6 - 나만의 AI 비서 만들기

– 일정 관리와 파일 요약 자동화

안녕하세요.
지난 글에서는 이메일 업무를 자동화하는 멀티 에이전트 구조를 살펴봤습니다.
이번에는 더 개인적인 영역인 일정 관리와 파일 요약을 도와주는 AI 개인 비서 에이전트를 만들어보겠습니다.

우리가 직접 만들어서 실행해볼 이 에이전트는, 다음과 같은 질문에 대응할 수 있습니다:

• “오늘 일정 뭐 있어?”
• “이번 주에 뭐하더라?”
• “프로젝트 계획서 파일 요약해줘”

단순한 Q&A를 넘어, 진짜 생산성을 도와주는 도구형 AI를 만들어보는 경험이 될 것입니다.

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🎯 1. 시나리오 개요

목표

• 날짜별 일정을 조회하거나 추가할 수 있는 기능
• 문서 파일 내용을 읽고 요약해주는 기능

구성

구성 요소 역할

구성 요소	역할
📅 get_schedule(date)	해당 날짜의 일정을 조회
📁 summarize_file(file_name)	파일 내용을 요약
🤖 AssistantAgent	사용자의 요청을 분석해 적절한 도구를 선택해 응답

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🛠 2. 도구 구현

2-1. 일정 조회 도구

from agents import function_tool

# 데모용 고정 일정 DB
schedule_db = {
    "2025-04-09": ["10:00 팀 회의", "13:00 점심 약속"],
    "2025-04-10": ["09:30 출근 보고", "15:00 클라이언트 미팅"]
}

@function_tool
def get_schedule(date: str) -> str:
    """지정한 날짜의 일정을 조회합니다."""
    events = schedule_db.get(date)
    if events:
        return f"{date} 일정: " + ", ".join(events)
    return f"{date}에는 등록된 일정이 없습니다."

2-2. 파일 요약 도구

@function_tool
def summarize_file(file_name: str) -> str:
    """파일 이름을 받아 주요 내용을 요약합니다."""
    if file_name == "프로젝트계획서.pdf":
        return "이 문서는 프로젝트 개요, 목표, 일정, 담당자에 대한 내용을 담고 있습니다."
    return f"{file_name} 요약 결과를 찾을 수 없습니다."

※ 실제 파일 파싱은 PDF 라이브러리나 텍스트 추출 모듈과 연동해 구현할 수 있습니다.

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🧠 3. 에이전트 정의

이제 두 도구를 사용할 수 있는 에이전트를 만듭니다.

from agents import Agent

assistant_agent = Agent(
    name="AssistantAgent",
    instructions="""
    너는 사용자의 일정 관리와 파일 요약을 도와주는 AI 비서야.
    날짜가 포함된 질문에는 get_schedule 도구를 사용하고,
    파일명이 포함된 요청에는 summarize_file 도구를 사용해.
    """,
    tools=[get_schedule, summarize_file]
)

여기서 프롬프트 설계가 중요합니다.
에이전트가 언제 어떤 도구를 사용해야 할지를 명확하게 지시하면, GPT는 그에 따라 잘 판단하고 도구를 호출합니다.

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🧪 4. 실행 예시

from agents import Runner

# 1. 일정 조회 요청
question1 = "2025-04-09 일정 알려줘"
result1 = Runner.run_sync(assistant_agent, question1)
print("[일정 응답]", result1.final_output)

# 2. 파일 요약 요청
question2 = "프로젝트계획서.pdf 요약해줘"
result2 = Runner.run_sync(assistant_agent, question2)
print("[파일 요약 응답]", result2.final_output)

출력 예시:

[일정 응답] 2025-04-09 일정: 10:00 팀 회의, 13:00 점심 약속
[파일 요약 응답] 이 문서는 프로젝트 개요, 목표, 일정, 담당자에 대한 내용을 담고 있습니다.

GPT가 날짜/파일명 등을 이해하고, 알맞은 도구를 스스로 선택해 호출합니다.

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🌐 5. FastAPI로 API 서버 만들기

이 에이전트를 API로 배포하면, 웹이나 모바일에서도 활용 가능합니다.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class UserRequest(BaseModel):
    question: str

@app.post("/assistant")
async def ask_assistant(req: UserRequest):
    result = await Runner.run(assistant_agent, req.question)
    return {"answer": result.final_output}

실행:

uvicorn main:app --reload

Swagger UI: http://localhost:8000/docs 에 접속하여 직접 요청을 테스트할 수 있습니다.

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📈 6. 확장 아이디어

이 구조는 확장성이 뛰어납니다. 예를 들어 다음 기능도 쉽게 추가할 수 있습니다:

기능	도구
일정 추가	add_schedule(date, event)
요약 스타일 선택	summarize(text, style) (간단히, 자세히 등)
파일 비교	compare_files(file1, file2)
업무 시간 분석	analyze_schedule(date_range)

모든 기능은 함수 + 데코레이터만으로 도구화할 수 있고, Agent는 지시만 잘 주면 자동으로 이를 사용할 수 있습니다.

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✅ 마무리하며

이번 글에서는 GPT와 Agents SDK를 활용해 일정 관리와 문서 요약을 도와주는 개인 비서를 구현해봤습니다.
단순한 대화형 AI를 넘어, 진짜 나를 도와주는 AI 도구로서 GPT를 활용하는 경험이 되셨길 바랍니다.

다음 글: 7 - Agents SDK 운영 팁과 확장 전략 – 보안, 비용, 성능까지 실무 관점으로

다음 편에서는 실제 서비스로 운영할 때 필요한 보안, 비용 절감, 성능 최적화 전략을 다룹니다.
또한 여러 명의 사용자나 다양한 작업 흐름에 대응하기 위한 설계 팁도 함께 소개할 예정입니다.