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| 나노바나나가 그려준 '매일 학습 챌린지' |
한달 꾸준러
현재 저는 노마드코더에서 진행하는 '한달 꾸준러' 챌린지에 참여하고 있습니다.
이번 챌린지는 한 달 동안 매일 학습을 하고 기록을 남기는 방식입니다.
AI agent, n8n 등을 꾸준히 공부하기 위해 참여했고, 아직까지는 잘 따라가고 있습니다.
이번 글에서는 이번 주 동안 학습한 내용을 간단히 정리해보려고 합니다.
이번 주 학습 내용
이번 주에는 다음과 같은 내용을 공부했습니다.
- OpenAI agents SDK 를 통해 multi-agent system 을 만드는 방법
- n8n을 로컬 머신에 설치하는 방법
- n8n으로 간단한 자동화 시스템을 만드는 방법
핵심 개념 정리
AI agent
AI agent는 문제를 해결하기 위해 도구를 선택하고 실행하는 시스템 입니다.
강의에서 니꼬 쌤은 "AI Agent는 while true loop 이다." 라고 설명합니다.
반복되는 무한 루프 속에서 시스템이 어떤 상황에 어떤 함수를 써야할지 판단할 수 있게 만든 시스템입니다.
multi agent system
상호 작용하는 여러 agent를 하나의 시스템으로 구성하는 것
이라고 짧게 요약할 수 있겠습니다.
OpenAI agents SDK 에서는 handoff 라는 기능으로
특정 상황을 전담하는 다른 에이전트에게 응답할 순서를 넘기게 시스템을 만들 수 있었습니다.
실습 기록
이번 주에는 OpenAI agent SDK를 활용해서 restaurant-bot을 제작했습니다.
첫 질문에 응답을 하는 triage agent,
메뉴 관련 질문에 응답을 하는 menu agent,
예약 관련 질문에 응답을 하는 reservation agent,
주문 관련 질문에 응답을 하는 order agent,
불만사항 관련 질문에 응답을 하는 complain agent
이렇게 5개의 에이전트로 multi agent system을 구성했습니다.
이 bot은 자신의 영역이 아닌 질문에는 답을 아끼고,
해당 질문을 가장 잘 이해하고 해결할 수 있는 에이전트에게 응답할 차례를 넘깁니다.
그리고 input guardrail, output guardrail을 설정해서,
에이전트의 응답 영역 밖의 질문과 응답에 대한 예외처리도 추가했습니다.
이번 주 회고 및 다음 주 목표
이번 주에는 OpenAI agent SDK를 조금 깊게 활용하는 방법을 배우는 데 집중했습니다.
그리고 아직은 낯선 n8n을 활용하는 방법을 익히는 데 집중했습니다.
multi agent system 을 간단하게 구현해본 것이 큰 경험이 될 것 같습니다.
n8n은 아직 맛만 봤지만, 생각보다 더 활용도가 높을 것 같다는 느낌을 받았습니다.
다음 주에는 Google ADK 사용방법을 배울 예정입니다.
n8n을 이용해서 작은 자동화 시스템을 직접 제작하는 실습 시간을 가질 예정입니다.
1주차 회고를 마치며
여전히 매일 학습 기록을 남기는 것은 조금 어색합니다.
그래도 매일 학습하고, 매일 기록을 남기는 이 일이
저에게도 의미있는 일이 되고 있습니다.
이 챌린지 이후에도 계속 기록을 남겨보려고 합니다.