ChatGPT AgentKit으로 여행 에이전트 만들기: 완벽 가이드

복잡한 AI 워크플로우를 구축하려면 종종 많은 양의 코드를 작성해야 하며, 이는 개발 속도를 늦추고 반복 작업을 어렵게 만듭니다. 비주얼한 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용해 AI 에이전트를 설계하고, 테스트하고, 출시할 수 있다면 어떨까요? OpenAI의 새로운 Agent Builder는 코드를 전혀 작성하지 않고도 강력한 에이전트 워크플로우를 생성할 수 있는 올인원 공간을 제공하여 이를 가능하게 합니다.

이 가이드에서는 Agent Builder의 주요 기능을 살펴보고, OpenAI 튜토리얼의 실용적인 여행 도우미 예제를 사용하여 첫 번째 에이전트를 만드는 방법을 보여줍니다. 다양한 컴포넌트를 연결하고, 에이전트의 성능을 테스트하고, 배포를 준비하는 방법을 배우게 됩니다.

Agent Builder란 무엇인가?

Agent Builder는 AI 에이전트를 구축하고, 배포하고, 최적화하기 위한 OpenAI의 올인원 툴인 AgentKit의 일부입니다. AgentKit의 핵심 컴포넌트인 Agent Builder는 코딩 없이도 다중 에이전트 워크플로우를 설계하는 과정을 단순화하는 비주얼 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 다양한 기능 블록(노드라고 함)을 연결하여 완전한 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 미리 빌드된 템플릿에서 시작하거나 커스텀 워크플로우를 처음부터 만들 수도 있습니다.

가장 가치 있는 기능 중 하나는 내장된 평가 시스템으로, 에이전트의 성능을 테스트하고 즉시 조정할 수 있도록 도와줍니다. 에이전트가 준비되면 전체 워크플로우를 코드로 내보내거나 제공된 워크플로우 ID를 사용하여 제품에 직접 통합할 수 있습니다. 이를 통해 아이디어에서 프로덕션까지의 경로가 간소화됩니다.

여행 에이전트 만들기: 단계별 예제

Agent Builder의 작동 방식을 확인하기 위해, 유용한 여행 에이전트를 만드는 방법을 살펴보겠습니다. 이 에이전트는 여행 일정 만들기와 항공편 정보 조회라는 두 가지 유형의 사용자 요청을 처리할 수 있습니다.

1. 워크플로우 설정하기

모든 워크플로우는 **시작 노드(Start Node)**로 시작됩니다. 이 노드는 에이전트가 사용할 입력 변수를 정의할 수 있는 곳입니다. 여행 에이전트의 경우 기본 설정으로 시작하기에 충분합니다. 사용자의 요청은 이 노드를 통해 워크플로우의 나머지 부분으로 전달됩니다.

2. 사용자 의도 분류하기

에이전트가 두 가지 다른 작업을 처리해야 하므로, 사용자가 원하는 것을 결정하는 방법이 필요합니다. 이때 **분류자 에이전트(Classifier Agent)**가 사용됩니다. 분류자는 사용자 입력을 범주화하는 전문 에이전트입니다.

이 노드에 여행 도우미 역할을 하도록 지시하고 사용자의 메시지를 “itinerary” 또는 “flight info”로 분류하는 프롬프트를 구성할 수 있습니다. 출력이 구조적이고 예측 가능하도록 하기 위해 출력 형식을 JSON으로 지정할 수 있습니다.

다음은 JSON 출력 구조의 예시입니다:

{
  "classification": "itinerary"
}

3. If/Else 노드로 로직 분기하기

사용자 의도가 분류되면 요청을 올바른 전문 에이전트로 보내야 합니다. If/Else 노드를 사용하면 워크플로우에 조건부 분기를 만들 수 있습니다.

분류자의 출력을 확인하도록 조건을 설정할 수 있습니다.

• If classification이 “flight info”이면, 워크플로우는 항공편 에이전트로 진행됩니다.
• Otherwise, 워크플로우는 일정 에이전트로 진행됩니다.

이 간단한 분기 로직은 각 요청이 해당 작업에 가장 적합한 에이전트에 의해 처리되도록 보장합니다.

4. 전문 에이전트 생성하기

이제 핵심 작업을 수행할 두 개의 전문 에이전트를 생성합니다.

