New Agentic AI developer
AI 에이전트 개발을 시작한 초보자가 실무적인 조언을 구하는 글입니다.
이제 막 AI 에이전트 개발 시작했는데 이거 진짜 재밌네! 지금까지는 가격 떨어지면 알림 보내주거나, 내 기준에 맞춰서 상품 카탈로그 이메일로 쏴주는 정도의 간단한 것들만 만들어봤어. 여기 올라온 글들 읽어보니까 다들 수준이 장난 아니던데, 나처럼 이제 막 시작하는 사람들을 위한 꿀팁 같은 거 있을까?
AI 에이전트 개발을 시작한 초보자에게 실질적인 프로젝트 경험과 테스트 방법, 호스팅 옵션에 대한 구체적인 조언이 이어지고 있음.
첫날부터 모든 툴 호출의 입력값과 출력값을 기록해 둬. 에이전트는 대부분 지루한 방식으로 실패하거든. 잘못된 인자를 넣거나 빈 응답을 성공으로 처리하는 식인데, 기록해 두지 않으면 절대 알 수 없어.
정확함. 에이전트는 극적인 충돌과 함께 실패하는 경우가 드묾. 대신 도구가 빈 문자열이나 예상치 못한 null을 반환하면서 조용히 실패하지. 구조화된 단계별 추적 없이는 나중에 디버깅하다가 흑마술 수준이 될 거임.
빈 문자열이 제일 최악임. 로그의 모든 줄이 성공이라고 찍히거든.
본인이 실제로 필요한 것들로 작게 시작하는 방식이 가장 빨리 배우는 길이라고 생각함.
ㄹㅇㅋㅋ 필요한 걸 중심으로 만들 때 훨씬 빨리 배움.
작게 시작하는 건 아주 잘하고 있는 거야. 간단한 프로젝트들은 뭐가 작동하고 뭐가 고장 나는지, 그리고 엣지 케이스가 어디에 있는지 배우는 데 큰 도움이 돼. 이런 경험들은 나중에 더 크고 복잡한 에이전트를 만들 때 정말 유용해지지.
여기 올라오는 고급 프로젝트들에 너무 기죽지 마. 다들 처음엔 초보였고, 많은 발전은 무언가를 만들고, 고장 내고, 고치고, 거기서 배운 걸 다음 프로젝트에 적용하는 과정에서 나오는 거니까.
계속 실험하면서 점진적으로 복잡도를 높여봐. 그런 '단순한' 에이전트들이 얼마나 빨리 훨씬 더 유능한 시스템으로 변하는지 보면 놀랄걸.
계속 연습하고, 다양한 툴을 만들어보고, 사용자용 포털을 만들어서 API나 구독 서비스를 연결해 봐. 창의력을 발휘해! 가족이나 친구들이 뭘 필요로 하는지 보고 그걸 만들어 주는 거야!
내 경험을 공유하자면, 작은 에이전트 만드는 것부터 시작해서 지금은 다양한 워크플로우, observability, guardrails, MCP를 통한 외부 통합, 대시보드, 분석, evals, 루프, 메모리, multi agent swarm, 추론 서버, 라우터 등이 포함된 풀 플랫폼까지 만들었음. 전부 typescript/langgraph로 짰고 최근에 오픈소스화함. 그러니까 지금 아주 잘하고 있는 거임. 게다가 본인이 자주 겪는 문제를 해결하려고 뭔가를 만드는 게 진짜 최고임. 거기서부터 시작해서 점점 커지는 거니까.
사실 시작할 때는 도구 선택이 전부임. 솔직히 초보자들 대부분이 스택을 너무 복잡하게 만듦. 우리 쪽에 에이전트 개발을 위한 '입문자용 로직' 문서가 있는데, 군더더기 없이 깔끔하게 정리돼 있어. 원하면 보내줄 테니까 DM 줘.
에이전트를 호스팅하고 실행할 때 어떤 옵션들이 있음?
설정에 따라 다르지. 에이전트 호스팅하는 주요 방식은 관리형 에이전트 플랫폼, ephemeral sandboxes, durable async runtimes, 표준 serverless/컨테이너 등이 있음.
가격 알림 에이전트라면, 가짜 이메일 발송기를 추가해서 메시지를 받은 뒤에 타임아웃을 테스트해 보고 에이전트를 재시작해 봐. 같은 알림을 두 번 보내나? 그리고 가격을 아예 못 가져오는 스크래핑 상황도 테스트해 보고. 이 두 가지 케이스만 해봐도 복잡한 프로젝트 없이 retries랑 state에 대해 엄청 많이 배울 수 있음.
실제로 반복하는 귀찮은 워크플로우를 위한 에이전트를 만들어 봐. 모든 툴 호출을 로그로 남기고, 실패 테스트를 미리 추가하고, multi-agent 복잡성을 쫓기 전에 state/retries를 지루할 정도로 탄탄하게 만들어 놔.
지금 내 건 로컬에서 돌리는 .net 백그라운드 서비스임. 스케줄링은 안 되어 있어서 매번 직접 실행해야 하고, 로컬에서 cursor랑 open ai CLI를 사용함.
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Anthropic의 신모델들이 벤치마크를 휩쓸면서 OpenAI의 시장 지배력이 흔들리고 있다는 커뮤니티의 반응.
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Opus 5.5를 사용해 14만 줄 이상의 코드를 삭제한 스크린샷에 대해 사용자들은 구체적인 설명이 없다며 회의적인 반응을 보임.
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