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코드를 작성할 필요 없이 2일만에 첫 AI 에이전트를 구축하세요 (전체 튜토리얼)

이 글을 읽으려면 26 분

코드를 작성할 줄 모르더라도 첫 번째 에이전트를 구축할 수 있습니다.

원문 제목: 제로 코딩 경험으로 첫 AI 에이전트 만들기 (전체 강의)
원문 작성자: @eng_khairallah1
번역: Peggy, BlockBeats

편집자 주: AI 에이전트를 구축하는 기술은 많은 사람들이 상상하는 것보다 더 낮을 수 있습니다.

본문은 일반 사용자를 대상으로 한 제로 코딩 입문 과정입니다. 이 기사는 에이전트와 챗봇의 차이부터 시작하여, "에이전트 블루프린트"를 설계하는 방법, 작업 실행, 디버깅 및 최적화 방법에 이르기까지 반복적으로 Agent를 "기본 사용 가능"에서 점진적으로 "실제로 유용하게" 만드는 과정을 설명합니다.

일반인에게 있어서, Agent를 구축하는 것을 배우는 것은 본질적으로 자신의 반복 작업을 자동화하는 것을 배우는 것과 동일합니다. 한 주말, 두 날의 시간만 가지고도 귀하의 첫 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.

아래는 원문 내용입니다:

코딩을 알 필요가 없고도 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 즉각 즐겨보시길 권하는 내용입니다.

전혀 코드를 작성할 필요가 없이도 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 대부분의 사람들은 이 문장을 읽을 때 머리를 끄덕이지만, 마음 속 깊이에는 "에이전트를 구축하는 것은 개발자에게만 해당한다"고 여전히 느낍니다.

하지만 사실은 그렇지 않습니다. 명확한 영어로 명령을 작성할 수 있다면, 이 주말에 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이는 장난감이 아니며 시연용 버전도 아닙니다. 실제로 사용 가능한 에이전트입니다: 이는 목표를 수신하고 해당 목표를 여러 단계로 분해하여 각 단계를 수행하도록 도구를 호출하고 실제 결과를 제공하는 것이 가능합니다.

현재 에이전트를 구축 중인 사람들은 모두 엔지니어가 아닙니다. 그들 중에는 마케터, 창업가, 컨설턴트, 연구원 및 콘텐츠 제작자도 있습니다. 그들은 자신의 요구 사항을 충분히 명확하게 설명하여 AI가 실행할 수 있도록 하는 방법만을 알고 있을 뿐입니다.

이것이 유일하게 필요한 능력입니다.

이 글은 제로부터 시작하여 귀하의 첫 번째 실제로 사용 가능한 AI 에이전트를 구축하는 데 도움을 줄 것입니다. 코드, 터미널 경험, 컴퓨터 과학적 배경이 필요하지 않습니다. 단지 명확한 목표와 집중적인 주말이면 충분합니다.

일요일 저녁이면 귀하의 삶 또는 비즈니스에 진정한 영향을 미칠 수 있는 에이전트를 보유하게 될 것입니다.

토요일 오전: 진정한 에이전트란 무엇인가

에이전트는 챗봇이 아닙니다

대부분의 사람들은, 에이전트가 그저 더 고급스러운 챗봇일 뿐이라고 생각합니다. 하지만 사실은 아닙니다.

챗봇은 당신의 질문을 기다리고, 당신에게 답변을 제공하는 것으로 여기면 됩니다. 질문 하나, 답변 하나뿐입니다. 다음 단계는 여전히 여러분이 수행해야 합니다. 여러분이 다시 다음 질문을 하고, 다음 단계를 스스로 수행합니다. 여러분이 전반적인 프로세스의 주도 역할을 하고, 챗봇은 그저 반응 기계에 불과합니다.

에이전트는 완전히 다릅니다. 여러분이 그에게 목표를 제시하면, 그는 계획을 수립하고 단계적으로 실행합니다. 그는 도구를 호출하고, 자신의 작업을 점검하며, 발생하는 문제를 해결하고, 최종 결과물을 전달합니다.

둘 사이의 핵심 차이점은 자율성에 있습니다. 챗봇은 보조 도구일 뿐이지만, 에이전트는 작업을 수행할 수 있습니다.

실제 시나리오를 들어보겠습니다: 여러분은 다섯 대 주요 경쟁사를 연구하고, 비교 문서를 생성하려고 합니다.

