초보자를 위한 AI 에이전트 구축 방법 (2025)

최근 몇 년간 AI 에이전트 기술은 놀라운 발전을 이루었습니다. 이제 AI 에이전트를 만드는 일은 컴퓨터만 있으면 누구나 할 수 있습니다.

AI 에이전트는 대표적인 AI 트렌드 중 하나로, 앞으로도 다양한 산업에서 빠르게 도입될 전망입니다.

업무 자동화든 AI 어시스턴트 구축이든, 이 가이드에서는 LLM 기반 AI 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 안내합니다.

1. 범위 정의하기

AI 에이전트를 만들 때 첫 단계는 간단합니다. 무엇을 하게 할 것인가요? 에이전트의 목적을 명확히 정리하세요.

AI 에이전트의 실제 활용 사례는 다양합니다. 목적을 정하면 필요한 기능이 결정되고, 그에 맞는 플랫폼을 선택할 수 있습니다.

• 영업용 AI 에이전트는 제품 문의에 답변하고, 옵션을 추천하며, 모델을 비교하고, 가격 정보를 제공합니다.
• 고객 지원 AI 에이전트는 고객 문제를 해결하고, FAQ나 동영상 등 자료를 안내하며, 기술 문제를 지원합니다.
• 지식 관리 AI 에이전트는 사내 정책을 찾아주고, 문서를 요약하며, 직원이 필요한 정보를 빠르게 찾도록 도와줍니다.
• AI 리드 생성 에이전트는 이메일이나 WhatsApp 등 플랫폼을 통해 맞춤형 후속 메시지를 보내고, 대화를 통해 정보를 수집하며, CRM과 연동해 효율적으로 관리합니다.
• HR AI 에이전트는 사내 정책 관련 질문에 답하고, 온보딩을 지원하며, 휴가 신청을 처리합니다.
• 이커머스 AI 에이전트는 주문을 추적하고, 상품 재고를 확인하며, 사용자 취향에 맞는 맞춤형 추천을 제공합니다.

특정 산업에 특화된 경우, 여러 업무를 처리하는 AI 에이전트도 만들 수 있습니다. 예를 들어, 부동산용 AI 에이전트는 매물 추천, 서류 관리, 고객 관리까지 담당할 수 있습니다. 또는 호텔용 AI 에이전트는 예약, 하우스키핑 요청, 추가 서비스 판매까지 처리할 수 있습니다.

확장 가능한 플랫폼을 사용한다면, 거의 모든 업무를 자동화하는 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.

범위를 정했다면, 이제 플랫폼을 선택할 준비가 된 것입니다.

2. 플랫폼 선택하기

선택할 수 있는 AI 에이전트 프레임워크는 매우 다양합니다. 영감을 얻고 싶다면, 저희가 엄선한 상위 9개 AI 플랫폼 목록을 참고해보세요.

여기서 플랫폼을 비교하지는 않겠지만(사실 저희 플랫폼에 애정이 있긴 합니다), 프로젝트에 맞는 플랫폼을 고를 때 고려해야 할 주요 요소를 몇 가지 소개합니다.

AI 플랫폼을 선택할 때 꼭 확인하세요:

1. 학습 자료가 제공되는지. 새로운 도구는 항상 익혀야 하므로, 충분한 자료가 있는지 확인하세요.
2. 목적에 부합하는지. 예를 들어, 영업용 봇이나 멀티 에이전트 시스템이 필요하다면, 고객 서비스에 특화된 플랫폼은 피하세요.
3. 무료 요금제가 있는지 확인하세요. 금전적 부담 없이 미리 테스트해볼 수 있습니다.

오픈소스 솔루션이 필요하다면, 오픈소스 AI 에이전트 옵션도 다양하게 있습니다.

시작할 AI 에이전트 빌더를 정했다면, 이제 직접 AI 에이전트를 만들어볼 수 있습니다.

3. 지침과 변수 만들기

AI 에이전트는 사용 사례와 범위에 따라 완전히 달라집니다. 선택한 플랫폼을 익히고, 그 이해를 바탕으로 나만의 로드맵을 적용하는 과정이 필요합니다.

