나만의 AI 에이전트 구축하기: OpenAI SDK를 활용한 실시간 주식 정보 분석기 만들기

핵심 기술

이 글은 OpenAI의 GPT 모델과 Function Calling 기능을 활용하여 사용자의 자연어 질의에 응답하는 실제 AI 에이전트를 파이썬으로 구축하는 방법을 안내합니다. 외부 API(Yahoo Finance)를 연동하여 실시간 주식 가격 조회, CEO 정보 검색, 티커 심볼 식별 등 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트 개발 과정을 다룹니다.

기술적 세부사항

• AI 에이전트 정의: 단순 스크립트 기반 챗봇과의 차별점으로 '자율성'과 '동적 의사 결정'을 강조합니다.
• 도구 기반 아키텍처: 주식 가격 조회, CEO 정보 검색, 티커 심볼 식별, 사용자에게 추가 정보 요청 등의 기능을 개별 Python 함수로 구현합니다.
• OpenAI Function Calling: 구현된 각 도구에 대한 정의(스키마)를 OpenAI의 Function Calling 형식에 맞춰 제공하여, 모델이 최적의 도구와 인자를 선택하도록 합니다.
• 상태 관리: conversation_history를 통해 대화 맥락을 유지하여 이전 정보 활용 및 명확성 확보에 활용합니다.
• 자율적 의사 결정 루프: 사용자의 질의를 받아 모델의 응답을 기다리고, 모델이 도구 사용을 결정하면 해당 도구를 실행한 후, 그 결과를 다시 모델에 전달하여 최종 응답을 생성하는 반복적인 과정을 구현합니다.
• 필요 환경: Python 3.7+, OpenAI API 키, openai, yfinance, python-dotenv 패키지 설치.
• 구현 예시: 중국 EV 회사의 CEO와 주가를 묻는 복잡한 질의에 대해 에이전트가 모호성을 인지하고 사용자에게 уточнение을 요청하며, 여러 도구를 순차적으로 호출하여 최종 답변을 완성하는 실제 대화 흐름을 보여줍니다.

개발 임팩트

• LLM의 단순 응답 기능을 넘어, 실제 외부 도구와 연동하여 복잡한 작업을 수행하는 AI 에이전트 개발 능력을 함양할 수 있습니다.
• API 연동, 함수 호출, 맥락 관리 등 실제 애플리케이션 개발에 필요한 핵심적인 요소들을 학습할 수 있습니다.
• 자연어 인터페이스를 통해 복잡한 시스템과의 상호작용을 자동화하는 데 활용될 수 있으며, 향후 더욱 발전된 AI 에이전트 시스템 구축의 기반이 될 수 있습니다.

커뮤니티 반응

글에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 제시된 기술은 LLM 기반 애플리케이션 개발에서 매우 활발하게 논의되고 있으며 높은 관심을 받고 있는 주제입니다.