AI 에이전트란 무엇인가? 원리와 활용 사례 및 간단한 예시 만들기

안녕하세요,

최근 들어 다양한 AI 모델과 기술들이 개발되고 우리의 삶 곳곳에서 활용되고 있습니다. 이러한 기술들 가운데, 특히 눈에 띄는 분야 중 하나는 우리가 원하는 방식으로 AI를 동작하게 하고, 특정 작업을 수행하도록 설계된 "AI 에이전트"입니다. 이번 글에서는 이 AI 에이전트가 정확히 무엇인지, 그리고 어떤 원리로 작동하며 우리의 일상과 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 깊이 탐구해 보겠습니다. 지금부터 AI 에이전트에 대해 알아보겠습니다.

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AI 에이전트란

AI 에이전트는 AI가 사용자나 시스템을 대신하여 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 지능형 소프트웨어 프로그램이라고 볼 수 있습니다. 우리가 흔히 접하는 ChatGPT나 Perplexity는 AI 모델이며, AI 에이전트는 이러한 AI 모델들을 도구로 활용하여 주어진 목표를 스스로 계획하고 실행하며 달성하는 시스템입니다. 이러한 AI 에이전트는 환경으로부터 정보를 수집하고, 이를 분석한 후, 자율적으로 의사결정을 내리고 행동함으로써 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

 

주요 특징으로는 자율성, 환경 인식, 목표 지향성, 학습 능력이 포함되며, 다양한 산업 분야에서 실제로 사용되고 있습니다. 대표적인 예로는 가상 비서, 자율주행 차량, 고객 서비스 챗봇, 스마트 홈 시스템 등이 있습니다. 따라서, AI 에이전트는 단순히 정해진 명령만 수행하는 프로그램을 넘어, 인간처럼 복잡한 문제를 해결하고 지속적으로 학습하며 발전할 수 있는 고급 AI 시스템이라 할 수 있습니다.

 

 

AI 에이전트의 주요 특징

• 자율성
  AI 에이전트는 인간의 직접적인 개입 없이도 독립적으로 의사결정을 내리고 행동할 수 있습니다. 이를 통해 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화할 수 있습니다.
• 환경 인식
  센서를 사용하여 주변 환경에서 데이터를 수집하고 이를 기반으로 상황을 이해합니다. 이러한 환경 인식 능력은 에이전트가 적절한 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.
• 목표 지향성
  주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 실행합니다. 이 과정에서 최적의 결과를 도출하기 위해 다양한 선택지를 고려합니다.
• 학습 능력
  과거 경험을 통해 학습하고 지속적으로 성능을 개선합니다. 이는 에이전트가 점점 더 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다.

 

 

AI 에이전트의 활용 사례

• 고객 서비스
  챗봇이나 가상 비서는 고객의 요구사항을 분석하고 적절한 답변을 제공합니다. 예를 들어, 24시간 고객 지원이나 예약 시스템에서 활발히 사용되고 있습니다.
• 자율주행 차량
  AI 에이전트는 차량 주변 환경을 인식하고 교통 상황에 따라 최적의 경로를 결정하여 안전한 운행을 돕습니다.
• 스마트 홈 시스템
  온도, 조명, 보안 시스템 등을 자동으로 제어하며 사용자의 편의성을 극대화합니다.
• 금융 분석
  주식 시장 예측, 사기 탐지, 위험 평가 등 금융 분야에서도 AI 에이전트는 큰 기여를 하고 있습니다.

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AI 에이전트 생성 방법

AI 에이전트를 만드는 방법은 목표와 사용 사례에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 다음 단계를 통해 개발됩니다. 이 과정은 AI 모델의 설계와 통합, 학습, 환경 조정, 그리고 실시간 응답 기능을 포함합니다.

1. 목표 정의: 에이전트의 역할과 목표를 명확히 설정.
2. 필요한 기술 및 도구 선택: AI 개발에 필요한 기술 스택과 도구를 선택.
3. AI 모델 설계 및 통합: 에이전트의 동작 원리를 설계하고 AI 모델을 환경과 통합.
4. 학습 데이터 준비 및 모델 훈련: 데이터 수집, 전처리, 학습, 평가를 통해 AI 모델 성능 최적화.
5. AI 에이전트의 기능 구현: 의사결정, 학습, 환경 상호작용 등 에이전트의 주요 기능 개발.

이 단계를 활용하면 특정 목적에 맞는 AI 에이전트를 효과적으로 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 이번에는 "매일 아침 뉴스 기사를 정리해 알려주는 AI 에이전트"를 만드는 방법을 간단히 단계별로 설명해 보겠습니다. 이 에이전트는 뉴스 데이터를 수집하고 요약한 뒤, 사용자에게 전달하는 역할을 수행합니다.

 

 

AI 에이전트 만들기

위에서 정의한 방법대로 AI 에이전트를 만들어 볼 수 있습니다. 그럼 간단한 AI 에이전트를 만들어보겠습니다.

