코딩 없이 나만의 AI 에이전트를 만드는 방법

데이터 분석에서 창의적인 프로젝트에 이르기까지 복잡한 작업을 처리할 수 있는 개인 AI 비서가 있다고 상상해보세요. 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 말이죠. 이 글에서는 최첨단 AI 기술을 활용해 생산성을 향상시킬 수 있도록 자체 AI 에이전트를 만드는 과정을 안내해드리겠습니다.

AI 에이전트란 ​​무엇이고 어떻게 도움을 줄 수 있는가?

AI 에이전트, 지능형 에이전트라고도 알려진 이 에이전트는 주변 환경을 반자율적으로 인식하고 추론하며 특정 목표를 달성하기 위해 조치를 취할 수 있는 소프트웨어 프로그램입니다. 지속적인 프롬프트와 지시가 필요한 ChatGPT와 같은 도구와 달리 AI 에이전트는 전반적인 목표에 따라 독립적으로 행동할 수 있습니다.

예를 들어, 웹 애플리케이션을 개선하는 임무를 맡은 AI 에이전트를 상상해 보세요. 사용자 기능 요청을 분석하고, 기존 기능과 비교하고, 구현하기 가장 쉬운 기능을 구현할 수 있습니다. 이 작업에 ChatGPT를 사용하려면 각 단계에서 여러 프롬프트와 인간의 안내가 필요하지만, AI 에이전트는 분석에서 구현까지 전체 프로세스를 독립적으로 스스로 프롬프트하고 탐색할 수 있습니다.

AI 에이전트가 실제로 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 다른 예는 다음과 같습니다.

• 주어진 주제나 지침에 따라 잘 조사된 기사, 블로그 게시물, 백서 및 기타 장문 콘텐츠를 작성합니다.
• 다양한 출처의 데이터를 집계하여 포괄적인 보고서를 작성하고, 추세를 분석하고, 결과를 명확하고 간결하게 제시합니다.
• 학생의 강점과 약점을 평가하고 이에 따라 교육 내용을 조정하여 개인화된 학습 계획을 만듭니다.
• 웹사이트 SEO를 모니터링하고 최적화하고, 개선 사항을 제안하고, 변경 사항을 구현합니다.

AI 에이전트는 정교한 특성과 인상적인 기능에도 불구하고 코딩 없이도 만들 수 있습니다. 이 기사의 다음 섹션에서는 그 방법을 보여드리겠습니다.

옵션 1: AgentGPT에 가입하기

난이도 : 쉬움

비용 : 월 $40

AgentGPT 는 사용자가 브라우저에서 직접 반자율 AI 에이전트를 조립, 구성 및 배포할 수 있는 웹 애플리케이션입니다. 이러한 에이전트는 작업을 독립적으로 생각하고, 실행하고, 최대 25개의 자체 프롬프트 루프를 수행하여 결과에서 학습하여 지정된 목표를 향해 작업하도록 설계되었습니다.

이 앱은 실제 사고를 위해 OpenAI의 GPT 모델에 의존하지만 ChatGPT 구독이나 API 액세스가 필요하지 않습니다. 대신 AgentGPT는 자체 구독을 제공합니다. 다행히도 기본 기능을 지불하지 않고도 시도할 수 있는 무료 버전도 있습니다.

AgentGPT를 시작하려면 AgentGPT 메인 페이지로 이동하여 새 에이전트의 이름을 지정하고 목표를 정의해야 합니다 . AgentGPT가 목표를 달성하기 위해 입력을 기다리지 않으므로 목표는 최대한 구체적으로 지정하세요. 예를 들어, “기사 쓰기” 대신 “소규모 기업을 위한 PCI 4.0 규정 준수에 대한 기사 쓰기”를 사용합니다.

목표가 설정되면 도구 버튼을 클릭하여 에이전트의 역량을 사용자 지정할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트가 액세스할 수 있는 외부 도구를 선택할 수 있습니다.

에이전트를 구성한 후 Play 버튼을 클릭하여 활성화합니다. 아직 로그인하지 않은 경우 Google, GitHub 또는 Discord 계정을 사용하여 로그인하라는 메시지가 표시됩니다. 로그인한 후에는 AI 에이전트가 정의된 목표를 달성하기 위해 노력하는 모습을 앉아서 지켜볼 수 있습니다.

