AI 에이전트를 구축하려면 프레임워크가 아닌 하나의 작업으로 시작하세요. 사용자가 에이전트에게 무엇을 제공하는지, 에이전트가 수행해야 할 작업은 무엇인지, 좋은 결과는 어떤지 정의합니다. 그런 다음 해당 작업을 안정적으로 완료하는 데 필요한 도구, 컨텍스트, 검사 및 루프를 추가하십시오.

이는 일반적인 실수를 방지합니다. 즉, 작업 자체가 명확해지기 전에 정교한 에이전트 시스템을 구축하는 것입니다.

이 가이드는 첫 번째 버전을 과도하게 구축하지 않고 반복 가능한 워크플로를 작동하는 AI 에이전트로 전환하려는 개발자, 운영자 및 도메인 전문가를 위한 것입니다.

요약;DR

• 하나의 좁은 작업과 명확한 결과로 시작하십시오.
• 도구나 프레임워크를 선택하기 전에 작업 흐름을 작성하세요.
• 상담원에게 필요한 도구만 제공하세요.
• 작업에 필요한 경우에만 메모리, 가드레일 및 여러 에이전트를 추가하세요.
• 단지 구축한 예시가 아닌 실제적이고 지저분한 입력으로 테스트하세요.
• 대부분의 가치가 워크플로우 자체에 있는 경우 AI 스킬은 이를 포장하고 배송하는 더 간단한 방법이 될 수 있습니다.

내용

• 실제로 AI 에이전트를 만드는 것은 무엇입니까?
• AI 에이전트 구축 방법: 8단계 프로세스
• AI 스킬이 충분할 때
• 다른 사람이 에이전트를 사용할 수 있게 만드는 방법
• [자주 묻는 질문](#자주 묻는 질문)
• 먼저 작업 빌드

실제로 AI 에이전트를 만드는 것은 무엇입니까?

AI 에이전트는 다음에 수행할 작업을 결정하고, 도구를 사용하고, 결과를 관찰하고, 목표에 도달하거나 사람의 입력이 필요할 때까지 계속할 수 있는 모델입니다.

일반적인 챗봇 응답과는 다릅니다. 챗봇은 웹사이트 확인 방법을 설명할 수 있습니다. 에이전트는 사이트를 검사하고, 브라우저 또는 테스트 도구를 사용하고, 증거를 수집하고, 완성된 보고서를 반환할 수 있습니다.

정확한 아키텍처는 다양합니다. OpenAI 에이전트 SDK는 에이전트를 선택적 가드레일, 핸드오프, 세션 및 추적과 함께 지침 및 도구를 갖춘 모델로 설명합니다. Anthropic은 코드가 경로를 제어하는 ​​워크플로와 작업 완료 방법을 모델이 더 자유롭게 결정할 수 있는 에이전트를 유용하게 구분합니다.

실질적인 교훈은 간단합니다. 업무에 필요한 최소한의 자율성을 사용하는 것입니다. 예측 가능한 작업에는 고정된 작업 흐름이 더 나은 경우가 많습니다. 에이전트는 경로를 미리 완전히 하드 코딩할 수 없는 경우 유용합니다.

AI 에이전트 구축 방법: 8단계 프로세스

1. 하나의 직업으로 시작하세요

다음과 같은 목표는 피하세요:

마케팅 에이전트를 구축하세요.

뚜렷한 결승선은 없습니다. 조사하고, 광고를 작성하고, 분석을 분석하고, 캠페인을 계획하거나 이 모든 일을 제대로 수행하지 못할 수도 있습니다.

더 나은 출발점은 다음과 같습니다.

랜딩 페이지를 검토하고 증거 및 제안된 수정 사항과 함께 우선순위가 가장 높은 5가지 변환 문제를 반환합니다.

이제 직업에는 경계가 있습니다.

공동으로 글을 쓰기 전에드, 세 가지 질문에 대답하십시오:

무엇이 들어가나요? URL, 개요, 파일, 저장소, 스프레드시트 또는 메시지입니다.

어떤 일이 발생하나요? 상담사가 수행해야 하는 단계입니다.

무엇이 나오나요? 보고서, 편집된 파일, 코드 변경, 프레젠테이션, 후보 목록 또는 기타 결과입니다.

이 세 가지 사항이 불분명하다면 에이전트가 여전히 너무 광범위할 수 있습니다.

2. 프롬프트 전에 작업 흐름을 작성합니다.

능력 있는 사람이 그 일을 어떻게 할 것인지 적어 보십시오.

경쟁 연구 에이전트의 경우 다음과 같을 수 있습니다.

