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AI Agent POC

실전 AI Agent 개발 프로젝트

Visitors

노트북 LLM API 서버 구축부터 금융, 교육, 코딩, AI Ops 도메인에서 바로 개발을 시작할 수 있는 실전형 AI Agent 문서입니다. 무엇을 먼저 만들고, 어떤 API를 고정하고, 어떤 기준으로 운영 가능성을 검증할지 산출물 중심으로 정리했습니다.

Agent 개발 학습LLMOps 운영 기준

Practical Build Flow

실전 개발 진행 순서

AI Agent는 거대한 자동화부터 만들면 검증이 흐려집니다. 첫 버전은 작은 업무, 명확한 도구, 고정된 응답 schema, 반복 가능한 테스트로 시작합니다.

1. 문제와 사용자 정의

  • 사용자 역할 1개를 정합니다.
  • 반복 업무 1개만 Agent 대상으로 잡습니다.
  • 성공/실패 예시 질문 20개를 먼저 만듭니다.

2. 데이터와 도구 고정

  • RAG 문서 위치와 갱신 주기를 정합니다.
  • Agent가 호출할 tool API를 3개 이하로 제한합니다.
  • 읽기/쓰기/승인 필요 작업을 분리합니다.

3. 얇은 API 먼저 구현

  • `/health`, `/chat`, `/rag/query`, `/agent/run`부터 만듭니다.
  • 응답 schema와 error code를 고정합니다.
  • 로그에는 trace id와 model name을 남깁니다.

4. 검증 후 확장

  • golden set으로 회귀 테스트를 돌립니다.
  • p95 latency와 실패율을 기록합니다.
  • 사람 승인 없는 자동 실행은 마지막에 엽니다.

Delivery Checklist

첫 주에 만들어야 할 산출물

아래 항목이 있으면 프로젝트가 설명 문서에서 실행 가능한 개발 문서로 바뀝니다.

필수 산출물

  • 프로젝트 README와 로컬 실행 명령
  • 환경 변수 샘플과 secret 분리 기준
  • FastAPI 또는 Worker API skeleton
  • RAG 문서 샘플 10개와 chunking 결과
  • 대표 질문 golden set 30개
  • curl 테스트와 k6 smoke test
  • Agent 응답 JSON schema
  • 운영 위험과 fallback 목록

완료 기준

  • 새로운 개발자가 README만 보고 30분 안에 로컬 서버를 실행할 수 있습니다.
  • 브라우저, 클라우드 API, 노트북 API, LLM/RAG 로그가 같은 trace id로 연결됩니다.
  • 정답이 없거나 근거가 약한 경우 Agent가 추측하지 않고 제한된 답변을 반환합니다.
  • 모델 변경 전후 golden set 결과를 비교해 품질 하락 여부를 확인할 수 있습니다.

Sample Project Line

분야별 AI Agent 프로젝트 목록

첫 구현은 작게 시작하되, 운영 검증과 회귀 테스트를 처음부터 포함하는 구조로 설계합니다.

LLM InfraAGT

Laptop LLM API Server

비용 0원으로 노트북에 완전 프라이빗 AI Agent & RAG API 서버를 구축하는 Docker Compose 가이드

TypeScript 기반 클라우드 AI Agent와 노트북 프라이빗 API 서버를 분리합니다. 클라우드는 사용자 접점, 인증, 세션, 라우팅, 정책 검사를 맡고, 노트북은 Ollama LLM Engine, FastAPI 인증 API, Chroma Vector DB, LangChain/LangGraph 오케스트레이션을 Docker Compose로 실행합니다.

데이터

  • 로컬 모델 파일
  • Chroma 벡터 컬렉션
  • RAG 원본 문서
  • API 요청/응답 로그
  • 성능 측정 결과
  • 환경 변수와 docker-compose 설정

Agent Tools

  • ollama_llm_engine
  • fastapi_private_gateway
  • chroma_vector_search
  • langchain_rag_chain
  • langgraph_agent_flow
  • api_key_auth_guard
  • latency_benchmark

AI Agent 범위

  • 클라우드 AI Agent API facade 구성
  • 노트북 Docker Compose 스택 구성
  • Ollama 모델 다운로드
  • Chroma Vector DB 실행
  • FastAPI API 키 인증 적용
  • RAG 문서 적재
  • TypeScript 클라우드 백엔드에서 private API 호출

검증 기준

  • 클라우드와 노트북 책임 경계 검증
  • docker compose health check 성공
  • LLM 모델 목록 조회 성공
  • Chroma collection 생성 성공
  • API 키 없는 요청 차단
  • RAG 검색과 답변 생성 성공
  • Cloudflare/Next.js 백엔드 연동 성공
Docker ComposeOllamallama3.1gemma2FastAPIPythonChromaLangChainLangGraphTypeScript ClientCloudflare Tunnelk6
프로젝트 ABC 보기
FinanceAGT

AutoTrading AI Investment Agent

로컬 SQLite 스크리너 DB와 pgvector RAG를 결합한 실전 주식 투자 AI 에이전트

기존 AutoTrading의 계량 분석 점수(SQLite)를 읽어 Qwen 2.5 3B 모델로 종목 리포트를 합성하고, nomic-embed-text로 768차원 임베딩을 생성해 pgvector(PostgreSQL)에 적재합니다. 이후 LangChain ReAct 에이전트를 통해 실시간 야후 파이낸스 도구 호출 및 시맨틱 RAG 검색을 결합하여 정교한 투자 분석을 제공합니다.