만약 챗봇을 사용한다면, 첫 번째 경쟁사에 대해 물어보고 답변을 복사해야 합니다. 그런 다음 두 번째에 대해 물어보고, 다시 답변을 복사해야 합니다. 이를 반복하여 셋째까지 해야 합니다. 그런 다음 여러분은 서식을 정리하고, 분석을 스스로 작성해야 합니다. 이 작업에는 여러분의 능동적인 약 한 시간이 소요됩니다.

에이전트를 사용한다면, 다음과 같이 말하기만 하면 됩니다: "제 산업의 다섯 대 주요 경쟁사를 연구하고, 가격, 기능, 타깃 사용자, 시장 고객층 몇 가지 차원에서 비교하고, 형식화된 비교 문서를 생성해주세요." 에이전트는 각 경쟁사의 정보를 개별적으로 검색하고, 데이터를 수집하여 내용을 구성하고, 비교를 완료하고, 최종 문서를 전달합니다. 여러분은 결과물을 검토하기만 하면 됩니다. 이것은 여러분에게 단 5분 정도의 시간만 소요될 것입니다.

결과는 같지만, 프로세스는 완전히 다릅니다.

에이전트의 작동 방식

각 에이전트에는 네 가지 구성 요소가 포함되어 있습니다.

첫째, 목표.
즉, 에이전트가 어떤 작업을 완료해야 하는지입니다. 목표가 더 명확할수록, 에이전트의 성과가 더 좋습니다.

둘째, 계획.
즉, 목표 달성을 위해 에이전트가 취할 단계입니다. 일부 에이전트는 자체 계획을 생성하고, 일부는 여러분이 설계한 계획에 따라 실행합니다. 가장 우수한 에이전트는 종종 두 가지를 겸비하며, 여러분이 제시한 구조를 따르면서도 실행 과정에서 발견한 정보에 따라 조정합니다.

셋째, 도구.
즉, 에이전트가 사용할 수 있는 능력입니다. 웹 검색, 파일 읽기, 파일 쓰기, 계산, API 액세스 등과 같은 도구가 있습니다. 도구가 없으면, 에이전트는 여러분에게 "생각하면서 말하기"만 하는 텍스트 생성기에 불과합니다. 도구가 있어야만 실제 세계에서 작업을 수행할 수 있습니다.

네 번째, 순환.
에이전트는 한 단계를 실행하고 결과를 확인한 후, 다음 단계를 결정하고 이 과정을 반복하여 목표를 달성할 때까지 이를 수행합니다. 이 순환 메커니즘은 에이전트가 자율성을 갖는 열쇠입니다. 에이전트는 한 단계를 완료하고 멈추지 않고, 대신에 계속 진행하여 작업이 완료될 때까지 이어갑니다.

토요일 오전에 해야 할 일

먼저 이 부분을 두 번 읽으세요. 다른 사람에게 챗봇과 에이전트의 차이를 설명할 수 있을 때까지.

그런 다음, 현재 여전히 수동으로 수행하지만 본질적으로 다단계 프로세스인 작업 3가지를 적어 보세요. 각 작업에 대해 일반적으로 수행하는 단계와 사용하는 도구를 나열하세요.

마지막으로, 그 중에서 가장 간단한 하나를 선택하여 첫 번째 에이전트 프로젝트로 삼으세요.

토요일 오후: Claude를 사용하여 첫 번째 에이전트 구축

플랫폼 선택

현재, 무코드로 에이전트를 구축할 수 있는 두 가지 선택지가 있습니다.

Claude 데스크톱 애플리케이션 내 Claude Cowork.
이것이 가장 간단한 경로입니다. Cowork는 Claude가 여러분의 파일에 접근하고 다단계 작업을 자율적으로 실행할 수 있게 합니다. 이미 Claude 유료 플랜을 구독하고 데스크톱 앱을 설치했다면 즉시 시작할 수 있습니다.

claude.ai 내 Claude Projects.
데스크톱 앱이 없는 경우에도 웹에서 Projects를 통해 직접 Agent를 구축할 수 있습니다. 프로젝트를 생성하고 백그라운드 정보와 명령을로드한 후 대화를 통해 에이전트 워크플로를 실행할 수 있습니다.

두 가지 방법 모두 가능합니다. Cowork는 로컬 파일에 액세스할 수 있기 때문에 강력하지만, Projects는 모든 브라우저에서 실행 가능하여 사용이 더 쉽습니다.