1. 회사와 시장을 이해한다.
2. 관련 경쟁업체를 식별합니다.
3. 승인된 공개 소스를 확인하세요.
4. 제품, 가격, 포지셔닝 및 최근 변경 사항을 비교하십시오.
5. 중요한 주장을 확인하십시오.
6. 구조화된 보고서를 작성하십시오.

이는 모델에서 판단이 필요한 위치, 일반 코드가 더 나은 위치, 에이전트가 사람의 입력을 위해 중지해야 하는 위치를 알려줍니다. 또한 나중에 테스트할 구체적인 내용도 제공합니다.

3. 작업에 필요한 도구만 추가하세요.

도구는 상담원이 업무에 대해 이야기하는 것에서 그 일을 하는 것으로 이동할 수 있게 해주는 것입니다.

연구 대리인은 웹 검색 및 파일 생성이 필요할 수 있습니다. 코딩 에이전트에는 저장소 액세스, 셸 명령, 테스트 및 파일 편집이 필요할 수 있습니다. 문서 에이전트에는 파일 구문 분석과 PDF, 스프레드시트 또는 슬라이드를 생성하는 방법이 필요할 수 있습니다.

OpenAI Agents SDK 도구에는 현재 호스팅된 웹 검색, 파일 검색, 코드 실행, 이미지 생성, MCP 도구, 로컬 런타임 도구 및 사용자 정의 Python 기능이 포함되어 있습니다.

더 많은 도구가 자동으로 더 좋아지는 것은 아닙니다. 모든 도구에는 또 다른 결정과 또 다른 실패 지점이 추가됩니다. 작업을 완료할 수 있는 가장 작은 도구 세트로 시작하세요.

4. 에이전트에 필요한 컨텍스트를 결정합니다.

장기 실행 에이전트는 메시지, 도구 결과, 파일, 검색 결과, 계획, 이전 결정 등 많은 정보를 수집합니다.

매 턴마다 모든 것이 필요하지는 않습니다.

상담원에게 다음 결정에 도움이 되는 컨텍스트를 제공하고 나머지는 필요할 때만 사용할 수 있도록 유지하세요. Anthropic은 이를 [컨텍스트 엔지니어링](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents Effective-context-engineering-for-ai-agents)이라고 부릅니다. 단순히 더 나은 프롬프트를 작성하는 것이 아니라 모델에 사용 가능한 전체 정보 세트를 관리하는 것입니다.

기억은 실제 문제를 해결해야 합니다. 작업이 한 세션에서 끝나면 영구 메모리가 필요하지 않을 수 있습니다. 에이전트가 며칠 또는 프로젝트에 걸쳐 작업하는 경우 저장된 기본 설정이나 프로젝트 상태가 중요할 수 있습니다.

5. 출력 및 검사 정의

“사용자에게 유용한 답변 제공”은 약한 결승선입니다.

웹사이트 리뷰는 항상 다음을 반환할 수 있습니다.

필드	예
이슈	CTA는 모바일에서 찾기 어렵다
증거	CTA는 두 개의 콘텐츠 전체 화면 아래에 나타납니다
우선순위	높음
제안된 수정 사항	기본 작업을 첫 번째 뷰포트로 이동

연구 대리인은 중요한 주장에 대한 소스 링크를 요구할 수 있습니다. 공동ding 에이전트는 변경 후 테스트를 실행할 수 있습니다. 보안 질문 에이전트는 제공된 문서에서 지원되지 않는 답변에 플래그를 지정할 수 있습니다.

이곳이 가드레일이 속한 곳입니다. OpenAI의 현재 SDK는 에이전트 실행 및 도구 호출에 대한 검증을 위한 입력, 출력 및 도구 가드레일을 지원합니다.

데이터 삭제, 외부 메시지 보내기, 콘텐츠 게시, 프로덕션 시스템 변경과 같은 작업에는 환경이 엄격하게 제어되지 않는 한 일반적으로 사람이 검사해야 합니다.

6. 가장 작은 작업 버전 빌드

버전 1에는 다중 에이전트 아키텍처가 필요하지 않습니다.

다음은 OpenAI Agents SDK와 호스팅된 웹 검색 도구를 사용하는 간단한 Python 예제입니다.

