AI 에이전트로 AI 챗봇 만들기

이 가이드에서는 FlowHunt의 툴 콜링 에이전트를 사용하여 다양한 도구로 여러 작업을 처리할 수 있는 AI 챗봇을 단계별로 만드는 방법을 소개합니다. 지금 시작해봅시다.

AI 에이전트란?

AI 에이전트와 도구는 인공지능 분야에서 특히 자율적 또는 반자율적으로 작업을 수행하는 시스템에서 핵심적인 개념입니다. 각각의 용어를 살펴보겠습니다.

AI 에이전트 정의

AI 에이전트는 환경을 인식하고 정보를 처리하며, 특정 목표나 작업을 달성하기 위해 행동하는 엔터티 또는 시스템입니다. 에이전트는 단순한 챗봇부터 자율주행차, 고급 의사결정 시스템 같은 복잡한 시스템까지 다양할 수 있습니다.

AI 에이전트의 주요 특징

• 자율성: AI 에이전트는 어느 정도 독립적으로 작동합니다. 지속적인 인간의 개입 없이도 스스로 결정하거나 행동할 수 있습니다.
• 학습: 많은 AI 에이전트는 경험이나 데이터 입력을 통해 성능을 점진적으로 향상시키도록 설계되어 있습니다.
• 적응성: AI 에이전트는 새로운 정보나 변화하는 환경에 맞춰 전략이나 행동을 유연하게 수정할 수 있습니다.
• 상호작용: AI 에이전트는 종종 인간, 다른 에이전트, 시스템과 상호작용하여 작업을 완수합니다.

AI 에이전트 사용 사례

• 챗봇: 자연어를 이해하고 사용자 요청에 따라 정보를 제공하거나 작업을 수행하는 가상 비서 프로그램.
• 로봇: 물리적 세계와 상호작용하는 물리적 에이전트(예: 로봇청소기, 공장 자동화 로봇 등).
• 추천 시스템: 사용자 행동과 선호도에 따라 제품, 콘텐츠, 서비스를 제안하는 AI 에이전트.

AI 에이전트를 위한 도구란?

도구 정의

AI에서 ‘도구’는 AI 에이전트가 작업을 수행할 때 사용하는 특정 소프트웨어 컴포넌트나 기능을 의미합니다. 이러한 도구는 에이전트의 역량을 확장해 정보 접근, 연산, 외부 시스템과의 상호작용 등 여러 기능을 가능하게 합니다.

AI 도구의 주요 기능

• 데이터 검색: 도구는 웹 검색, 데이터베이스, API 등 다양한 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 예를 들어 YouTube 검색 도구는 키워드로 동영상 URL을 찾아올 수 있습니다.
• 콘텐츠 분석: 도구는 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 콘텐츠를 분석해 정보를 추출하거나 의사결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 URL 리트리버 도구는 웹페이지나 동영상 자막에서 텍스트를 추출할 수 있습니다.
• 작업 실행: 일부 도구는 이메일 발송, 예약, 스마트홈 기기 제어 등 특정 작업을 직접 수행할 수 있도록 합니다.
• 통합: 도구는 종종 다른 시스템 또는 플랫폼과 연동되어 AI 에이전트의 기능을 확장합니다. 예를 들어, API 도구를 통해 소셜 미디어 플랫폼과 상호작용할 수 있습니다.

AI 도구 사용 사례

• NLP 도구: 자연어 입력을 처리 및 이해하여 AI 에이전트가 인간의 언어를 해석하고 응답할 수 있게 합니다.
• 검색 도구: AI 에이전트가 인터넷이나 특정 데이터베이스에서 정보를 검색하고 받아올 수 있게 합니다.
• 자동화 도구: 일정 예약, 이메일 관리 등 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다.

AI 에이전트와 도구의 상호작용

• 모듈성: AI 에이전트는 작업에 따라 다양한 도구를 사용할 수 있도록 모듈형으로 설계되는 경우가 많습니다. 이러한 모듈성 덕분에 다양한 상황에 유연하게 대처할 수 있습니다.
• 툴 콜링: 고급 AI 에이전트는 필요할 때 특정 도구를 ‘호출’하거나 활성화할 수 있습니다. 예를 들어, YouTube 동영상 요약 요청이 들어오면 동영상 검색, 자막 추출, 요약 생성 등 여러 도구를 순차적으로 호출할 수 있습니다.

