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| 음식점에서 사용하는 chat bot 이라는 주제로 나노바나나가 그림 |
3주차가 끝났습니다.
3주차에도 OpenAI Agents SDK 를 활용했습니다.
- context 를 관리하는 방법
- input, output에 일종의 보안장치인 guardrail 을 설정 방법
- sub agents 로 이관하는 handoff 사용 방법
등을 배울 수 있었습니다.
이를 활용해 restuarant bot 을 제작하는 실습을 진행 했습니다.
지난 주 보다는 조금 친해진 것 같은 OpenAI Agents SDK
그래서 OpenAI Agnets SDK랑 친하냐?라고 누가 물어본다면, 아직 그 정도는 아니지만... 지난 주 보다는 친해진 것 같아-
라는 대답을 할 수 있겠습니다.
지난 주 처럼 낯선 오류를 발견한다거나, 이해가 안되어서 진행이 안되거나 하지는 않았으니까요.
아직은 조금 더 시간이 필요할 것 같습니다.
🔥 이번 주 나의 작업 중에서 자동화가 가능한 것은 무엇이 있을까요?
이번 주는 지원사업 신청 문서를 작성한다고 시간을 꽤 많이 썼습니다.
2개를 준비했는데, 하나는 신청했지만 하나는 지원할 영역이 아닌 것 같아서 중도 포기 했습니다.
그 과정에서 문득 이런 생각이 들었습니다.
아이디어를 입력하면,
- 현재 그 시장의 TAM-SAM-SOM 상황
- 가능성 검토
- 경쟁사 검색 및 분석
- 그리고 위 정보들의 근거자료
를 취합하는 agents를 만들면 어떨까...?
일단 생각만 한 부분이라, 6주 과정을 거치면서 좀 더 구체화 해볼 예정 입니다.
** TAM-SAM-SOM **
스타트업이 진출할 시장의 규모를 논리적으로 측정하는 3단계 기법
- TAM (Total Addressable Market, 전체 시장)
제품/서비스가 해결하려는 가장 넓은 범위의 총 시장. 가장 큰 시장 규모
- SAM (Serviceable Addressable Market, 유효 시장)
TAM 내에서 우리 비즈니스 모델이나 지리적 제한, 타겟 고객을 고려했을 때 도달 가능한 구체적인 시장 부문.
- SOM (Serviceable Obtainable Market, 수익 시장)
SAM 내에서 단기(1~3년) 내에 현실적으로 확보할 수 있는 구체적인 목표 시장 점유율.
📌 핵심 3줄 요약
한 주간의 학습을 돌아보며 3줄로 요약하자면,
- OpenAI Agents SDK와 1cm 정도 가까워졌다.
- 큰 시스템 안에 여러 agent가 있고, 각 agent가 한 분야를 담당하는 모습이 많은 class들로 하나의 시스템을 만드는 것과 비슷해 보인다.
- 아직 깊게 이해하진 못했지만, 의미있는 것을 만들 수 있겠다는 자신감이 1g 정도 생겼다.
가 될 것 같습니다.
🚩 탐사 현황
OpenAI Agents SDK를 활용해 무언가 만들어 본, 매우 만족스러운 한주 였습니다.
저는 요즘 n8n을 통한 자동화도 함께 공부하고 있는데,
Agent와 자동화로 뭐라도 빨리 만들어 내고 싶은 마음이 듭니다.
처음 비쥬얼 베이직으로 코딩을 배웠던 중학생 시절이 생각나는 요즘이네요.
즐거운 탐사를 하고 있습니다.
4주차도 즐겁게 탐사하고 오겠습니다.