코딩 없이 AI 에이전트 뚝딱 만든다고? 랭스미스 에이전트 빌더, 대체 뭔가요?
코딩 없이 '똑똑한 AI 비서' 뚝딱! 랭스미스 에이전트 빌더의 혁신적인 3가지 비밀 (노코드, 메모리, 메타프롬프팅)
요즘 ai 에이전트 만들기가 대세라고 하죠. 그런데 코딩을 전혀 몰라도 AI를 만들 수 있는 도구가 나왔다고 해요. 바로 랭스미스 에이전트 빌더라는 건데요. 이 도구는 드래그 앤 드롭 같은 복잡한 작업 없이 그냥 우리가 쓰는 말, 즉 자연어만으로 ai 에이전트를 만들 수 있게 해준대요. 이건 정말 혁신적인 변화죠. 이 빌더는 단순히 명령을 수행하는 것을 넘어, 시간이 지날수록 사용자에게 맞춰서 적응하고 학습할 수 있도록 설계되었거든요. 특히 메모리 기능이 핵심이라고 하는데, 이게 도대체 어떻게 작동하는 건지 궁금해지죠? 이 빌더는 마치 우리의 비서처럼 시간이 지나면서 더 똑똑해지는 AI를 만들 기회를 제공해 준답니다.
AI가 스스로 똑똑해진다고요? 메모리 기능은 왜 중요할까요?
우리가 만드는 ai 에이전트가 처음부터 모든 것을 완벽하게 알 수는 없겠죠? 그래서 프롬프트, 즉 초기 명령도 고정되어 있으면 안 돼요. 에이전트는 사용자와 함께 문제를 해결하고 활동하는 과정에서 계속해서 프롬프트와 지침을 업데이트해야 하거든요. 이럴 때 필요한 것이 바로 메모리 개념이에요. 랭스미스 에이전트 빌더는 바로 이 메모리 기능을 통합하여 에이전트가 상호작용을 기억하게 만들어요. 에이전트가 사용자와 대화한 내용을 기억하고, 그 기억을 바탕으로 스스로를 개선해 나가는 거죠. 이 학습 과정이 없다면 에이전트는 매번 처음부터 시작해야 하는 한계를 갖게 될 거예요. 그래서 이 빌더는 사용자와의 지속적인 상호작용을 통해 에이전트의 자율성을 높여주는 데 초점을 맞추고 있답니다.
딱딱한 설명 대신 친절한 질문을 던져준다니, 메타프롬프팅이 뭔가요?
ai 에이전트를 만들 때 가장 어려운 부분이 뭘까요? 바로 상세하고 구체적인 초기 프롬프트를 작성하는 것이에요. 설명이 부족하면 에이전트가 엉뚱한 방향으로 가거나 일을 제대로 못 할 수 있잖아요. 이럴 때 랭스미스 에이전트 빌더는 특별한 도구를 제공하는데, 그중 하나가 바로 메타프롬프팅 기능이랍니다. 메타프롬프팅은 우리가 처음에 던진 아이디어를 받아서, 에이전트 빌더가 사용자에게 팔로우업 질문을 던져주는 방식이에요. 예를 들어, 내가 "매일 아침 일정을 요약해 줘"라고만 말하면, 빌더가 "어떤 도구를 쓰고 싶니?", "언제 받고 싶니?" 같은 질문을 추가로 해주는 거죠. 이러한 추가 질문 덕분에 처음 설명이 구체적이지 않아도 에이전트가 필요한 정보를 채워서 더 좋은 에이전트를 만들 수 있어요. 이 과정을 통해 에이전트 구축에 필요한 초기 설명의 범위를 좁힐 수 있는 거죠.
저는 매일 아침 일정을 요약 받고 싶은데, 에이전트는 어떻게 만들어지나요?
실제 에이전트를 만드는 과정을 한번 살펴볼까요? 예를 들어, 매일 아침 일정을 요약해 주는 '데일리 브리퍼'를 만들고 싶다고 가정해 봐요. 먼저 에이전트 빌더에게 이 목표를 알려주면, 빌더는 사용 가능한 도구와 트리거를 검색해서 사용자에게 알려줘요. 사용자가 원하는 것이 불가능할 때도 에이전트가 솔직하게 말할 수 있도록 돕는 거죠. 제가 "캘린더를 읽고 슬랙으로 매일 아침 6시에 보내줘"라고 응답하면, 에이전트는 여기서 멈추지 않아요. 슬랙 메시지를 보내려면 사용자 아이디나 이메일 주소가 필요하죠. 에이전트는 이처럼 추가 정보가 필요한지 계속 판단한 후에, 필요한 정보가 모두 모이면 비로소 에이전트 구축을 시작한답니다. 에이전트가 성공적으로 만들어지기 전에 구글이나 슬랙 같은 외부 서비스와 연결하고 인증(OAuth)을 받는 과정도 꼭 필요해요.
디버그 모드와 메모리 업데이트, 이게 바로 에이전트의 진짜 작동 방식인가요?
에이전트를 만들고 나면, 정말 제대로 작동하는지 확인해야 하잖아요. 랭스미스 빌더에는 작은 테스트 채팅 창이 마련되어 있어요. 이 창은 디버그 모드에서 에이전트를 실행할 수 있게 해주는데, 도구를 실행하기 전에 일시 정지되거든요. 이를 통해 에이전트가 예상대로 움직이는지 꼼꼼하게 확인할 수 있죠. 예를 들어, 일정을 확인하고 슬랙 메시지를 보내는 작업을 테스트할 때 이 디버그 기능이 유용해요. 제가 테스트 도중 "메시지를 보낼 때 항상 시를 덧붙여줘"라고 자연어로 지시를 내렸다고 해봐요. 에이전트는 이 명령을 메모리 파일에 기록하고, 다음 슬랙 메시지 전송 시 그 지침을 반영하여 시를 포함한 메시지를 보내게 돼요. 이처럼 에이전트와 상호작용할 때마다 메모리가 업데이트되면서 에이전트의 행동 방식이 진화하는 것이 핵심이랍니다.