데이터

  • AutoTrading SQLite 스크리너 결과 (autotrading.db)
  • AI 합성 종목 요약 보고서
  • 768차원 임베딩 벡터
  • yfinance 실시간 주가/재무 정보

Agent Tools

  • get_stock_financials
  • get_stock_price_history
  • search_screener_reports
  • get_latest_top_screener_stocks
  • analyze_user_portfolio

AI Agent 범위

  • SQLite 스크리너 DB 커넥터 개발
  • Ollama 로컬 요약 및 임베딩 파이프라인 구축
  • FastAPI 데이터 동기화(/api/autotrading/sync) 구현
  • pgvector 기반 자연어 검색(/api/autotrading/search) 구현
  • LangChain ReAct 투자 AI 에이전트 및 Chat API(/api/chat) 연동

검증 기준

  • SQLite 데이터 정상 추출 여부
  • Qwen 2.5 3B 요약 및 nomic-embed-text 벡터화 성공 여부
  • pgvector 유사도 검색(Cosine Distance) 정확도
  • 에이전트의 상황별 적절한 도구(Tool) 선택 및 한국어 최종 답변 품질
FastAPIOllamaqwen2.5:3bnomic-embed-textPostgreSQLpgvectorSQLiteLangChain-ClassicyfinanceDocker Compose
프로젝트 ABC 보기
AI OpsAGT

AIOps Runbook Agent

알림, 로그, 메트릭, 런북을 연결하는 장애 대응 Agent

운영 알림이 발생했을 때 관련 로그와 메트릭을 요약하고, 안전한 복구 절차와 담당자 확인 포인트를 제시합니다.

데이터

  • Prometheus metrics
  • 애플리케이션 로그
  • 배포 이력
  • 장애 대응 런북

Agent Tools

  • metric_query
  • log_search
  • deploy_lookup
  • runbook_retriever

AI Agent 범위

  • 알림 원인 후보 정리
  • 최근 배포 영향 확인
  • 관련 로그 요약
  • 복구 절차 제안

검증 기준

  • 잘못된 명령 실행 차단
  • 런북 근거 포함
  • MTTR 단축 효과
  • 권한별 도구 제한
FastAPIPrometheusGrafanaOpenTelemetryLangGraphk6
프로젝트 ABC 보기
EducationAGT

EduLab Tutor Agent

학습 진단, 맞춤 문제 생성, 해설 피드백을 연결하는 교육 Agent

학습자의 풀이 이력, 오답 패턴, 커리큘럼 문서를 바탕으로 개인별 학습 경로와 피드백을 제공합니다.

데이터

  • 커리큘럼 문서
  • 문항 은행
  • 풀이 이력
  • 오답 노트

Agent Tools

  • curriculum_retriever
  • quiz_generator
  • answer_checker
  • learning_path_planner

AI Agent 범위

  • 학습 수준 진단
  • 맞춤 문제 5개 생성
  • 오답 원인 설명
  • 다음 학습 경로 추천

검증 기준

  • 정답 판정 정확도
  • 난이도 적합성
  • 해설 근거 포함률
  • 개인정보 최소 수집
Next.jsFastAPIPydanticPostgreSQLpgvectorPlaywright
프로젝트 ABC 보기
CodingAGT

CodeOps AI Agent

코드베이스 분석, 이슈 해결, 테스트 생성, PR 리뷰를 연결하는 개발 Agent

Git 저장소, 이슈, 테스트 로그, CI 결과를 바탕으로 개발자가 변경 범위를 빠르게 파악하고 안전한 코드 수정과 검증을 진행하도록 돕습니다.

데이터

  • Git repository
  • Issue/PR 설명
  • 테스트 실패 로그
  • 코딩 컨벤션 문서

Agent Tools

  • repo_search
  • code_reader
  • test_runner
  • patch_planner
  • pr_review

AI Agent 범위

  • 이슈 요약과 영향 범위 분석
  • 관련 파일/함수 검색
  • 수정 계획 생성
  • 테스트 케이스와 PR 리뷰 초안 작성

검증 기준

  • 빌드 성공률
  • 테스트 회귀 차단
  • 보안 취약 패턴 차단
  • 리뷰 코멘트 정확도
Next.jsFastAPILangGraphTree-sitterGitHub APIPlaywright
프로젝트 ABC 보기