생성형 AI 혁명이 시작된 지 불과 몇 년 만에 우리는 또 다른 변화의 파도 앞에 서 있다. 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 이제는 스스로 계획을 세우고 도구를 사용하며 복잡한 업무를 완수하는 'AI 에이전트(AI Agent)'의 시대다.
필자는 오늘 소형 컴퓨터인 라즈베리파이로 서버로 만들고 AI 에이전트를 매일 아침 뉴스를 선별해 보고하는 시스템을 직접 구축했다. 이론이 아닌 실전 구축 과정에서 얻은 생생한 인사이트를 공유한다.
1. 프로젝트의 시작: 정보 과부하를 해결하다
매일 쏟아지는 수만 건의 경제·기술 뉴스 중 나에게 꼭 필요한 정보만 골라내는 것은 그 자체로 고된 노동이다. "내가 자는 동안 AI가 뉴스를 읽고, 핵심만 요약해 내 아침 식탁에 올려다 줄 순 없을까?"라는 질문이 이 프로젝트의 출발점이었다. 단순히 정보를 모으는 '자동화'를 넘어, 맥락을 이해하고 판단하는 '에이전트'를 목표로 삼았다.
2. 기술적 구현: AI에게 '손과 발'을 달아주는 과정
이번 워크플로우의 핵심은 워크플로우 자동화 도구와 AI 두뇌(LLM)를 유기적으로 연결하는 것이었다.
인프라 구성: 저전력으로 24시간 가동되는 라즈베리파이4를 서버로 활용했다. Docker 환경에서 AI 에이전트를 구동하여 안정적인 실행 환경을 확보했다.
데이터 수집 (Sense): 구글 뉴스 RSS 피드를 통해 데이터를 수집했다. 단순히 모든 뉴스를 가져오는 것이 아니라, 특정 키워드와 발행 시간을 기준으로 1차 필터링을 거쳤다.
사고와 요약 (Think): DeepSeek AI를 노드로 연결했다. "전문 경제 에디터"라는 페르소나를 부여하고, 3문장 이내/150자 내외라는 엄격한 출력 규칙을 설정했다.
실행 (Act): 가공된 결과물은 디스코드(Discord) 봇 API를 통해 전용 채널로 즉시 전송된다. 현재는 구글 블로거(Blogger) API를 연동하여 자동 포스팅까지 이어지는 구조를 확장 중이다.
3. 시행착오: 프롬프트와 가드레일의 중요성
직접 에이전트를 설계해 보니 '지능형' 시스템이 되기 위해서는 섬세한 튜닝이 필수적이었다.
할루시네이션(환각) 제어: AI가 가끔 없는 사실을 지어내거나 장황하게 답하는 문제를 해결하기 위해 시스템 프롬프트에 "데이터에 기반한 사실만 기술할 것"과 "글자 수 제한 엄격 준수"라는 가드레일을 설치했다.
API 효율화: 무제한 호출 방지를 위해 중복 뉴스 체크 로직을 추가했다. 이는 비용 절감뿐만 아니라 정보의 순도를 높이는 결과로 이어졌다.
에러 핸들링: 네트워크 오류나 API 응답 지연 시 워크플로우가 멈추지 않도록 재시도(Retry) 로직을 구성하며 시스템의 견고함을 더했다.
4. 삶의 변화: "실행자에서 관리자로"
시스템 구축 후 오전 루틴이 완전히 바뀌었다. 수십 개의 탭을 띄워 뉴스를 검색하던 시간은 사라졌다. 이제 디스코드 알림 하나로 글로벌 경제 흐름을 1분 만에 파악한다.
가장 큰 소득은 '확장 가능성'을 발견한 점이다. 뉴스 요약은 시작일 뿐이다. 이제 이 두뇌에 '주가 데이터 분석'이나 'SNS 트렌드 추적' 기능을 추가해 나만의 강력한 '멀티 에이전트 팀'을 꾸릴 수 있게 되었다.
결론: AI 시대의 진정한 경쟁력
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| AI에이전트가 출력한 결과물 |
직접 에이전트를 만들어보며 깨달은 것은, 미래의 경쟁력은 'AI를 얼마나 잘 다루느냐'보다 '업무를 얼마나 논리적으로 구조화하느냐'에 달려 있다는 사실이다.
코딩을 완벽히 몰라도 괜찮다. AI 에이전트는 우리에게 강력한 무기를 쥐여주었다. 중요한 것은 "내 업무 중 무엇을 자동화할 것인가?"를 정의하는 기획력이다. 지금 바로 여러분의 서버에 AI 에이전트를 초대해 보길 바란다. 작은 워크플로우 하나가 당신의 시간을 벌어다 줄 것이고, 그 시간은 더 가치 있는 창의적 활동으로 채워질 것이다.
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