1. 소개

반갑습니다. 오늘은 제가 개발한 엄청난 AI 에이전트를 여러분께 소개해드리고자 합니다. 이 에이전트는 제 비즈니스 업무, 특히 개인 행정 업무 방식에 혁명을 일으킬 것이라고 확신합니다. 인간 비서처럼 이 에이전트를 고려하기 때문입니다. 하지만 인간과 달리 이 에이전트는 24/7 이용 가능하며, 즉시 응답하며, 실제 인간 비서를 고용하는 데 드는 비용의 일부에 불과합니다.

2. 에이전트와의 상호 작용 방법

우리가 에이전트와 상호 작용하는 방식은 전보를 통해서입니다. 휴대전화나 데스크톱에서 전보 앱을 실행하고, 에이전트에게 작업을 요청하기만 하면 됩니다. 에이전트는 그 논리에 따라 작동하며, 결과를 출력하거나 백엔드로 이동하여 작업을 완료했다고 알려줍니다(예: 데이터베이스 업데이트, 일정 이벤트 설정).

3. 실제 데모

실제로 어떤 모습인지 간단한 데모를 통해 알아보겠습니다. 회의에 늦게 도착하게 되어 충분한 준비가 되지 않은 상황이라고 가정해 보겠습니다. 그래서 전보 앱에서 “오늘자 이메일 요약 해줘.”라고 입력하면, 다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다.
오늘자 이메일 요약입니다.
1. 발신인: 아만다
- 리디자인 프로젝트 업데이트 제공
- 홈페이지 레이아웃 업데이트, 브랜딩 업데이트, 모바일 최적화 등
- 프로젝트는 20일에 완료될 예정
- 블로그 페이지 모형 승인 및 14일까지 세부 사항 요청
- 질문이 있으시면 문의 바랍니다.
2. 발신인: 마이크
- 최근 청구서의 오류 알림
- 5일자 청구서에 550달러가 청구되었지만, 올바른 금액은 475달러였습니다.
- 7일 이내에 해결해야 과태료가 부과됩니다.
- 연락처를 제공했습니다.

4. 에이전트 워크플로

이제 에이전트 워크플로 내부에서 실제로 무슨 일이 일어나는지 살펴보겠습니다.

4-1. OpenAI 채팅 모델
우선, GPT-40과 같은 OpenAI 채팅 모델을 사용합니다. 이는 실제 에이전트 엔터티에 제공하는 두뇌 역할입니다.

4-2. Vector Store 툴
다음으로 Vector Store 툴인 Pine Cone을 연결합니다. 이 툴은 사용자 정보를 저장하는 벡터 저장 데이터베이스입니다. 이를 사용하여 “마이크에게 이메일 보낼 수 있어?” “제니에게 이메일 보낼 수 있어?”와 같이 말하면 제니를 찾아서 이메일 주소를 찾아서 실제로 이메일을 보낼 수 있습니다.

4-3. 내장 툴
나머지 툴은 모두 내가 nadn에서 개발한 툴입니다. 이를 통해 이메일 가져오기, 이메일 보내기, 일정 가져오기, 일정 설정, 데이터베이스 업데이트, 데이터베이스 요약 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

5. 실시간 데이터 데모

실행 예를 하나 살펴보면 이해하기가 더 쉬울 것입니다. 전보를 통해 “오늘자 이메일 요약”을 요청한 경우를 살펴보겠습니다. 그러면 실제 데이터가 각 노드를 통과하고 있는 모습을 확인하면서 자세히 설명해 드릴 수 있습니다.

6. 결론

저는 이 AI 에이전트가 여러분의 비즈니스에 엄청난 이점을 제공할 수 있다고 확신합니다. 개인 업무를 자동화하고, 시간과 비용을 절약하며, 생산성을 향상시킵니다. 여러분이 이 에이전트를 어떻게 활용할 것인지 기대가 됩니다.