Autonomous Node로 시작하기

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한 가지 아쉬운 사실을 짚고 넘어가야겠습니다. 모든 ‘AI 에이전트 플랫폼’이 진짜 AI 에이전트를 만들 수 있는 것은 아닙니다.

많은 플랫폼이 AI 챗봇만 제공하고, 에이전트가 스스로 판단해 요청을 수행하는 핵심 기능은 빠져 있습니다.

Botpress Studio에서는 Autonomous Node를 통해 사용자가 구조화된 플로우와 LLM 사용 시점을 에이전트가 스스로 결정하도록 만들 수 있습니다. 개발자는 Autonomous Node에 평문으로 지시만 하면 됩니다.

간단한 문장 몇 줄만으로, Autonomous Node에 AI 에이전트가 무엇을 어떻게 해야 하는지, 성격과 범위, 목적까지 빠르게 정의할 수 있습니다.

AI 챗봇의 일부는 구조화된 방식이 적합합니다. 예를 들어 인사말이나 맞춤형 영업 멘트 등입니다. 하지만 대화 중 일부는 LLM에 맡기고 싶을 때도 많습니다.

정보 수집을 위한 변수 만들기

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AI 에이전트는 사용자에게 여러 질문을 하게 됩니다. 예를 들어:

• 여행 AI 에이전트는 사용자가 어떤 도시의 일정을 원하는지 물어볼 수 있습니다.
• 마음 건강 AI 에이전트는 사용자의 현재 기분을 물어볼 수 있습니다.
• 고객 서비스 에이전트는 사용자가 어떤 도움을 원하는지 묻습니다.

대화 흐름에 따라 정보를 수집하기 위해 1개 이상의 변수를 포함하게 됩니다.

예를 들어, 여행 AI 에이전트는 목적지, 항공권 예약 여부, 인원수, 예산, 선호 활동 등을 물어볼 수 있습니다.

또는 영업 에이전트는 사용자가 원하는 것을 물어보고, 답변에 따라 다양한 대화 흐름으로 이어질 수 있습니다.

4. AI 에이전트 통합하기

통합이 없는 AI 에이전트는 단순히 ChatGPT의 또 다른 버전에 불과합니다. AI 에이전트의 진짜 가치는 통합에서 나옵니다.

AI 에이전트와 연동할 수 있는 엔터티는 매우 다양하며, 유연한 플랫폼을 사용하면 거의 무한한 선택지가 있습니다.

이러한 통합 덕분에 AI 에이전트가 기존 업무 흐름에 자연스럽게 녹아들 수 있으며, 단순한 ‘추가 기능’이 아닌 핵심 역할을 하게 됩니다.

지식 베이스

에이전트가 제품 재고, 지역 규정, 소프트웨어 문서 등 맞춤 정보를 ‘알게’ 하려면, 보통 지식 베이스를 통해 정보를 제공합니다.

지식 베이스를 활용하면 AI 에이전트가 최신의 정확한 정보를 전달할 수 있습니다(일반 챗봇과 달리).

지식 베이스는 표, 문서, 데이터베이스 등 다양한 형태가 될 수 있습니다. 예시로는 사내 문서, 제품 데이터베이스, 규정 저장소, 기업 검색 시스템 등이 있습니다.

가장 강력한 시스템은 검색 기반 생성(RAG)을 활용해 문서를 분석하고 관련 정보를 찾아냅니다. (걱정 마세요, RAG는 AI 에이전트 플랫폼에 기본 포함되어 있습니다.)

채널

채널은 사용자가 AI 에이전트와 소통하는 방법입니다. 예를 들어, WhatsApp 챗봇은 WhatsApp을 통해 대화합니다. Discord 봇은 Discord에서 소통합니다.

고객용 AI 에이전트에서 흔히 쓰이는 채널은 웹사이트 위젯입니다. 웹챗이라고도 하며, 방문자가 웹사이트에서 바로 에이전트와 대화할 수 있습니다.

