초보자를 위한 AI 에이전트 개발 단계별 가이드 3부

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5. 초보자를 위한 AI 에이전트 개발, 이것부터 시작하세요!

AI 에이전트 개발이 막연하게 어렵게 느껴질 수 있지만,

너무 복잡하게 생각하지 마세요! 초보자도 쉽게 시작할 수 있는 몇 가지 팁을 알려드릴게요.

1) 작은 문제부터 해결해 보기

너무 거창한 목표를 세우기보다, 고객님이 일상에서 겪는

사소하지만 반복적인 불편함 하나를 해결하는 것부터 시작해 보세요. 예를 들어:

"매일 특정 웹사이트에서 주식 정보를 가져와 요약해 주는 에이전트"
"새로 올라온 블로그 댓글에 대한 감정을 분석해 주는 에이전트"
"특정 제품 키워드로 온라인 쇼핑몰의 최저가를 찾아주는 에이전트"

이처럼 작고 구체적인 목표를 세우면, 개발 과정을

훨씬 명확하게 파악하고 단계별로 성취감을 느낄 수 있습니다.

2) 노코드/로우코드 도구를 활용하세요

코딩 경험이 전혀 없더라도 걱정하지 마세요. 이미 언급해 드린

Botpress, Oracle AI Agent Studio 같은 노코드/로우코드 플랫폼은

드래그 앤 드롭 방식으로 쉽게 에이전트를 만들 수 있도록 도와줍니다.

예시: Botpress를 활용한 간단한 고객 응대 에이전트 만들기

Botpress 회원가입 및 접속: 웹사이트에 접속하여 계정을
만들고 워크스페이스를 생성합니다.
새 챗봇 생성: 'Create New Bot'을 클릭하여 새로운 챗봇을 만듭니다.
'Empty Bot' 템플릿부터 시작하면 좋아요.
'인텐트(Intent)' 정의: 에이전트가 인식해야 할 사용자 의도를 정의합니다.
- 예시 인텐트 1: "배송 조회": 사용자가 "내 주문 어디까지 왔어요?",
- "배송 조회", "택배 언제 오나요?"와 같은 말을 할 때 이 인텐트를
- 인식하도록 여러 예시 문장(Utterances)을 입력합니다.
- 예시 인텐트 2: "교환/환불 문의": "교환하고 싶어요",
- "환불 규정 알려주세요", "반품 가능한가요?" 등.
'플로우(Flow)' 설계: 인텐트가 인식되었을 때 에이전트가
어떤 대화를 진행할지 시각적으로 설계합니다.
- '배송 조회' 인텐트가 인식되면: "주문 번호를 알려주세요." →
- 사용자에게 주문 번호 입력 요청 → 입력받은 주문 번호를 바탕으로 가상으로
- "고객님의 주문 번호 XXX는 현재 배송 준비 중입니다."라고 답변 → "더 궁금한 점 있으신가요?"
- (고급) 실제 배송 조회 API와 연동하려면, Botpress에서 제공하는
- 'Actions' 기능을 사용해 외부 API를 호출하도록 설정할 수 있습니다. (이 부분은 나중에 도전해 보세요!)
'엔티티(Entity)' 활용: 특정 정보(날짜, 숫자, 주문 번호 등)를 추출하도록 설정합니다.
(예: 주문 번호를 'order_number' 엔티티로 설정하여 사용자가 말한 숫자 부분을 추출)
테스트: Botpress가 제공하는 테스트 창에서 직접 질문을 입력하며 에이전트가 올바르게 응답하는지 확인합니다.
배포: 웹사이트나 채팅 앱(카카오톡, 네이버 톡톡 등)에 연결하여 실제 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

이렇게 단계별로 직접 만들어보면서 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 체험해 보면,

막연했던 기술들이 훨씬 친숙하게 느껴질 거예요.

6. AI 에이전트 개발 시 중요한 고려사항 (초보자를 위한 조언)

1) 인내심과 지속적인 학습:

AI 개발은 단번에 완벽한 결과물을 만들어내지 않습니다.

수많은 테스트와 개선 과정을 거쳐야 합니다. 인내심을 가지고 꾸준히 배우고 시도하는 자세가 중요합니다.

온라인 강의, 튜토리얼, 커뮤니티 등 다양한 학습 자원을 활용해 보세요.

2) 윤리적 AI 사용:

AI 에이전트를 개발할 때는 항상 윤리적인 측면을 고려해야 합니다.

편향성: 학습 데이터에 편향이 있다면, AI 에이전트도 편향된 답변을 생성할 수 있습니다.
데이터를 신중하게 선택하고, 결과물을 꾸준히 검토하여 편향성을 줄여야 합니다.
개인정보 보호: 고객 데이터나 민감한 정보를 다룰 때는 개인정보 보호법규를 철저히 준수해야 합니다.
투명성: AI가 어떤 근거로 판단했는지 투명하게 설명할 수 있도록 노력해야 합니다.

3) 사용자 피드백의 중요성:

에이전트가 아무리 잘 만들어졌어도 실제 사용자의 피드백만큼 중요한 것은 없습니다.

에이전트를 배포한 후에는 사용자들의 질문이나 불편 사항을 적극적으로 수집하고 분석하여

에이전트를 지속적으로 개선해 나가야 합니다. 고객이 어떤 질문을 가장 많이 하는지,

어떤 부분에서 혼란을 겪는지 등을 파악하면 에이전트의 기능을 더욱 고도화할 수 있습니다.

7. 초보자들을 위한 추가 학습 자원

온라인 학습 플랫폼: Coursera, Udemy, edX, KMOOC 등에서
'AI for Beginners', 'Chatbot Development', 'Prompt Engineering' 등의
강좌를 찾아 수강해 보세요.
각 플랫폼의 공식 문서: Botpress, OpenAI (GPT), Google Cloud AI Platform
등의 공식 개발자 문서는 상세한 가이드와 예제를 제공합니다.
유튜브 튜토리얼: 검색창에 "AI 에이전트 만들기" 또는 "챗봇 만들기" 등을
검색하면 단계별로 따라 할 수 있는 튜토리얼 영상이 많습니다.
온라인 커뮤니티: AI 개발자 커뮤니티(예: Discord 채널, 오픈채팅방, 네이버 카페 등)
에 참여하여 질문하고 정보를 교환하며 함께 성장할 수 있습니다.