옵션 2: 컴퓨터에 AutoGPT 설정

난이도 : 어려움

비용 : 사용하는 모델에 따라 다릅니다.

AutoGPT 는 OpenAI의 GPT-4 모델에서 시작된 혁신적 물결에서 나온 무료 오픈 소스 도구입니다. 간단하지만 강력한 아이디어를 기반으로 합니다. 즉, 작업을 반자율적으로 결정하고 실행하여 결과를 피드백하여 정의된 목표를 향해 반복적으로 개선하고 진행할 수 있는 언어 학습 모델(LLM)을 사용하는 것입니다.

원래 AutoGPT는 GPT-4에만 국한되었지만 이제는 Anthropic의 Claude, Groq 또는 ( 추가 구성을 통해 ) 검열되지 않은 로컬 모델에서도 사용할 수 있습니다 .

머신에 AutoGPT를 설정하려면 몇 가지 단계를 따라야 합니다. 먼저 GitHub 저장소 에서 AutoGPT 프로젝트를 다운로드합니다 . Git을 사용하여 저장소를 복제하거나 ZIP 파일로 다운로드하여 원하는 위치에 압축을 풀 수 있습니다.

프로젝트 파일이 있으면 autogpt 폴더 로 이동합니다. 여기서 .env.template 이라는 파일을 찾을 수 있습니다 . 이 파일의 복사본을 만들고 이름을 .env 로 바꿉니다 . 이 파일에는 API 키를 포함한 구성 설정이 포함됩니다.

텍스트 편집기에서 .env 파일을 엽니다 . 사용하려는 LLM 공급자에 대한 API 키를 설정해야 합니다. 가장 일반적인 선택은 OpenAI이지만 AutoGPT는 다른 공급자도 지원합니다. OPENAI_API_KEY= 라고 적힌 줄을 찾아 따옴표나 공백 없이 등호 바로 뒤에 API 키를 삽입합니다. 또한 OPENAI_API_KEY= 텍스트 앞에 있는 # 기호를 제거해야 합니다 .

API를 통한 최신 GPT-4o와 같은 모델에 대한 액세스는 입력 및 출력 토큰의 수에 따라 가격이 책정된다는 점을 명심하세요. 즉, AutoGPT를 사용하는 비용은 프롬프트의 총 길이와 출력의 총 길이를 합친 것에 따라 달라집니다.

API 키를 설정한 후 .env 파일에서 다른 설정을 구성하고 싶을 수 있습니다. 활성화하거나 조정하려는 모든 설정에서 # 접두사를 제거하세요.

다음으로, 필요한 종속성을 설치 해야 합니다 . Poetry가 설치되어 있다면 poetry installautogpt 폴더에서 실행할 수 있습니다. 설치되어 있지 않다면 AutoGPT가 시작될 때 필요한 종속성을 확인하고 설치합니다.

설치가 완료되면 이제 AutoGPT를 실행할 수 있습니다. 명령줄을 사용하여 AutoGPT 디렉터리로 이동하고 ./autogpt.sh(Windows 에서는 대신 .\autogpt.bat 사용)를 실행한 다음 필요한 플래그나 인수를 입력합니다. ./autogpt.sh –help를 사용하여 사용 가능한 옵션을 확인할 수 있습니다.

프롬프트를 입력하기만 하면 AutoGPT가 나머지 작업을 처리합니다.

보시다시피, 이제 반자율 AI 에이전트를 만들고 이를 사용하여 모든 종류의 작업, 특히 텍스트 입력 및 텍스트 출력과 관련된 작업을 수행하는 것이 매우 쉽습니다. 하지만 최신 AI 기술은 텍스트 이해 및 생성보다 훨씬 더 많은 것을 할 수 있습니다. 예를 들어, 로컬 머신에서 이미지를 생성하는 데 사용할 수도 있습니다.

이미지 출처: DALL-E. 모든 스크린샷은 David Morelo가 촬영했습니다.