AI 에이전트가 1개 채널에만 제한될까요? 전혀 그렇지 않습니다. 예를 들어, Facebook Messenger에서 정보를 받고 Slack으로 알림을 보낼 수도 있습니다. 또는 Telegram, SMS, 이메일 등 여러 채널로 메시지를 보내는 에이전트도 만들 수 있습니다.

웹훅

트리거에 따라 AI 에이전트가 자동으로 행동하게 하려면 웹훅이 필요합니다. 웹훅은 실시간으로 다양한 시스템과 소통할 수 있게 해줍니다.

한 시스템에서 이벤트가 발생하면, 웹훅이 다른 시스템에 요청을 보내고, 별도의 사람 개입 없이 자동으로 작업을 실행할 수 있습니다. 웹훅 활용 예시는 다음과 같습니다:

• Salesforce에서 새 리드가 생성되면 AI 에이전트가 점수를 매기고 담당자를 지정합니다.
• 고객 지원 티켓이 생성되면 AI 에이전트가 분류하고 필요한 경우 에스컬레이션합니다.
• AI 에이전트가 주문 상태가 변경될 때 배송 업데이트를 전송합니다.
• 신규 직원은 AI 에이전트로부터 교육 자료와 미팅 초대장을 받습니다.
• 보안 경보가 발생하면 AI 에이전트가 분석하고 IT팀에 알립니다.

플랫폼

AI 에이전트 통합 중 가장 어렵고, 가장 흥미로우며, 가장 유용한 것: 플랫폼입니다.

어렵다고 주저하지 마세요 — 대부분의 플랫폼에는 AI 에이전트를 위한 사전 구축된 통합이 다양하게 제공됩니다.

AI 에이전트와 통합할 수 있는 플랫폼의 예시는 다음과 같습니다:

• Hubspot, Salesforce와 같은 CRM 플랫폼 — 리드 추적 및 육성용
• Zendesk, Intercom과 같은 헬프데스크 플랫폼 — 고객 지원 및 티켓 처리용
• Mailchimp(또는 Hubspot)과 같은 마케팅 자동화 도구 — 외부 이메일 발송용
• Oracle, SAP과 같은 ERP 시스템 — 재고 관리 효율화용
• Google Analytics와 같은 분석 플랫폼 — 에이전트 성과 측정용

예를 들어, HR용 AI 에이전트는 회사의 주요 정책 문서를 지식 베이스로 사용합니다. 직원이 특정 상황을 어떻게 처리해야 하는지 물으면, 챗봇이 정책 문서를 참고해 답변할 수 있습니다.

5. 테스트 및 반복 개선

AI 에이전트를 구축한 후 다음 단계는 이를 다듬는 것입니다. 테스트와 반복은 성공에 필수적이지만, 출시를 서두르는 빌더들이 종종 간과합니다.

AI 에이전트 플랫폼에는 스튜디오 내 시뮬레이터가 제공되어, 에이전트와의 상호작용을 연습할 수 있습니다. 이는 테스트의 첫 단계이자, 개발 과정에서 에이전트를 미세 조정하는 데 중요한 부분입니다.

초기 빌드를 마치면, URL을 통해 친구나 동료에게 샘플 버전을 공유할 수 있습니다. 이렇게 테스트하면 실제 배포 전에 기능이 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

테스트를 거치면서 AI 에이전트를 더욱 개선할 수 있습니다. 그리고 준비하세요: 이 과정은 에이전트를 배포한 후에도 계속됩니다. 이는 정상적인 일입니다.

6. AI 에이전트 배포하기

AI 에이전트가 준비되면, 이제 배포하여 실제로 효과를 발휘하게 할 차례입니다. 선택할 수 있는 배포 옵션은 다음과 같습니다:

• 웹사이트에 위젯으로 배포합니다.
• URL을 통해 사용자에게 공유합니다.
• WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger, Slack 등 메시징 채널과 통합합니다.
• 회사 내부 메시지 보드나 자체 소프트웨어 등 맞춤형 플랫폼 또는 서비스와 통합합니다.

