AI 에이전트는 어떻게 만드나요?

루프 시작

도구 호출이면 도구 처리

아니면 응답 작성

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루프 처음으로 돌아가기

이게 다야. 에이전트는 도구를 요청할 수 있는 루프일 뿐이야.

AI 에이전트는 그냥 LLM을 어딘가에 추가해서 결정을 내리거나 응답을 생성하게 만든 자동화일 뿐이야. 그게 다야.

가장 쉬운 시작점은 명확한 트리거와 결과가 있는 작업을 고르는 거야. 예를 들어 '이메일이 오면 요약해서 문서에 저장하기' 같은 거. n8n이나 Make를 쓰면 코딩 거의 없이도 가능하고, 노드 하나로 LLM을 연결할 수 있어. 작동하는 예제 하나를 만들어보는 게 어떤 튜토리얼보다 더 많이 가르쳐 줄 거야.

이제 막 시작했다면, 에이전트가 스스로 할 수 있는 일과 초안만 작성해야 할 일을 미리 정해둬. 첫 번째 간단한 버전은 에이전트가 답장이나 요약을 쓰면 네가 '전송' 버튼을 누르는 방식이야. 몇 주 동안 제대로 작동하는 걸 지켜본 뒤에, 지루하고 되돌릴 수 있는 일들은 에이전트가 혼자 하게 둬도 돼.

대부분의 초보 에이전트는 모델 문제보다는 첫날부터 너무 많은 자유를 줘서 망하는 경우가 많아.

ChatGPT 같은 다른 AI 에이전트를 연결하려면 API라는 걸 사용해. 그리고 과정에 대해서는 AI한테 똑같이 물어보면 돼.

나는 ChatGPT한테 단계별로 알려달라고 했어. 한 번에 끝나는 게 아니야. 계속 조정해 줘야 해.

어떤 면에서는 그냥 ChatGPT에 들어가서 대화를 시작하면 그게 LLM 에이전트야. 질문에 답하고 대화하니까.

더 발전된 에이전트 같은 걸 원한다면 jackhamr.ai나 Grok을 써봐. 이건 컴퓨터에 완전히 접근할 수 있는 LLM(챗봇)이라서 그냥 대화하는 것보다 훨씬 많은 걸 할 수 있어.

사용법은 꽤 간단해. 그냥 시키면 AI가 알아서 다 해 😂

Claude한테 원하는 것과 어떤 능력이 필요한지 말해봐. 나는 새로운 에이전트를 만들 때 항상 '업계 최고 수준으로'라는 문구를 사용해.

n8n이나 Make로 시작해서, API를 통해 ChatGPT를 연결하고 간단한 작업 하나를 자동화해 봐. 시작하는 데 코딩은 필요 없어.