What's the best agent you've built?
AI 에이전트 개발자들이 실무에서 실제로 유용하게 사용 중인 다양한 에이전트 사례와 개발 철학을 공유합니다.
안녕하세요, 이제 막 AI 에이전트 여정을 시작했는데 다른 분들은 어떤 최고의 에이전트를 만들었는지 궁금합니다. 보여줄 만한 결과물이 있다면 공유 부탁드려요. 꼭 확인해보고 싶습니다.
혹시 공유가 어렵다면, 어떤 걸 만드셨는지 설명해주실 수 있나요? 감사합니다!
AI 에이전트 개발에 대한 관심과 함께, 외부 도구 사용 시 신중한 검토가 필요하다는 실질적인 조언이 오가고 있습니다.
온콜 대응 에이전트를 만들었는데, 들어오는 알림을 읽고 런북을 대조해서 문제를 해결하거나 전체 컨텍스트를 첨부해 담당자에게 전달함. 엄청 화려하진 않지만 최소한 대응 시간을 크게 줄여줬음.
깨달은 점은 가장 성공적인 에이전트는 이것저것 다 하는 게 아니라, 한 가지 일을 정말 잘하는 에이전트라는 거임.
이거지. AI 에이전트가 너무 많은 일을 하려고 하면 망가지더라고. 네가 만든 거 진짜 인상적이다.
5분마다 봐줄 필요 없이 한 가지 일을 끝낼 수 있는 작은 걸 만들어봐. 송장을 읽고 유용한 정보를 추출하거나, 이메일을 분류하거나, 폴더에서 누락된 파일을 확인하는 것들. 흥미롭진 않지만 사람들이 실제로 계속 사용하는 것들이지.
pi.dev를 봐봐. 지금까지 만들어진 에이전트 중 최고 중 하나임. 원한다면 분석해서 직접 만들어볼 수도 있고.
고마워! 한번 확인해 볼게.
단일 에이전트가 아니라 에이전트 플랫폼임.
스포츠 모니터링을 자동화해서, 관심은 없지만 대화에 끼는 게 좋은 주제에 대해 잘 아는 척할 수 있게 해줌.
페르소나 스코핑과 지식/컨텍스트 관리 실험으로 시작했는데 꽤 잘 작동하는 듯.
이거 진짜 멋진데 링크가 안 먹히네 ㅠㅠ
내 AI 네이티브 스타트업 futurefew를 위한 콘텐츠 생성 에이전트를 만드는 중임. 초기 단계지만 유망해 보임.
DocMason은 복잡한 오피스 파일을 로컬 LLM 지식 베이스이자 제2의 뇌로 바꿔주는 repo-native 에이전트임. 레포 자체가 앱이고, Codex가 런타임이지.
내가 만든 것 중 최고임. 내부의 agentic engine이 Codex라서 그런 듯. 🤣
리드 보강 파이프라인을 구축함. Apollo에서 데이터를 가져와 과거 성사/실패 거래와 비교하고, 연락처별로 개인화된 콜드 이메일을 작성함. 영업팀이 하위 40% 리드는 아예 건드리지 않게 됐음.
지루한 문제지만, 누군가 실제로 돈을 지불할 만큼 가치 있는 문제임.
여기 https://templates.agent-swarm.dev/ 들어가서 agents 클릭해보면 우리 거 볼 수 있음.
진짜 복잡한 건 그 에이전트들이 실행하는 워크플로우에 있으니까, 플레이북은 여기서 확인해봐: https://docs.agent-swarm.dev/docs/playbooks
거기 있는 프롬프트랑 설정들 복붙해서 쓰거나, 아니면 여기서 바로 코드 가져다 써도 됨: https://github.com/desplega-ai/agent-swarm/tree/main/templates
즐겜!
아마 SEO, 심층 조사, 아이디어 구상, 검증, HITL 프로세스, 그리고 실제 배포까지 아우르는 것들이겠지. Agent가 곧 CMS인 구조는 꽤 혁신적임.
주의할 점 하나 알려주자면, pi 주변에 커뮤니티 플러그인, 확장 프로그램, 스킬 팩 같은 게 엄청나게 많거든. 그런 거에 현혹되지 마. 일단 드라이브에 git clone 해서 pi로 검토해 보고 대화도 나눠봐. 그게 정확히 뭘 하는 건지, 너한테 진짜 유용한지 파악하고, 원하면 수정도 해봐. 그러고 나서 네가 원하는 형태가 됐을 때 pi한테 네 설정에 추가해달라고 하는 게 좋아.
레딧이 가끔 링크를 죽여버리네. Www.diddja.com을 직접 치니까 되더라. 이상함.
더 발전시키고 싶은 아이디어는 많은데, 최근에 배포한 주식 실사 엔진(n=1)의 정보 수집 부분에 더 집중하고 있어서 그쪽에 신경을 더 많이 쓰고 있음.
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