``파이썬 비동기 가져오기 에이전트에서 Agent, Runner, WebSearchTool 가져오기

대리인 = 대리인( name="경쟁 연구원", 지침=""" 사용자가 지명한 경쟁사를 조사합니다. 제품, 가격, 포지셔닝 및 최근 공개 업데이트를 비교하세요. 사실에 근거한 주장의 출처를 인용하세요. 짧은 구조의 보고서를 반환합니다. """, 도구=[웹검색도구()], )

비동기 정의 메인(): 결과 = Runner.run을 기다립니다( 대리인, "20명으로 구성된 제품 팀에 대해 Linear, Jira 및 Asana를 비교해 보세요." ) 인쇄(결과.최종_출력)

name == "main"인 경우: asyncio.run(메인())

다음을 사용하여 SDK를 설치합니다.

``배쉬
pip 설치 openai-agent

OpenAI API 키도 구성해야 합니다. 여기에서 워크플로에 필요할 때만 가드레일, 세션 또는 추가 도구를 추가하세요.

다른 프레임워크를 사용하여 동일한 패턴을 구축하거나 루프를 직접 작성할 수 있습니다. 프레임워크는 에이전트가 작업을 안정적으로 완료할 수 있는지 여부보다 중요하지 않습니다.

7. 추악한 사례 테스트

첫 번째 데모가 아마도 작동할 것입니다. 그것은 당신에게 많은 것을 말해주지 않습니다.

사람들이 실제로 보내는 입력을 시도해 보세요.

• 막연한 브리핑
• 누락된 파일
• 상충되는 지침
• 매우 큰 문서
• 에이전트가 접근할 수 없는 소스
• 오류를 반환하는 도구
• 의도한 범위를 벗어나는 요청

그런 다음 최종 답변뿐만 아니라 전체 실행을 확인하세요. 상담원이 올바른 도구를 선택했나요? 충분한 정보를 얻은 후에도 계속 작동했습니까? 누락된 세부정보를 구성했나요? 적절한 시간에 멈췄나요?

AI 에이전트 평가에 대한 Anthropic의 2026년 가이드에서는 평가를 사용하여 오류가 프로덕션에 도달하기 전에 표시할 것을 권장합니다. OpenAI의 SDK에는 모델 회전, 도구 호출, 가드레일 및 핸드오프에 대한 추적도 포함되어 있습니다.

실제 작업의 작은 집합을 유지하고 프롬프트, 도구 또는 모델을 변경할 때마다 다시 실행하세요.

8. 상담원이 부족할 때만 상담원을 추가하세요.

다중 에이전트 시스템은 작업의 여러 부분에 실제로 다른 도구, 컨텍스트 또는 지침이 필요한 경우에 적합합니다.

연구 시스템은 하나의 에이전트를 사용하여 수집할 수 있습니다.다른 사람은 증거를 확인하고, 세 번째 사람은 보고서를 작성합니다. 지원 시스템은 청구 및 기술 질문을 다른 전문가에게 전달할 수 있습니다.

그러나 하나의 간단한 작업을 여러 에이전트에 분할하면 일반적으로 비용이 추가되고 워크플로가 실패할 가능성이 더 커집니다.

Anthropic의 [Building Effective Agents](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents Effective-agents)에서는 간단하고 구성 가능한 패턴으로 시작하여 결과가 향상될 때만 복잡성을 추가할 것을 권장합니다.

에이전트 한 명이 업무를 잘 수행할 수 있으면 에이전트 한 명을 유지하세요.

AI 스킬이 충분할 때

모든 유용한 에이전트에 자체 애플리케이션이 필요한 것은 아닙니다.

때로 중요한 부분은 일반 상담원이 한 작업을 잘 수행할 수 있게 해주는 체크리스트, 지침, 스크립트, 참조, 예제 및 출력 형식 등 워크플로 자체입니다.

AI 스킬이 유용할 수 있는 곳입니다.

Anthropic은 에이전트 스킬을 지침, 스크립트 및 리소스를 패키지화한 폴더로 설명하므로 에이전트가 작업에 필요할 때 전문 지식을 로드할 수 있습니다. 간단한 스킬은 다음과 같습니다:

``텍스트 웹사이트 검토/ ├── SKILL.md ├── 참고자료/ │ └── 리뷰-체크리스트.md ├── 스크립트/ │ └── 분석-page.py └── 자산/ └── 보고서-템플릿.html

`SKILL.md`는 스킬을 사용해야 하는 시기와 작업 수행 방법을 설명합니다. 지원 파일에는 기본 지침에 포함될 필요가 없는 자세한 참조, 결정적 스크립트, 템플릿 또는 자산이 포함될 수 있습니다.

이는 이미 반복 가능한 전문 프로세스가 있고 별도의 UI와 백엔드를 먼저 구축하지 않고도 재사용이 가능하도록 만들고 싶은 경우에 적합합니다.

## 다른 사람이 에이전트를 사용할 수 있게 만드는 방법

노트북에서 작동하는 에이전트는 아직 제품이 아닙니다.