일정 에이전트

여행 제안을 요청하는 사용자를 위해 **일정 에이전트(Itinerary Agent)**를 생성합니다. 이는 특정 프롬프트로 구성된 또 다른 에이전트 노드입니다. 예: “당신은 여행 도우미입니다. 간결한 일정을 만드세요.” 이 에이전트는 사용자의 요청(예: “도쿄에서 하루 동안 무엇을 해야 할까요?”)을 받아 상세한 계획을 생성합니다.

항공편 에이전트

항공편 세부 정보를 찾는 사용자를 위해 **항공편 에이전트(Flight Agent)**를 구성합니다. 프롬프트는 다음과 같이 할 수 있습니다: “당신은 여행 도우미입니다. 항상 특정 항공편을 추천하세요. 공항 코드를 사용하세요.”

가장 정확하고 최신의 정보를 제공하기 위해 웹 검색과 같은 도구에 이 에이전트가 접근할 수 있도록 할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 사용자의 쿼리(예: “10월 7일 SFO에서 도쿄행”)를 기반으로 실시간 항공편 데이터를 조회할 수 있습니다.

5. 워크플로우 테스트하기

기본 구조가 갖춰지면 실행 미리보기(Run Preview) 패널을 사용하여 에이전트를 테스트할 수 있습니다. “도쿄에서 하루 동안 무엇을 해야 할까요?”와 같은 프롬프트를 입력하면, 워크플로우 비주얼라이저가 요청이 분류자에서 if/else 분기로, 그리고 마침내 출력을 생성하는 일정 에이전트로 이동하는 과정을 볼 수 있습니다.

이 즉각적인 피드백 루프는 디버깅과 에이전트가 정보를 처리하는 방식을 이해하는 데 매우 유용합니다.

위젯으로 사용자 경험 향상하기

항공편 정보에 대한 일반 텍스트 응답은 기능적이지만, 더 나은 방법이 있습니다. Agent Builder는 **위젯(Widgets)**을 사용하여 더 풍부하고 상호작용적인 사용자 경험을 만들 수 있도록 도와줍니다.

위젯 스튜디오에서 커스텀 UI 컴포넌트를 디자인할 수 있습니다. 항공편 에이전트의 경우, 출발 및 도착 위치, 시간 및 기타 관련 정보를 시각적으로 매력적인 카드 형식으로 표시하는 위젯을 만들 수 있습니다.

위젯을 디자인한 후에는 해당 템플릿을 다운로드하여 항공편 에이전트 노드에 직접 업로드할 수 있습니다. “도착지를 기반으로 창의적으로 배경색을 선택하세요.”와 같이 에이전트의 프롬프트에 더 창의적인 지시를 추가할 수도 있습니다. 테스트할 때, 에이전트는 웹을 검색하고 항공편을 찾은 다음, 도착지 도시와 연관된 배경색을 사용하여 커스텀 위젯을 사용하여 표시할 수 있습니다.

에이전트 게시하기

에이전트의 성능에 만족하면 게시는 간단합니다. “Travel Agent”와 같이 워크플로우에 이름을 지정하고 게시할 수 있습니다.

게시 후에는 통합을 위한 두 가지 주요 옵션이 있습니다:

1. Agents SDK: 소프트웨어 개발 키트를 사용하여 에이전트를 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 더 많은 제어권을 제공하지만 더 많은 코드를 관리해야 합니다.
2. ChatKit을 사용한 워크플로우 ID: 코딩 없이 훨씬 간단하게 통합하려면, 생성된 워크플로우 ID를 가져와 ChatKit을 사용하여 제품에 직접 드롭할 수 있습니다.

Agent Builder 시작하기

Agent Builder는 OpenAI의 AgentKit 제품군의 일부이며, ChatKit 및 Connector Registry와 같은 관련 도구와 원활하게 작동하도록 설계되어 엔드 투 엔드 AI 워크플로우를 구축하고, 커스터마이징하고, 배포하기更容易하게 합니다. 비주얼 캔버스, 내장된 테스트, 간편한 배포 옵션을 제공함으로써 훌륭한 사용자 경험을 설계하는 데 집중할 수 있도록 힘을 실어줍니다.

AI 기반 워크플로우의 혜택을 받을 수 있는 프로젝트가 있다면 Agent Builder를 사용해 보세요. 기능을 탐색하고, 간단한 에이전트를 구축하고, 아이디어를 얼마나 빠르게 현실로 만들 수 있는지 확인해 보세요.

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