AI 에이전트를 처음부터 만드는 방법

그게 형제님 무슨 말인지.. 자세히 알려주세요

요즘 에이전트라는 말에는 두 가지 의미가 있음. 첫 번째는 특정 기술을 가진 에이전트를 돌리기 위해 일반 텍스트로 프롬프트와 행동을 정의하는 거임. 난 이걸 hermes에 맞춰서 프로필이라고 부름. 진짜 에이전트의 정의를 알고 싶으면 Pi.dev나 Opencode를 써보고 거기 기능들을 쭉 훑어봐. 제공하는 게 엄청 많거든. 나라면 이제 직접 만들지는 않을 거임. 그거 쓰는 법 배우는 데 시간 좀 투자해 봐. 아니면 워크플로우 쪽도 있는데, 난 http://knot.hdekker.com 을 만들고 있음. 워크플로우는 에이전트를 오케스트레이션해서 사용함...

생각보다 훨씬 쉬움. 그냥 하네스(harness) 같은 거임. 모델 주변에 구조를 짜는 거지. 모델이 워크플로우랑 루프 설계 안에서 일을 처리하게 만드는 거임. 찾아보면 강의 많을 거임.

AI한테 AI를 만들라고 시키고, 그걸로 너한테 가르쳐달라고 해봐.

지금 코딩 걱정하는 것 같은데, 그건 요즘 제일 쉬운 부분임.

행운을 빔!

Mastra

진정해. 여기 보니까 프로그래밍이나 코딩 자체가 처음인 것 같은데, AI 에이전트 만드는 건 좀 빡셀 수 있음. 처음부터 모델 hallucination 리스크까지 감당하면서 복잡한 로직 짜느라 고생할 필요 없잖아.

프로젝트를 두 단계로 나누는 걸 추천함. 일단은 구조화된 가이드, 안전 프로토콜, FAQ 같은 실제 콘텐츠를 깔끔한 마크다운 파일로 만드는 것부터 집중해. 지식 베이스를 정리하는 게…

시작하기 가장 좋은 방법은 프롬프트를 받아서 LLM에 보내고, JSON 응답을 파싱해서 로컬 함수를 실행하는 간단한 파이썬 루프를 짜보는 거야. 솔직히 말해서 표준 API 호출로 한계에 부딪히기 전까지는 거창한 프레임워크 쓰면서 복잡하게 만들지 마.

AI agent를 처음부터 만드는 게 목표라면, 일단 이거부터 물어볼게: 단일 AI agent를 원하는 거야, 아니면 완전한 agentic system을 원하는 거야? 둘은 아키텍처, 신뢰성 요구사항, 구현 복잡도가 완전히 달라. 기본적인 AI agent를 만들려면: - LLM을 애플리케이션에 연결해. - agent가 사용할 수 있는 도구/액션을 추가해. - 실패 처리, 재시도, 폴백, 가드레일을 구현해 (LangChain이나 LangGraph 같은 프레임워크가 이런 패턴을 구현하는 데 도움을 줘). - 나를 추가해 ...

이거 좋은 참고 자료가 될 듯 - https://github.com/1rgs/nanocode - Claude code 같은 미니멀한 에이전트임. 코드를 이해하고 하나씩 고민해 보면 대부분의 구성 요소를 파악하는 데 큰 도움이 될 거야.

현재 배경 지식이나 기술 스택이 어떻게 돼?

자세히 가이드 좀 부탁드려요..