– 보안, 비용, 성능까지 실무 관점으로안녕하세요.이번 편은 Agents SDK 시리즈의 마지막 글입니다.지금까지 에이전트를 만들고 실습까지 진행해보셨다면, 이제 이 기술을 실제 서비스나 내부 시스템에 운영 가능한 수준으로 올리는 방법을 고민하실 타이밍입니다.이번 글에서는 다음과 같은 질문에 대한 답을 제시합니다:실서비스에 적용할 때 보안은 어떻게 신경 써야 할까?GPT 호출 비용이 부담된다면 어떻게 줄일 수 있을까?사용자 수가 늘어나도 에이전트가 느려지지 않게 하려면?여러 명이 쓰는 서비스에선 어떻게 사용자 맥락을 구분할까?🔐 1. 보안: 민감한 정보가 오가는 구조에선 기본✅ API Key 보호절대로 코드에 직접 하드코딩하지 마세요..env 파일 + python-dotenv 또는 비밀 관리 시스템(A..
– 일정 관리와 파일 요약 자동화안녕하세요.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.🎯 1. 시나리오 개요목표날짜별 일정을 조회하거나 추가할 수 있는 기능문서 파일 내용을 읽고 요약해주는 기능구성구성 요소 역할구성 요소역할📅 get_schedule(date)해당 날짜의 일정을 조회📁 summarize_file(f..
– 이메일 요약부터 회신까지, AI 에이전트에게 맡기기안녕하세요.이번 글에서는 OpenAI Agents SDK를 활용해 현실 업무를 자동화하는 실전 시나리오를 소개합니다.특히 누구나 공감할 수 있는 ‘이메일 처리 업무’를 예제로 삼아, 멀티 에이전트 구성을 통해 어떻게 요약, 회신, 구독 해지 같은 반복 작업을 GPT가 대신 수행하게 만들 수 있는지 단계적으로 설명드리겠습니다.💼 1. 이런 업무, 직접 하고 계신가요?업무 현장에서 자주 마주치는 이메일 작업 예시:하루 수십 건의 메일을 읽고 분류반복적인 회신 작성 (ex. "문의 감사합니다. 안내드리겠습니다.")불필요한 뉴스레터 구독 해지긴 메일의 핵심만 요약해서 보고이런 작업은 대부분 반복적이고 규칙적이며, GPT의 언어 처리 능력 + Tool 조합으..
– 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..