사용 가능한 방법을 선택하고 전진하세요.

에이전트 블루프린트

실제 구축을 시작하기 전에 한 장의 에이전트 블루프린트를 작성해야 합니다. 이 문서는 모호한 아이디어를 실행 가능한 시스템으로 변환합니다.

이 블루프린트는 다섯 가지 질문에 답해야 합니다.

첫 번째, 목표는 무엇입니까?
구체적이고 측정 가능한 한 문장으로 설명하세요.

예: "상위 10개의 AI 뉴스레터를 연구하고 구독자 수, 발행 빈도 및 주요 주제 범위에 따라 순위를 매김."

두 번째, 다음 단계는 무엇인가요?
순서대로 번호 매김.

예:

단계 1: 인기 있는 AI 뉴스레터 검색.

단계 2: 각 뉴스레터에 대해 구독자 수, 발행 속도 및 주요 주제 조사.

단계 3: 데이터를 비교용 표로 정리.

단계 4: 구독자 수를 기준으로 순위 매김.

단계 5: 주요 발견을 요약하는 세 단락 요약문 작성.

세 번째, 에이전트가 필요로 하는 도구는 무엇인가요?
열거하세요.

예: "웹 검색, 데이터 정리, 파일 작성."

네 번째, 최종 산출물은 어떻게 되어야 하나요?
최종 제품을 정확히 설명하십시오.

예: "구독자 수순으로 정렬된 10개의 뉴스레터 비교 표를 포함한 Markdown 문서 및 어떤 뉴스레터가 가장 빠르게 성장했는지 설명하는 요약문이 포함된 것."

다섯 번째, 에이전트가 막힐 경우 어떻게 해야 하나요?
버티게할 규칙을 미리 정의해야 합니다.

예: "구독자 수가 공개되지 않은 경우 '데이터 없음'으로 표시하고 추측하지 마십시오."

Claude를 열기 전에이 청사진을 작성하십시오. 청사진 자체가 여러분의 에이전트입니다. 나머지 부분은 실행에 불과합니다.

에이전트 구축 시작

Claude Cowork를 열거나 Claude Project를 생성하십시오. 청사진을 붙여넣어 지시로 사용하십시오. Claude에게 계획을 단계별로 실행하도록 지시하고 다음 단계로 넘어가기 전에 현재 단계를 확인하도록 합니다.

그런 다음 실행 방식을 관찰하십시오.

Claude는 첫 번째 단계부터 웹을 검색하고 데이터를 수집하며 정보를 정리하고 비교 콘텐츠를 생성하며 요약을 작성하고 최종 문서를 제출합니다.

첫 번째 에이전트가 실행됩니다. 완벽하지는 않을 것입니다. 일부 데이터가 정확하지 않을 수 있고 일부 단계가 미흡할 수 있습니다. 이는 정상입니다. 다음 단계에서 보완하게 될 것입니다.

토요일 오후 해야 할 일

위의 다섯 가지 질문에 따라 에이전트 블루프린트 한 페이지를 작성하십시오.

클로드 코워크를 열거나 클로드 프로젝트를 만듭니다.

블루프린트를 붙여넣고 에이전트를 실행합니다. 출력 결과를 저장하고, 어느 부분이 유효한지, 어느 부분에 문제가 있는지 기록하십시오.

빨리 수정하지 마십시오. 첫 실행 결과만 관찰하십시오.

일요일 오전: 디버깅, 최적화하여 신뢰할 수있는 에이전트 만들기

첫 번째 실행이 항상 마지막 실행이 되지 않는 이유

첫 번째 에이전트 실행 결과 중 60%에서 70%만 올바른 결과일 가능성이 높습니다.

이것은 정상적인 현상입니다. "기본 사용 가능"과 "안정적 신뢰 가능" 간의 차이는 대부분의 사람들이 포기하는 지점입니다. 결과가 완벽하지 않다고 보고하는 순간, 에이전트가 아직 준비되지 않았다고 결론 내립니다.

그들은 틀렸습니다. 에이전트는 이미 준비가 되어 있습니다. 정말로 최적화해야 할 부분은 여러분의 지시사항입니다.

각 불완전한 출력마다 한 가지 메시지가 있습니다. 그것은 여러분에게 알려줍니다: 블루프린트에서 어디가 너무 모호하며, 어디가 지나치게 야심차며, 어디에 주요 세부정보가 부족한지.

