이론에서 실전으로: 진짜 AI 에이전트 만들기의 시작

이론 학습이 끝나고 실제로 AI 에이전트를 만들어보는 시간이다. 준비하며 느낀 몇 가지 인사이트를 나누고 싶다.

1. Flowise가 최고의 선택인 이유. Flowise는 노코드/로우코드 도구다. 이것이 왜 중요한가? Lang Chain과 Lang Graph라는 강력한 프레임워크의 기능을 코딩 없이 활용할 수 있기 때문이다. Crew AI, AutoGen, Agency Swarm 등 다른 도구들도 좋지만, 복잡함 때문에 초보자에게는 진입장벽이 높다. Flowise는 마우스 클릭만으로 대부분의 작업을 할 수 있고, 필요할 때만 JavaScript 몇 줄을 추가하면 된다.

2. 4단계 로드맵의 전략. 첫 번째 에이전트는 스토리와 제목 생성이라는 가장 단순한 작업부터 시작한다. 그 다음은 소셜 미디어용 콘텐츠 생성으로 복잡도를 높이고, 세 번째는 함수 호출을 통한 웹 검색과 메일 작성까지 포함한다. 마지막으로 Python 인터프리터를 활용한 데이터 시각화까지 다룬다. 이런 단계적 접근법이 학습자에게 점진적인 성취감을 주면서도 실무에 바로 적용할 수 있는 기술을 습득하게 한다.

3. 실용성에 초점을 맞춘 프로젝트 선택. 각 에이전트가 실제 비즈니스나 일상에서 바로 쓸 수 있는 것들이다. 리드 리서치와 세일즈 메일 자동화, 블로그 글과 유튜브 스크립트 생성, 재무 포트폴리오 분석과 시각화 등. 이런 프로젝트들은 "이걸 배우면 실제로 어디에 쓸까?" 하는 의문을 해결해준다.

4. 로컬 환경의 중요성. 모든 결과물이 PC에 자동 저장된다는 점도 중요하다. 클라우드에만 의존하지 않고 로컬에서 완전히 제어할 수 있다는 것은 데이터 보안과 활용도 면에서 큰 장점이다. Node.js 설치부터 시작하는 것도 이런 맥락이다.

이제 정말 재미있는 부분이 시작된다. 이론 학습이 답답했을 수도 있지만, 이제 그 지식을 바탕으로 실제 작동하는 AI 에이전트를 만들어볼 차례다. Node.js 설치부터 차근차근 시작해보자. 누구나 할 수 있다.