요약:
AI 에이전트는 작업을 수행하는 주체이고, 도구는 이들이 작업을 수행하도록 돕는 특화된 컴포넌트 또는 소프트웨어입니다. 이 요소들의 결합을 통해 AI 시스템은 다양한 애플리케이션에서 효율적이고 효과적으로 작동할 수 있습니다.

AI 에이전트 플로우 시작하기

FlowHunt에 처음 접속하면 “Getting Started” 페이지가 나타납니다. 챗봇을 설정하려면 아래 단계를 따라주세요.

FlowHunt에서 플로우 만들기

1. “Flows” 탭으로 이동: “Flows” 탭을 클릭해 새 프로젝트를 시작하세요.
2. 새 플로우 생성: 이름과 상세 설명을 입력해 목적을 명확히 관리하세요.

입력과 출력을 추가하기

1. 입력 정의: 사용자의 질문(쿼리)을 입력으로 설정합니다.
2. 출력 정의: 사용자의 질문에 대한 생성된 답변을 출력으로 설정합니다.

입력과 출력 사이에 발생하는 모든 과정이 원하는 결과를 위한 텍스트 생성 과정을 결정합니다.

플로우에 필수 컴포넌트 추가하기

툴 콜링 에이전트 추가

툴 콜링 에이전트: 이 컴포넌트는 사용자 쿼리에 따라 적절한 도구를 선택합니다. 사용 가능한 도구는 왼쪽 트레이의 도구 칸에서 찾을 수 있습니다.

채팅 히스토리와 LLM 통합

1. 채팅 히스토리: 챗봇이 이전 대화를 기억하여, 초기 응답에 만족하지 않을 때 적응할 수 있도록 돕습니다.
2. LLM (대형 언어 모델): 툴 콜링 에이전트에는 내장된 GPT-4 모델이 있지만, 필요에 따라 다른 AI 모델을 추가할 수 있습니다.

AI 에이전트에 도구 추가하기

챗봇의 목적에 맞는 도구를 선택하세요. 다음은 사용 가능한 도구의 개요입니다.

• Arxiv 도구: 물리, 수학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 학술 논문을 무료로 제공하는 오픈 액세스 아카이브입니다.

• DALL·E 이미지 생성 도구: 자연어 설명을 바탕으로 디지털 이미지를 생성하여 콘텐츠에 독특한 시각 자료를 추가할 수 있습니다.

• PubMed: 방대한 생명과학 및 의학 논문 데이터베이스에 접근할 수 있어 건강 관련 정보에 적합합니다.

• Reddit 도구: Reddit 게시글에서 쿼리를 검색해 커뮤니티 인사이트와 트렌드를 제공합니다.

• Stackexchange 도구: 다양한 주제에 대해 질문하고 답변할 수 있는 플랫폼으로, 풍부한 정보와 전문가 의견을 얻을 수 있습니다.

• Wikipedia 도구: 일반 지식과 배경 정보를 위한 종합 온라인 백과사전입니다.

• YouTube 검색: 관련 동영상을 YouTube에서 찾아 참고 링크로 연결합니다.

• 라이브 상담 도구: 실시간 지원 채팅에 연결해 전자상거래·비즈니스 문의에 활용할 수 있습니다.

리트리버로 챗봇 맞춤화하기

리트리버는 콘텐츠 생성과 질문에 대한 정확한 답변에 매우 유용합니다.

• GoogleSearch 리트리버: Google 또는 특정 도메인에서 검색해 관련 URL의 데이터를 추출합니다.
• URL 리트리버: 출력에 사용된 링크를 제공해 사용자가 출처를 직접 확인할 수 있습니다.
• Document 리트리버: 미리 연결된 문서를 맥락으로 활용해 답변을 생성하므로, 더욱 상세하고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

툴 콜링 에이전트 설정

1. 시스템 메시지 프롬프트: 에이전트의 목적을 안내하는 프롬프트를 설정하세요. 예를 들어, 다양한 쿼리를 제공된 도구로 처리하도록 지시할 수 있습니다.

에이전트 플로우 마무리

에이전트 컴포넌트를 출력에 연결하세요. 이제 AI 챗봇이 다양한 작업을 처리할 준비가 완료되었습니다!

마무리

FlowHunt로 AI 챗봇을 만드는 이 가이드를 따라주셔서 감사합니다. 궁금한 점이 있으시면 언제든 문의하거나 아래에 댓글을 남겨주시면 답변드리겠습니다.

이 단계를 따라 자신만의 용도에 맞춘 다재다능한 AI 챗봇을 만들어보세요. 즐거운 챗봇 제작 되시길 바랍니다!