에이전트가 멈추면 어떻게 되죠? 받은 편지함의 역할이 궁금해요!
에이전트가 항상 잘 돌아가기만 하면 좋겠지만, 때로는 멈추거나 도움이 필요할 때도 있겠죠. 제가 이전에 만들어 둔 에이전트의 스레드를 확인해보니, '중단됨' 상태가 있었어요. 이 상태는 에이전트가 스스로 해결할 수 없어서 사용자의 도움이 필요하다는 뜻이거든요. 예를 들어, 구글 캘린더 인증이 안 되어 있어서 멈춘 경우가 있었어요. 하지만 그냥 실패하는 대신, 이 에이전트는 사용자의 알림이라는 내장 도구를 사용해서 그 스레드에 "도움이 필요합니다"라는 메시지를 남겼답니다. 이것이 바로 에이전트 받은 편지함의 예시예요. 이 받은 편지함을 통해 우리는 에이전트가 작동하는 동안 모니터링할 수 있고요. 에이전트는 스스로 문제를 해결하지 못할 때 사용자에게 연락하여 도움을 요청하는 방식으로 작동해요. 이렇게 사용자와 소통하며 도움을 받는 과정에서도 메모리는 계속 활성화되어 에이전트는 학습하게 됩니다.
시각적 작업 없이 자연어로 만드는 AI, 이게 정말 가능한가요?
랭스미스 에이전트 빌더의 가장 큰 특징은 노코드라는 점이에요. 이 빌더는 복잡한 시각적 워크플로우 설계 도구가 아니에요. 대신, 우리는 자연어로 에이전트를 만들고, 이 에이전트가 자율성을 가지고 작동하도록 돕는 구조예요. 메모리를 통해 사용자와의 상호작용으로 지속적으로 에이전트를 업데이트할 수 있게 지원하죠. 이 시스템은 현재 비공개 베타로 제공되고 있다고 해요. 만약 지금 바로 써보고 싶다면 대기자 명단에 등록해야 순서가 되면 초대받을 수 있답니다. 코딩 없이도 나만의 똑똑한 자동화 도우미를 만들 수 있다니 정말 흥미롭지 않나요? ai 자동화의 새로운 가능성을 이 빌더를 통해 탐색해 볼 수 있을 거예요. 생산성을 확 올릴 수 있는 기회가 코앞에 다가온 것 같네요.
정리
1. 코딩 장벽 제로: '노코드 AI'의 시대
- 핵심 메시지: 랭스미스 에이전트 빌더는 복잡한 코딩이나 드래그 앤 드롭 같은 시각적 작업 없이 **자연어(우리가 쓰는 말)**만으로 AI 에이전트를 만들 수 있게 해줍니다.
- 경쟁력: AI 에이전트 만들기가 대세이지만, 이 도구는 비개발자도 자신만의 자동화 도우미를 만들 수 있는 노코드(No-Code) 혁신을 제공합니다.
- 최적화 키워드: 노코드 AI 에이전트, 자연어 에이전트 구축, 코딩 없이 AI
2. 시간이 지날수록 똑똑해지는 비밀: AI 메모리 기능의 작동 원리
- 핵심 메시지: 이 빌더의 핵심 기능은 메모리 기능입니다. 에이전트는 사용자와의 상호작용을 기억하고, 이 기억을 바탕으로 스스로를 개선하고 학습합니다.
- 경쟁력: 에이전트는 처음부터 완벽할 수 없으므로, 메모리를 통해 프롬프트와 지침을 지속적으로 업데이트하여 매번 처음부터 시작해야 하는 한계를 극복합니다.
- 실제 사례: 사용자가 테스트 도중 "메시지를 보낼 때 항상 시를 덧붙여줘"라고 지시하면, 에이전트는 이 명령을 메모리 파일에 기록하고 다음 전송 시 반영합니다.
- 최적화 키워드: AI 메모리 기능, AI 학습 및 적응, 지속적인 프롬프트 업데이트
3. 초기 설정의 완성도를 높이는 마법: 메타프롬프팅
- 핵심 메시지: AI 에이전트 구축에서 가장 어려운 상세한 초기 프롬프트 작성 문제를 해결하기 위해 빌더는 메타프롬프팅 기능을 제공합니다.
- 작동 방식: 사용자의 초기 아이디어를 받은 에이전트 빌더가 팔로우업 질문을 던져 필요한 정보를 채우고 초기 설명의 범위를 좁혀줍니다.
- 예시: "매일 아침 일정을 요약해 줘" → 빌더가 "어떤 도구를 쓸까요?", "언제 받을까요?"와 같은 추가 질문을 합니다.
- 최적화 키워드: 메타프롬프팅, 팔로우업 질문, AI 프롬프트 작성
4. 에이전트가 멈췄을 때: 받은 편지함과 디버그 모드
- 디버그 모드: 에이전트 작동을 꼼꼼하게 확인할 수 있는 테스트 채팅 창으로, 도구 실행 전에 일시 정지되어 예상대로 움직이는지 검토할 수 있습니다.
- 받은 편지함: 에이전트가 스스로 해결할 수 없어 사용자의 도움이 필요할 때 ('중단됨' 상태) 사용자에게 "도움이 필요합니다"와 같은 메시지를 보내는 알림 도구입니다. 이 과정에서도 에이전트는 학습합니다.
- 최적화 키워드: 에이전트 디버그 모드, AI 에이전트 받은 편지함, AI 자율성 모니터링