AI 에이전트는 LLM(대규모 언어 모델)을 기반으로 하는 지능적이고 자율적인 소프트웨어 프로그램입니다. 이들은 자연어를 해석하고, 다단계 작업을 추론하며, 사람 및 디지털 시스템과 상호작용할 수 있습니다. 하드코딩된 지시를 따르는 스크립트와 달리, AI 에이전트는 의도, 데이터 및 이전 상호작용에 따라 동적으로 적응합니다.
AI 에이전트의 핵심 역량
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자연어 이해 (NLU): 인간의 언어를 실행 가능한 의미로 해석합니다.
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추론 및 계획: 작업을 완료하기 위한 논리적 단계를 순서화합니다.
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도구 사용: API, 데이터베이스 또는 디지털 리소스와 상호작용합니다.
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컨텍스트 유지 (메모리): 이전 대화 또는 선호도를 추적합니다.
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자율 실행: 지속적인 인간 개입 없이 작동합니다.
AI 에이전트 아키텍처
안정적이고 안전하며 확장 가능한 AI 에이전트를 설계하려면 다음과 같이 잘 정의된 구성 요소로 나누는 것이 중요합니다.
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라우터 (분류) 에이전트: 디스패처 역할을 하며, 어떤 서브 에이전트가 요청을 처리해야 하는지 결정합니다. 예를 들어, 휴가 신청 요청 시 HRMS 에이전트로 라우팅합니다.
- 서브 에이전트: 각각 특정 도메인의 전문가입니다.
- HRMSAgent: 휴가 요청, 직원 프로필, 휴일 일정 등을 처리합니다.
- FinanceAgent: 경비 청구, 예산, 송장 등을 처리합니다.
- ITAgent: 하드웨어/소프트웨어 요청, 문제 해결 등을 처리합니다. 각 서브 에이전트는 프롬프트 템플릿, 도구 접근 정의, 라이프사이클 훅(로깅, 권한, 보강)을 포함합니다.
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도구 (Tools): 실행 계층으로, 데이터베이스 쿼리, API 호출 또는 문서 생성과 같은 실제 작업을 수행합니다. Rails 환경에서는
lib/tools디렉토리에 정의될 수 있습니다.ruby # lib/tools/leave_balance_tool.rb class LeaveBalanceTool def self.check_balance(user) LeaveBalance.find_by(user_id: user.id)&.remaining_days || 0 end end - 메모리 저장소: 에이전트의 연속성을 위해 필수적입니다.
- 단기 메모리: Redis를 사용하여 대화 기록을 저장합니다.
- 장기 메모리: PostgreSQL을 통해
AgentMemory모델로 이전 대화나 선호도를 유지합니다.ruby class AgentMemory < ApplicationRecord belongs_to :user serialize :history, JSON end
- 보안 계층: 에이전트가 강력한 작업을 수행할 수 있으므로, JWT 인증, RBAC(역할 기반 접근 제어), 유효성 검사된 도구 입력, 감사용 작업 로깅을 통해 보안을 확보합니다.
Rails 구현 단계
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OpenAI 통합:
Gemfile에gem "openai"을 추가하고config/initializers/openai.rb에서 API 키를 설정합니다. -
LLM 래퍼:
LLMClient클래스를 생성하여 OpenAI API 호출을 추상화하고 모델 및 온도 매개변수를 관리합니다. -
라우터 에이전트 로직: LLMClient를 사용하여 사용자 입력을 분석하고, JSON 형식으로 에이전트와 매개변수를 반환하도록 프롬프트를 구성합니다.
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도구 예시:
LeaveBalanceTool과 같이 특정 비즈니스 로직을 수행하는 도구를 정의하고 에이전트가 호출할 수 있도록 준비합니다.
HRMS 포털에 AI 에이전트 적용
HRMS 에이전트는 휴가 요청 접수, 잔액 확인, HRMS 기록 업데이트, 알림 전송, HR 정책 질문 답변 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 에이전트는 특정 이름, 모델, 지침 및 도구 세트로 초기화됩니다.