 

1. 목표 정의

• 목표: 매일 아침 주요 네이버 뉴스 기사를 사용자에게 요약해서 전달.
• 기능: 네이버 뉴스 데이터 수집, 기사 요약 후 사용자에게 결과 전달 (이메일)

 

2. 필요한 기술 및 도구

• 프로그래밍 언어: Python (뉴스 수집, 요약, 전달 등 모든 단계에서 유용).
• 뉴스 수집: 웹 크롤링 라이브러리(예: BeautifulSoup, Requests)
• 텍스트 요약 모델: Hugging Face Transformers 사전 학습 모델
• 결과 전달: 이메일(smtplib)

 

3. AI 모델 설계 및 통합

아래는 AI 에이전트 예시 코드입니다.

from bs4 import BeautifulSoup 
import requests
import smtplib
import schedule
import time
import os
from transformers import pipeline
from email.mime.text import MIMEText
from dotenv import load_dotenv

# 뉴스 요약 모델 초기화
summarizer = pipeline("summarization")

# 이메일 보내기 함수
def send_email(subject, body, to_email):
    # Gmail SMTP 서버 연결
    smtp = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)
    smtp.starttls()
    
    # 환경 변수에서 이메일 계정 정보 가져오기
    load_dotenv()
    email_user = os.getenv('EMAIL_USER')
    email_pass = os.getenv('EMAIL_PASS')
    
    # 로그인
    smtp.login(email_user, email_pass)

    # 이메일 생성
    msg = MIMEText(body)
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = email_user
    msg['To'] = to_email

    # 이메일 보내기
    smtp.sendmail(email_user, to_email, msg.as_string())
    smtp.quit()

# 뉴스 요약 및 이메일 전송 작업
def job():
    # 네이버 뉴스에서 데이터 가져오기
    url = 'https://search.naver.com/search.naver?where=news&ie=utf8&sm=nws_hty&query=%EC%B5%9C%EA%B7%BC+%EA%B8%B0%EC%82%AC'
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code == 200:
        # HTML 파싱
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 기사 제목 추출
        headlines = soup.select('.news_tit')  # 뉴스 기사 제목 선택
        articles = [{'title': headline['title'], 'url': headline['href']} for headline in headlines]

        if not articles:
            print("기사를 가져오지 못했습니다. HTML 구조를 확인하세요.")
            return

        # 모든 제목을 하나의 텍스트로 결합
        combined_titles = " ".join([article['title'] for article in articles])

        # 주요 뉴스 요약 생성
        combined_titles = ". ".join([article['title'] for article in articles])  # 제목 사이에 마침표 추가
        input_length = len(combined_titles.split())  # 입력 텍스트 길이 (단어 수 기준)

        # 요약 길이 설정
        max_length = min(120, max(50, int(input_length * 0.6)))  # 최소 50단어, 최대 120단어, 입력 길이의 60% 설정
        
        # 요약 생성
        summary = summarizer(
            combined_titles, 
            max_length=max_length, 
            min_length=30,  # 최소 30단어로 설정
            do_sample=False
        )[0]['summary_text']
        
        # 이메일 본문 생성
        email_body = f"오늘의 주요 뉴스 요약:\n\n{summary}\n\n세부 기사 링크:\n\n" + "\n".join(
            [f"{idx + 1}. {article['title']} - {article['url']}" for idx, article in enumerate(articles)]
        )

        # 이메일 보내기
        send_email("오늘의 뉴스 요약", email_body, "Your_email@gmail.com")
        print("이메일 발송 완료!")
    else:
        print(f"페이지를 가져오지 못했습니다. 상태 코드: {response.status_code}")

# 스케줄 설정
schedule.every().day.at("00:59").do(job)  # 매일 특정 시간에 실행

# 스케줄 실행
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

 

4. AI 에이전트 결과

네이버 뉴스 요약 메일

 

위 AI 에이전트를 통해 네이버 뉴스 요약 결과를 이메일로 받아보았습니다. 빨간 네모로 표시된 부분이 AI 모델이 생성한 요약 내용입니다. 그러나 요약 결과는 만족스럽지 못했습니다. 이는 입력 데이터가 부족(기사 제목 10개)하거나, 사용한 모델의 성능 한계, 입력 텍스트 형식의 문제 등 다양한 원인에 기인한 것으로 보입니다. 다만, 이 코드는 간단히 작성된 초기 버전이므로 이러한 문제는 차차 해결해 나갈 수 있습니다. 이 구조를 기반으로 AI 에이전트를 구현한다면, 매일 아침 사용자에게 정리된 뉴스 기사를 제공하는 유용한 도구로 발전시킬 수 있을 것입니다. 필요에 따라 기능을 확장해 더 정교한 서비스를 만들 수 있습니다.

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AI 에이전트는 사용자의 요구를 이해하고, 정보를 수집하며, 적절한 행동을 통해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 이러한 특성은 생산성을 향상시키고 기업의 효율성을 극대화하는 데 큰 기여를 하며, 반복적이고 단순한 작업을 대신 처리함으로써 인간이 더 창의적이고 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 돕습니다.

 

이번 AI 에이전트는 간단한 구조에서 출발했지만, 데이터의 다양성을 확장하고, 더 나은 모델을 적용하며, 텍스트 형식을 개선해 나간다면 보다 정교하고 유용한 AI 에이전트로 발전할 가능성이 큽니다. 이를 통해 사용자에게 중요한 뉴스를 효율적으로 제공하고 정보 접근성을 높이는 데 기여할 수 있을 것입니다. 앞으로도 지속적인 개선과 테스트를 통해 AI 에이전트가 일상생활과 산업 전반에서 더욱 유용한 동반자로 자리 잡을 수 있도록 발전시켜 나갈 것입니다.

 

 

감사합니다. 😊