AI 에이전트가 활성화되었음을 사용자에게 반드시 알리세요 – 사용자가 존재를 모르면 에이전트가 제대로 역할을 할 수 없습니다. 명확한 안내가 AI 에이전트를 가치 있는 자원으로 만듭니다.

참고: 여러 AI 에이전트가 함께 동작하는 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 경우, AI 에이전트 라우팅 즉, 트리거를 특정 에이전트로 전달하는 과정을 계획해야 합니다.

멀티 에이전트 시스템이 목표 달성에 얼마나 효과적으로 협력하는지 측정하려면, 멀티 에이전트 평가 시스템이 필요합니다. 이는 여러 에이전트가 함께 작동할 때 발생하는 복잡성을 해결해줍니다.

7. 모니터링 및 개선

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AI 에이전트 프로젝트는 배포로 끝나지 않습니다—실제로 배포가 시작일 뿐입니다. 세상에 공개되면, AI 에이전트가 본격적으로 작동하기 시작합니다.

우수한 AI 에이전트 플랫폼은 지속적인 분석 기능을 제공하여, 사람들이 언제 에이전트를 사용하는지, 어떤 주제로 질문하는지, 어떤 플랫폼을 선호하는지에 대한 인사이트를 제공합니다.

AI 에이전트의 분석 활용을 최적화하는 방법을 더 알고 싶다면, AI 챗봇 분석에 관한 기사를 참고하세요.

AI 에이전트 무료로 시작하기

AI 에이전트에 대한 아이디어가 있으신가요? 저희는 가장 강력하고 유연한 AI 에이전트 플랫폼을 제공합니다.

드래그 앤 드롭 방식의 시각적 플로우 빌더, 방대한 교육 자료, 2만 명 이상의 봇 빌더가 활동하는 Discord 커뮤니티 덕분에 Botpress에서 쉽게 시작할 수 있습니다.

확장 가능한 플랫폼이므로 무엇이든 만들 수 있고, Integration Hub에는 주요 채널과 연결할 수 있는 사전 구축 커넥터가 가득합니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. AI 에이전트와 챗봇의 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트와 챗봇의 차이는, 챗봇은 일반적으로 미리 정의된 스크립트나 결정 트리를 따르지만, AI 에이전트는 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 스스로 상황을 파악하고 판단을 내린다는 점입니다. AI 에이전트는 단순한 대화가 아니라, 적응형이며 과업 중심적으로 설계됩니다.

2. 하나의 에이전트 내에서 OpenAI, Claude, Mistral 등 다양한 LLM을 사용할 수 있나요?

네, 플랫폼이 멀티 모델 오케스트레이션을 지원한다면 OpenAI, Claude, Mistral 등 다양한 LLM을 하나의 AI 에이전트 내에서 사용할 수 있습니다. 이를 통해 비용과 속도에 따라 적합한 모델로 작업을 분배할 수 있습니다.

3. 지식 베이스 외에 AI 에이전트를 학습시키는 방법이 있나요? 파인튜닝이 가능한가요?

대부분의 플랫폼에서는 AI 에이전트를 직접 파인튜닝하는 기능이 항상 제공되지는 않지만, 고급 프롬프트 엔지니어링과 RAG(검색 기반 생성)를 통해 에이전트의 행동을 조정할 수 있습니다. 진정한 파인튜닝이 필요하다면, 별도로 모델을 학습시킨 후 API로 통합해야 합니다.

4. AI 에이전트에 고유한 성격이나 말투를 부여할 수 있나요?

네, 프롬프트 지침에서 톤과 표현 방식을 설정하여 AI 에이전트에 고유한 성격이나 말투를 부여할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트를 브랜드의 목소리에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.

5. AI 에이전트가 답변할 수 있는 범위를 제한할 수 있나요?

특정 도구나 지식 소스에 대한 접근을 제한하고, 워크플로우 내에서 가드레일을 사용해 범위 밖 입력을 필터링하거나 차단함으로써 AI 에이전트의 답변 범위를 제한할 수 있습니다.