2026년에는 어떤 AI 에이전트를 만들고 계신가요? 스택, 도전 과제, 교훈을 공유해주세요

n8n/make 대신 LangGraph 등을 선택한 이유가 뭐야? n8n을 쓸 때와 LangGraph 등으로 직접 코딩할 때를 어떻게 결정하는지 궁금해서.

A주식 금융 분석 에이전트를 만드는 중임. 산업 및 지역별 기업 간 비교를 위해 3년 치 재무 보고서를 인덱싱했고, 재무제표 주석도 구조화해서 파싱하고 있음. 지금까지 가장 큰 골칫거리는 주석 파싱인데, 회사마다 형식이 다 제각각이고 같은 회계 항목도 공시마다 이름이 다름. 모델이 일관되게 추출하도록 만드는 게 정말 고역임. 다들 이 방향이 추구할 가치가 있다고 생각하는지 궁금함.

SRE 유형의 운영을 위한 에이전트를 만들기 시작했는데, 교차/멀티 에이전트 시스템을 위한 지식 및 인텔리전스 관리 체계가 부족하다는 걸 깨달았음.

그래서 방향을 틀어 www.sense-lab.ai를 만들기 시작함.

확실히 다른 종류의 도전 과제들이 있네 😎

코딩 에이전트를 만들었음. 가장 큰 도전은 내가 노력을 너무 과소평가했고, 하네스(harnesses)에 내장된 기능들을 너무 과대평가했다는 거임.

그리고 Claude code 같은 것들이 토큰 절약에 얼마나 신경을 안 쓰는지 보고 놀랐음.

https://github.com/SchneiderDaniel/cheasee-pi

MLS 데이터와 공공 기록에서 데이터를 가져오는 부동산 비교 에이전트를 만들면서 제정신을 유지하려고 노력 중임. 워크플로우를 위해 Claude 3.5와 LangGraph를 쓰고 있는데, MLS API가 진짜 석기 시대 수준임. 지금까지 배운 가장 큰 교훈은 도구 정의를 미리 계획해두면 나중에 전부 다시 작성하는 일을 피할 수 있다는 거임. 스키마를 다듬는 데 오후 내내 시간을 쏟기 전까지는 에이전트가 계속 엉뚱한 함수를 호출했는데, 그걸 하고 나니 문제의 80%가 해결됐음.

자유 에너지 원리와 능동적 추론(active inference)을 세계 모델 및 내부 상태와 결합한 완전 자동화 에이전트임. 그래서 빅테크가 현재 대중에게 공개하고 있는 것과는 거리가 멂.

흥미롭네요, 혹시 공유할 만한 거라도 있으신가요?

클리닉 예약 AI 에이전트를 만들었는데, RAG 메모리를 갖춘 OpenAI 모델을 사용함. 근데 문제는 몇 번 대답하고 나면 AI 어시스턴트가 서버 오류가 나면서 멈춰버림. 그리고 다른 문제는 에이전트를 구글 시트랑 연결하는 건데 어떻게 해야 할지 모르겠음...

여러 개 만들고 있음: CLIO (CLI 코딩 어시스턴트), SAM (개인 비서), CLIO-Helper (GitHub 응답/분류 봇). > 어떤 문제를 해결함? 아내가 LMStudio를 별로 안 좋아해서 아내를 위해 SAM을 만들었음. 계획 세우기나 리서치 같은 다양한 작업을 도와줌. 나도 직접 쓰고 있고. 가벼운 CLI 코딩 도구도 필요하겠다 싶어서…