2025년 최신 브런치 자동화: AI 에이전트 구조와 실전 설계 노하우

AI 에이전트, 일상의 문제를 직접 해결하다

실제 업무 현장에서 AI 에이전트가 어떻게 설계되고, 사용되는지에 대해 Aja와 Jason은 직접 경험을 바탕으로 상세히 공개했습니다. 두 사람은 친구들과의 브런치 약속을 잡으면서 겪는 현실적인 어려움을 AI 에이전트로 해결한 사례를 소개했습니다. 예를 들어, 다양한 취향과 식단 제한을 가진 친구들과 일정을 맞추고, 음식점 선정부터 예약, 그리고 최종 초대까지의 과정을 모두 자동화한 것입니다.

핵심 절차: 현실 문제에서 출발

Jason은 "즉각적인 아이디어가 나오지 않아 고민이 될 때가 있다"고 직접 밝혔습니다. 특히 본인의 경우 즉흥적으로 장소 추천이 어려워 항상 '타코'만 제안하게 되면서 주변 친구들의 불만을 떠안았습니다. 이를 해결하기 위해 구글의 Gemini를 활용, 실제 AI 에이전트를 설계했습니다.

브런치 에이전트 설계: 단계별 문제 해결

1. 입력값 분석과 현실 기반 처리

대화의 시작은 "일요일에 친구들과 브런치를 하고 싶다"는 텍스트 문의에서 출발합니다. LLM(대형 언어 모델)은 '브런치'라는 개념과 시간대를 자동 인식합니다. 하지만 '어느 일요일인가'라는 날짜 문제에서는 LLM의 한계가 드러났습니다. Jason은 이를 해결하기 위해 "시스템 프롬프트에 현재 날짜 정보를 직접 삽입했다"고 밝혔습니다. 즉, 코드에서 time.now나 date.new 값을 프롬프트에 즉시 추가하여 현실 시간을 반영했습니다. 이는 "오늘이 언제인지 LLM이 인식하지 못하는 문제"를 실무에서 직접 경험한 현실적 조치였습니다.

2. 대화형 인터페이스: 사용자 질의 및 명확화

Jason은 "에이전트가 사용자와 직접 질문·답변을 주고받으며, 불명확한 부분을 명확히 할 수 있도록 설계했다"고 했습니다. 예를 들어 '이번 주 일요일인가, 다음 주 일요일인가' 같은 질문에 대응할 수 있는 구조를 마련했습니다.

3. 예약 에이전트 별도 구현: 기능 분할의 원칙

음식점 예약 단계는 '예약 에이전트'로 독립 구현했습니다. Jason의 설명에 따르면, "에이전트는 현실세계 정보(예약 가능 시간, 메뉴 등) 확보 → 예약 실행 → 상세 내용 사용자에게 공유의 과정을 담당합니다. 이 부분만 별개 서비스로 묶으면서, 다른 작동(친구 정보, 알림 등)과 분리되는 '기능 분리(Separation of Concerns)' 원칙을 적용했습니다.

4. 식단 제한 검토: 별도 평가 툴 도입

모든 친구들이 각기 다른 식단 제한(채식, 유제품 알레르기 등)을 갖고 있어, 예약만으로는 부족했습니다. Jason은 "장기 기억(Long-term memory)과 세션 메모리(Session memory) 모두 활용해 친구별 식단 정보를 저장·활용했다"고 강조합니다. 그리고 실질적인 평가를 위해 "'메뉴 평가(eval menu)'라는 전용 도구를 도입"했습니다. 이 툴은 해당 식당의 메뉴와 식단 제한 정보를 조합, "각 메뉴가 얼마나 적합한지 점수화하고, 추천 가능한 메뉴 설명까지 생성"합니다. 이는 실제 생성형 AI의 장점을 극대화한 활용 예시입니다.

Jason은 "예약 에이전트가 내 친구들의 정보까지 알 필요 없이, 식단 평가 기능만 별도로 연결했다"고 했습니다. 그는 "친구들의 기호·알러지는 내가 관리하는 '호스팅 에이전트'의 역할"이라고 명확히 구분했습니다. 이렇게 각 에이전트의 책임을 분리하면, 유지보수와 재사용성이 극대화됩니다.

5. 알림 및 초대 자동화: 개인화된 커뮤니케이션

마지막 단계에서는 친구별 연락 선호도(문자, 캘린더, 이메일 등)까지 고려했습니다. Jason은 "장기 기억 데이터를 통해 각 친구의 연락 선호도 정보까지 반영"했고, "초대장 전송 툴이 내 이메일·캘린더와 연동, 자동으로 맞춤형 초대 메시지를 전송한다"고 직접 설명했습니다. 단, "아직 '전서구(비둘기)'는 지원하지 않는다"고 농담을 더했습니다.

실전 노하우: 각 단계별 핵심 기술과 팁

● 현실 시간 정보 삽입: 시스템 프롬프트에 현재 날짜를 코드로 직접 삽입. ● 기능 분할: 예약, 메뉴 평가, 초대 등 각각의 에이전트·툴 분리. ● 장기 기억 활용: 친구들의 식단 제한이나 연락처 정보 자동 저장 및 활용. ● 평가 및 검증: 메뉴나 초대 전 모든 조건을 재확인, 자동 스코어링 및 추천. ● 대화식 인터페이스: 사용자의 추가 질문·요구에 유연하게 대응.

Jason은 "이 모든 과정을 사람이 하던 일처리 흐름대로 쪼개고, 소프트웨어적으로 자동화했다"고 밝혔습니다. 이를 통해 실제 업무 능률을 높이는 동시에, 사용자가 원하는 맞춤형 경험까지 제공할 수 있다고 강조했습니다. Aja 역시, "본질은 소프트웨어 엔지니어링이지만, 결국은 프로세스 엔지니어링"이라고 평가하며, 논리 분해와 자동화의 원칙을 재차 강조했습니다.

독자 실무 적용: 바로 따라할 수 있는 설계 팁

• 시작은 현실 문제에서: 잡아야 할 업무 흐름을 직접 적고, 단계별로 나누세요.

• 기능별 에이전트 분리: 예약, 평가, 초대 등 각각 독립 모듈로 설계해야 유지·확장이 쉽습니다.

• 장기 기억과 문맥 정보 연결: 사용자의 과거 히스토리(취향, 연락 방법 등)를 에이전트에 기억시키면 개인화가 극대화됩니다.

• 실제 API/툴 연동: 데이터와 업무 자동처리, 초대장 전송까지 모두 하나의 흐름으로 자동화하는 것이 핵심입니다.

결론: 2025년, AI 에이전트는 업무 프로세스의 혁신 도구

브런치 약속 잡기를 예로 든 AI 에이전트 구조 설계는, 모든 일상적 업무 자동화에 그대로 응용 가능합니다. Jason과 Aja의 경험담처럼, 현실적 문제 → 기능 분리 → 기억과 문맥 활용 → 실전 평가 및 자동화의 흐름을 따르면, 여러분도 강력한 자동화 에이전트를 직접 설계·적용할 수 있습니다.

핵심은 "사람이 직접 하던 업무 프로세스를 논리적으로 쪼개고, 각각을 자동화하는 것", 그리고 이를 소프트웨어적으로 실현하는 것임을 강조합니다.

실제 코드를 참고해 직접 배포까지 할 수 있는 링크는 아래에 제공되니, 여러분의 업무에도 즉시 적용해 보시길 바랍니다.

출처 및 참고 :