가.
- 도구 사용 및 구조화된 워크플로우가 에이전트가 외부 데이터와 시스템과 의미 있게 상호작용하도록 하는 방법.
이 프로젝트를 개발하면서 자율성, 메모리, 협조와 같은 추상 개념을 구체적인 애플리케이션으로 전환할 수 있었습니다. 이 과정을 통해 AI 개발에 대한 관점이 바뀌었으며, 지능형 에이전트가 고립된 프롬프트에 반응하는 정적 모델이 아니라 적응형 시스템으로 진화할 수 있음을 강조했습니다.
전반적으로, 이 경험은 다중 에이전트 시스템을 설계하고 추론하는 능력을 강화했으며, 복잡한 현실 문제를 해결하기 위한 에이전시 아키텍처의 가치를 재확인시켜 주었습니다.
Architecture / System Design
Tools & Technologies
(List of tools and technologies used in the project – e.g., Gemini, Python, LangChain, etc.)
Workflow / Process Description
- User profiling – 자기 평가 데이터를 수집하고 기술 벡터를 추출합니다.
- Agent orchestration – 중앙 플래너가 전문화된 에이전트(예: 시장 분석, 이력서 최적화)에게 작업을 할당합니다.
- Data retrieval – 에이전트가 외부 구직 시장 API를 조회(통합된 경우)하거나 사전 정의된 데이터셋을 사용합니다.
- Recommendation generation – 에이전트가 인사이트를 종합해 개인화된 직무 매칭 전략을 생성합니다.
- Feedback loop – 사용자의 상호작용이 프로필을 업데이트하고, 이를 계기로 에이전트가 재평가를 수행합니다.
Results / Outcomes
- 경력 코칭을 위한 엔드‑투‑엔드 자율 워크플로우를 시연했습니다.
- 정적 기술 및 역할 데이터를 기반으로 개인화된 직무 매칭 추천을 제공했습니다.
- 실제와 유사한 시나리오에서 다중 에이전트 협업, 계획, 도구 활용을 보여주었습니다.
Challenges, Limitations, and Future Improvements
- Scope & Data – 현재 역할 프로파일과 적합도 점수는 사전 정의된 데이터에 의존하며, 실시간 노동 시장 신호를 반영하지 못합니다.
- User Interface – UI는 기본 플래너 인터페이스이며, 다듬어진 대시보드가 아닙니다.
- Agent Configuration – 모든 에이전트가 동일한 Gemini 설정을 공유해 전문화가 제한됩니다.
- Evaluation – 인간 컨설턴트나 대체 도구와의 체계적인 비교가 수행되지 않았습니다.
향후 작업으로는:
- 최신 시장 정보를 제공하기 위해 실시간 구직 및 기술 API와 연결.
- 포트폴리오 계획 및 지원 추적을 위한 도구 추가.
- 스토리지와 서비스 제공을 프로덕션 급 인프라로 마이그레이션.
- 메모리 전략을 개선해 모든 히스토리를 균등하게 처리하기보다 장기 목표와 핵심 의사결정에 초점을 맞추도록 압축 방식 최적화.