디버깅 프로세스

첫 실행의 출력 결과를 가져와 실제 원하는 결과와 비교하십시오.

각 오류에 대해 다음 질문을 스스로에게 던지세요: "나의 블루프린트는 이미 에이전트에게 이 문제를 올바르게 처리하라고 알려 주었는가?"

거의 항상, 답은 부정적일 것입니다. 에이전트가 어떤 것을 알아야 한다고 생각하지만 실제로 명확하게 쓰여 있지 않았습니다.

첫 번째 실행 시 가장 흔하게 발생하는 문제는 다음과 같습니다:

· 목표가 너무 모호하여 에이전트에게 너무 많은 해석 여지를 남김;

· 단계가 누락되어 있어 에이전트가 스스로 추측해야 함;

· 품질 기준이 없어서 에이전트가 "충분히 좋음"이 무엇인지 모름;

· 오류 처리 메커니즘이 없어서 에이전트가 문제를 표시하는 대신 추측을 선택함.

이러한 문제를 해결하는 방법은 여러분의 블루프린트를 더 구체적으로 만드는 것입니다. 그리고 다시 한 번 에이전트를 실행하세요.

순환 최적화

· 에이전트 실행.

· 출력 검토.

· 오류 식별.

· 블루프린트 업데이트하여 문제 해결.

· 에이전트 다시 실행.

· 이 프로세스 반복.

이것이 에이전트 구축의 핵심 기술입니다. 첫 번째 시도에서 완벽한 블루프린트를 작성하는 것이 중요한 것이 아니라, 빠른 반복을 통해 지속적으로 최적화하는 것입니다.

대부분의 경우, 사람들은 3~4회의 반복만으로 에이전트의 정확성을 60%에서 90%로 끌어올릴 수 있습니다. 나머지 10%는 점진적으로 발견되는 실제 사용 과정에서의 가장자리 케이스에서 나옵니다.

일요일 오전에 해야 할 일

토요일에 실행된 출력 결과를 검토하고 모든 문제를 나열합니다.

각 문제에 대해 블루프린트에서 결함을 추적합니다.

보다 구체적인 지침, 품질 기준 및 오류 처리 규칙을 사용하여 블루프린트를 업데이트합니다. 에이전트를 세 번 실행하고 각 실행 후 계속해서 최적화합니다. 출력이 실제 유용해지면 멈춥니다.

일요일 오후: 확장하고 두 번째 에이전트 구축

하나의 에이전트는 재미있지만, 두 개의 에이전트는 시스템 구축의 시작입니다

이제 프로세스에 익숙해져서 전혀 다른 작업을 위한 두 번째 에이전트를 구축할 수 있습니다.

첫 번째 에이전트는 규칙을 가르쳐줍니다. 두 번째 에이전트는 속도를 가르쳐줍니다. 놀랍게도, 두 번째 에이전트를 구축하는 것이 훨씬 빠를 것입니다. 블루프린트는 한 시간이 아니라 15분만 걸릴 수도 있습니다. 첫 실행에서 80% 완료일 수도 있습니다. 최적화가 4회가 아니라 2회만 필요할 수도 있습니다.

이것이 에이전트 구축 경험의 복리 효과입니다. 구축하는 각각의 에이전트는 그 다음에 더 빠르고 더 좋은 결과를 만들어냅니다.

영감이 필요하다면, 아래에서 선별한 몇 가지 성숙한 진입 방향 중 하나를 선택할 수 있습니다.

에이전트 연구.
주제를 주면 키 인사이트, 정보원 및 다음 단계 제안이 포함된 구조화된 연구 브리프를 생성합니다.

콘텐츠 재가공 Agent。
긴 문서를 제공하면 당신의 어조에 맞게 트윗 다섯 개, 링크드인 게시물 세 개, 그리고 소식지 콘텐츠 하나를 생성합니다.

미팅 준비 Agent。
개인의 이름과 회사를 제공하면 상대의 배경, 최근 업데이트, 공통된 연락처, 그리고 토론 주제 제안을 포함한 한 페이지의 요약서를 작성합니다.

경쟁사 감시 Agent。
세 개의 경쟁사 이름을 제공하면 매주 업데이트를 생성하여 이러한 기업의 최신 발표, 가격 변동, 제품 업데이트를 추적합니다.

이메일 초안 Agent。
회신이 필요한 이메일 그룹을 제공하면 긴급도에 따라 분류하고 당신의 어조와 기호에 따라 회신 초고를 생성합니다.