자신만의 앱을 구축하는 경우에도 인터페이스, 인증, 호스팅, 청구, 사용자 격리, 로그 및 사람들이 결과를 받는 방법에 대해 생각해야 합니다.

또 다른 방법은 워크플로를 스킬로 패키징하고 기존 에이전트 마켓플레이스를 통해 게시하는 것입니다.

[Capafy](https://capafy.ai/)에서는 스킬이 자체 에이전트 카드를 통해 스킬 기반 에이전트가 될 수 있습니다. 게시자는 사용자가 기본 프롬프트, 스크립트 및 워크플로를 비공개로 유지하면서 온라인으로 스킬을 실행하도록 하거나 전체 스킬을 다운로드로 제공할 수 있습니다.

Claude Code, Codex, OpenClaw 또는 Hermes 기술이 이미 있는 경우 Capafy 게시자 기술을 설치하십시오.

``텍스트
https://capafy.ai/install-publisher-skill.md 설치

<카파파이CTA 유형="출판사" title="워크플로를 AI 에이전트로 전환" Description="이를 스킬로 패키징하여 Capafy 사용자를 위해 게시합니다." ButtonText="당신의 스킬을 공개하세요" href="https://capafy.ai/earn" />

먼저 유용한 워크플로를 구축하세요. 배포는 에이전트가 사람들이 실제로 결과를 생성할 수 있는 후에 이루어집니다.NT.

자주 묻는 질문

AI 에이전트를 구축하는 가장 쉬운 방법은 무엇인가요?

AI 에이전트를 구축하는 가장 쉬운 방법은 하나의 좁은 작업으로 시작하여 일반 언어로 워크플로를 작성하고 모델에 작업을 완료하는 데 필요한 도구만 제공하는 것입니다. 먼저 단일 에이전트 버전을 빌드하세요. 실제 테스트에서 필요하다고 나타난 후에만 메모리, 가드레일 및 더 많은 에이전트를 추가하십시오.

AI 에이전트를 구축하려면 Python을 알아야 하나요?

아니요. Python은 많은 에이전트 SDK와 예제에서 잘 지원되기 때문에 코드 기반 에이전트에 일반적이지만 핵심 작업은 작업, 워크플로, 도구 및 출력을 정의하는 것입니다. 재사용 가능한 AI 기술을 구축하거나 필요한 작업 및 런타임에 맞는 시각적 에이전트 빌더를 사용할 수도 있습니다.

AI 에이전트와 AI 스킬의 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트는 작업을 수행하는 시스템입니다. 목표를 수신하고, 도구를 사용하고, 결정을 내리고, 결과를 반환합니다. AI 스킬은 상담원에게 전문적인 워크플로를 제공하는 재사용 가능한 지침, 스크립트 및 리소스 패키지입니다. 한 에이전트는 다양한 작업에 대해 다양한 스킬을 로드할 수 있습니다.

하나의 AI 에이전트를 구축해야 할까요, 아니면 멀티 에이전트 시스템을 구축해야 할까요?

하나의 에이전트로 시작하세요. 다중 에이전트 시스템은 작업의 개별 부분에 서로 다른 도구, 컨텍스트, 권한 또는 전문가 지침이 필요한 경우에 적합합니다. 한 에이전트가 워크플로를 안정적으로 완료할 수 있는 경우 이를 여러 에이전트로 분할하면 일반적으로 결과를 개선하지 않고 비용과 디버깅 작업이 추가됩니다.

먼저 작업 구축

AI 에이전트를 구축하는 방법에 대한 가장 좋은 대답은 '프레임워크 선택'이 아닙니다.

직업을 선택하세요. 입력과 출력을 명확하게 하세요. 워크플로를 작성합니다. 작업에 실제로 필요한 도구를 추가한 다음 결과를 신뢰할 수 있을 때까지 실제 입력에 대해 에이전트를 테스트하세요.

그런 다음 영구 메모리, 더 많은 자율성, 다중 에이전트 또는 전체 애플리케이션이 필요한지 결정하십시오.

워크플로 자체가 중요한 부분이라면 스킬로 패키징하여 먼저 출시하세요.

---

관련 자료: Capafy란 무엇입니까? AI 스킬부터 유료상품까지 · AI로 돈 버는 방법: Capafy에서 AI 스킬 판매

출처: OpenAI 에이전트 SDK · OpenAI 에이전트 SDK: 도구 · [Anthropic: 효과적인 에이전트 구축](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents Effective-agents) · Anthropic: Demystifying AI 에이전트 평가 · Anthropic: 에이전트 기술 · Capafy