나만의 AI 비서 만들기 : 체크리스트
AI 에이전트 개발, 이것만은 알고 시작하세요
AI 에이전트 개발의 전 과정을 체계적으로 점검하고, 놓치는 부분 없이 완벽한 나만의 AI 비서를 만들기 위한 체크리스트입니다. 각 단계를 따라가며 프로젝트를 완성해 보세요!
1. AI 에이전트 기본 개념 정의하기
[ ] 뇌 (LLM) 역할 정의: 우리 에이전트가 어떤 종류의 추론, 계획, 문제 해결을 담당할지 명확히 했나요?
[ ] 기억 상자 (Memory) 설계:
[ ] 단기 기억: 대화의 흐름과 맥락을 유지하는 기능을 구현했나요?
[ ] 장기 기억: 과거의 상호작용과 사용자 정보를 저장하여 시간이 지남에 따라 개선될 수 있도록 설계했나요?
[ ] 만능 손발 (Tools) 기획: 에이전트가 목표를 달성하기 위해 어떤 외부 도구(API, 데이터베이스 등)와 연동해야 하는지 목록을 만들었나요?
2. 개발 기반, 에이전틱 프레임워크 선택하기
[ ] 프레임워크 리서치: 내 프로젝트에 맞는 프레임워크(Azure AI, Semantic Kernel, Autogen 등)의 장단점을 파악했나요?
[ ] 확장성 고려: 처음에는 단일 에이전트로 시작하더라도, 나중에 다중 에이전트로 확장할 계획이 있다면 이를 지원하는 프레임워크를 고려했나요?
3. 좋은 AI 에이전트의 3가지 황금 원칙 적용하기
[ ] 공간 (Space): 사용자가 에이전트의 기능과 한계를 명확히 알 수 있도록 안내하고 있나요? (ex: "저는 항공권 예약 전문이에요!")
[ ] 시간 (Time): 에이전트가 과거의 상호작용(성공/실패)을 통해 학습하고 발전하는 '반영(reflection)' 패턴을 적용했나요?
[ ] 핵심 (Core): AI의 불확실성을 인정하고, 사용자가 제어할 수 있는 안전장치(켜고 끄기, 피드백 제공 등)를 마련했나요?
4. 만능 손발, '도구 사용' 패턴 구현하기
[ ] 도구 연동 구현: 데이터베이스 조회, 시스템 연동 등 필요한 외부 도구를 실제로 연동했나요?
[ ] 보안 설정: 각 도구에 대해 최소한의 권한만 부여하여 보안을 강화했나요?
[ ] 오류 처리: 외부 도구(API 등)가 응답하지 않을 경우를 대비한 대체 계획이나 오류 처리 로직을 설계했나요?
5. 더 똑똑한 답변, '에이전틱 RAG' 적용하기
[ ] 질문 분석 및 계획 수립: 사용자의 질문을 분석하여 필요한 데이터 소스와 도구를 선택하는 계획 단계를 구현했나요?
[ ] 정보 검증 및 반복 검색: 검색된 정보가 충분하지 않을 경우, 스스로 판단하여 추가 정보를 탐색하는 로직을 추가했나요?
[ ] RAG와 장기 기억 연동: RAG 과정을 통해 얻은 성공/실패 경험을 장기 기억에 저장하여 성능을 개선하도록 설계했나요?
6. '신뢰성' 확보 비법 적용하기
[ ] 시스템 메시지 프레임워크 작성: 에이전트의 역할, 말투, 행동 규칙 등을 명시한 구체적인 지침(페르소나)을 작성했나요?
[ ] Human-in-the-Loop (인간 참여) 구현: 결제, 삭제 등 중요하고 민감한 작업 전에는 반드시 사용자의 확인 및 승인을 받도록 설계했나요?
7. 복잡한 작업 처리, '계획' 설계 패턴 도입하기
[ ] 하위 작업 분할: 복잡한 요청을 받았을 때, 이를 여러 개의 논리적인 작은 단위(하위 작업)로 분해하는 기능을 구현했나요?
[ ] 체계적 실행: 분할된 하위 작업을 체계적으로 순서에 맞게 실행하도록 설계했나요?
8. 전문가 팀 구성, '다중 에이전트' 패턴 고려하기
[ ] 필요성 검토: 해결하려는 문제가 단일 에이전트보다 여러 전문 에이전트의 협력이 더 효율적인가요?
[ ] 협업 방식 선택: 프로젝트에 맞는 협업 방식(그룹 채팅, 핸드오프, 협업 필터링 등)을 결정하고 설계했나요?
9. 스스로 성장하는 '메타인지' 능력 부여하기
[ ] 자기 성찰 기능: 에이전트가 자신의 행동 결과를 스스로 평가하고, 오류를 수정하며 계획을 개선하는 메커니즘을 도입했나요?
[ ] 투명성 확보: 왜 그런 결정을 내렸는지 사용자가 이해할 수 있도록 설명하는 기능을 고려했나요?
10. 실전! '프로덕션 배포' 전 최종 점검하기
[ ] 종합 평가 시스템 구축: 의도 파악, 도구 선택, 응답 시간, 사용자 만족도 등 시스템의 모든 단계를 측정하고 평가할 준비가 되었나요?
[ ] 프로덕션 오류 처리 계획: 실제 서비스 환경에서 발생할 수 있는 다양한 오류(API 중단, 예상치 못한 입력 등)에 대한 백업 플랜을 마련했나요?
[ ] 비용 관리 및 모니터링: LLM 호출 및 API 사용으로 발생하는 비용을 추산하고, 이를 관리 및 모니터링할 방안을 수립했나요?
