– 첫 에이전트를 만들고, API 서버로 배포해보기안녕하세요. 지난 글에서는 Agents SDK의 핵심 개념인 Agent, Tool, Function Calling, Guardrail에 대해 설명드렸습니다.이제 본격적으로 코드를 작성해서 실제 작동하는 AI 에이전트를 만들어볼 차례입니다.이번 글에서는 다음을 실습합니다:가장 단순한 “Hello Agent” 만들기사용자 정의 도구(tool)를 추가하기FastAPI로 에이전트를 API 서버로 만들기🧪 1. Hello Agent – 가장 단순한 실행 예제에이전트는 Agent 클래스로 만들고, Runner.run_sync로 실행합니다.# hello_agent.pyfrom agents import Agent, Runneragent = Agent( name=..
– Agent, Tool, Function Calling, Guardrail 한 번에 이해하기안녕하세요. 지난 글에서는 Python에서 OpenAI Agents SDK를 설치하고, 간단한 에이전트를 실행해보는 실습을 진행했습니다.이제 본격적으로 이 SDK의 핵심 개념들을 알아볼 차례입니다.Agents SDK는 구조가 단순하지만 강력합니다.이번 글에서는 다음 네 가지 개념을 집중적으로 다룹니다:Agent (에이전트)Tool (도구)Function Calling (함수 호출)Guardrail (가드레일)각 개념은 하나씩 알아두면 별것 아니지만, 제대로 활용하면 GPT를 진짜 “작업을 수행하는 AI”로 만드는 핵심 구성요소가 됩니다.🤖 1. Agent – 우리의 AI 비서 본체Agent는 하나의 GPT 모델..
– FastAPI와 함께 쓰기 위한 준비 단계안녕하세요, OpenAI Agents SDK 실전 가이드 두 번째 편입니다.지난 1편에서는 Agents SDK가 무엇이고, 왜 중요한지를 살펴보았습니다. 이제 본격적으로 Python 환경에서 SDK를 설치하고, 기본적인 실행까지 직접 해보는 실습에 들어가겠습니다.이 글을 끝까지 따라 하시면 Agents SDK 기반 프로젝트의 초기 세팅을 완성하실 수 있습니다.🧰 1. 개발 환경 준비하기✅ 1-1. Python 가상환경 만들기먼저 새로운 Python 프로젝트 디렉토리를 만들고, 가상환경을 구성합니다:mkdir agents-practicecd agents-practicepython -m venv venvsource venv/bin/activate # Windo..
– 새로운 에이전트 시대의 시작안녕하세요. 오늘부터 OpenAI에서 새롭게 발표한 Agents SDK에 대해 알아보는 블로그 시리즈를 시작하려고 합니다.이 시리즈는 Python과 FastAPI 기반으로 AI 서비스를 개발하고자 하는 분들을 위해 Agents SDK의 설치부터 실전 활용, 운영 팁까지 단계별로 안내합니다.그 첫 번째 글에서는 “도대체 Agents SDK란 무엇인가?”, “왜 주목받고 있는가?”, “기존의 LLM 앱과 무엇이 다른가?”를 함께 살펴보겠습니다.🧠 1. LLM이 스스로 작업을 수행한다면?OpenAI의 GPT 모델이 등장한 이후, 우리는 "질문을 하면 답을 해주는 챗봇"을 아주 자연스럽게 받아들이게 되었습니다.하지만 이제는 그 수준을 넘어서, 질문을 이해하고 스스로 판단하여 외부..
이번 글에서는 MCP(Model Context Protocol)를 운영 환경에 적용할 때 반드시 고려해야 할 보안 및 인증 요소들을 심층적으로 정리합니다. MCP는 AI가 외부 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 돕는 핵심 인터페이스이지만, 보안 설계가 미비하면 시스템 전체가 위협에 노출될 수 있습니다. 따라서 MCP를 실무에 도입하거나 운영 중이라면 반드시 체계적인 보안 원칙과 인증 체계를 수립하고 적용해야 합니다.🔐 왜 MCP 보안이 중요한가?MCP는 파일 시스템, 데이터베이스, 외부 API, 클라우드 저장소 등 다양한 리소스에 접근하는 강력한 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 업무 효율성을 높이는 동시에, 아래와 같은 보안 위협에 노출될 수 있습니다:민감한 데이터 노출: 고객 정보, 내부 설계 문..
이번 글에서는 Windows 환경에서 Python 기반으로 MCP(Model Context Protocol) 서버를 개발하고 운영할 때 알아두면 유용한 실전 팁과 노하우를 정리합니다. 특히 로컬 환경이나 사내 인프라 중심으로 MCP를 도입하려는 개인 개발자 또는 소규모 팀에게 실질적인 가이드를 제공하는 데 목적이 있습니다.MCP는 AI 모델이 외부 리소스(데이터베이스, 파일 시스템, API 등)에 안전하고 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 도와주는 프로토콜입니다. 하지만 Windows 환경은 리눅스 기반의 MCP 예시보다 설정과 운영에 차이가 있는 경우가 많기 때문에, 이에 맞는 대응 전략이 필요합니다.🧩 환경 구성 체크리스트MCP 서버를 Windows에서 문제없이 실행하고 운영하기 위해 아래 환경 ..
이번 글에서는 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 문서 기반 코드 생성과 리팩토링을 자동화하는 방법을 심도 있게 소개합니다. 기획 문서, 요구사항 정의서, 설계 문서, README 파일, 회의록 등 다양한 형태의 문서를 AI가 직접 읽고 이해한 후, 코드 작성을 도와주거나 기존 코드를 개선할 수 있도록 하는 실전 활용법을 다룹니다.문서 기반 개발은 협업 과정에서의 의사소통 오류를 줄이고, 코드와 문서 간의 일관성을 유지하며, 생산성과 품질을 동시에 향상시킬 수 있습니다. 이를 위해 MCP의 Filesystem 서버를 활용하는 방법을 중심으로 단계별로 설명하겠습니다.📌 문서 기반 자동화의 가치문서는 단순한 참조 자료를 넘어, 개발 과정에서의 중요한 기준점 역할을 합니다. 특히 다..
이번 편에서는 MCP(Model Context Protocol)를 이용하여 외부 API 호출을 자동화하는 방법을 보다 상세히 살펴보겠습니다. MCP를 활용하면 AI 모델이 직접 외부 데이터를 호출하고 결과를 실시간으로 받아올 수 있으며, 이를 통해 업무 프로세스를 효율적으로 자동화할 수 있습니다.📌 MCP를 통한 API 호출 자동화의 장점MCP를 통해 외부 API 호출을 자동화하면 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다:실시간으로 외부 데이터를 접근하여 활용 가능반복적이고 번거로운 API 호출 작업을 효율적으로 자동화데이터의 정확성 및 신뢰성 향상개발 및 운영 프로세스의 효율성 증대API 데이터 활용도를 높여 업무의 유연성 향상⚙️ 1단계: API 호출을 위한 MCP 서버 설정하기외부 API를 M..
