BEAI를 통한 AI 에이전트 구축은 세 가지 주요 단계로 이루어집니다.
1. 데이터 소스 연결
BEAI는 PostgreSQL, Notion, Google Docs, Gmail 등 다양한 데이터 소스를 통합합니다. 이 데이터들은 Go 기반의 단일 스토리지에 실시간 동기화되며, psql이나 ActiveRecord 같은 도구를 통해 접근 가능합니다. 이는 에이전트의 풍부한 컨텍스트와 시맨틱 검색을 지원합니다.
2. 에이전트 지침 정의
에이전트의 역할은 코딩 없이 일반 텍스트로 정의됩니다. 예를 들어, “BEAI를 대표하여 고객 이메일에 친절하게 응답하라”와 같은 명확한 지침을 설정합니다.
3. 도구 및 데이터 접근 활성화
에이전트 기능을 확장하기 위해 SQL 쿼리 기반의 맞춤형 도구를 생성합니다. “마지막 이메일 조회”나 “사용자 구독 정보 확인” 등이 예시입니다. LLM은 JSON으로 정의된 도구를 상황에 맞춰 호출하며, Gmail 이메일 초안 생성 기능으로 인간 개입을 허용합니다.
데모 시나리오: 고객의 PostgreSQL 연결, 고정 IP, 요금제 업그레이드 문의에 대해 에이전트는 연결된 데이터 소스에서 필요한 정보(SQL 쿼리 및 시맨틱 검색)를 수집합니다. 이후, 수집된 정보를 바탕으로 고객에게 응답하는 이메일 초안을 자동으로 생성하여, 복잡한 기술적 질문에도 효율적으로 대응하는 과정을 성공적으로 시연합니다.