OpenAI 및 MCP를 활용한 지능형 고객 피드백 AI 에이전트 구축

핵심 기술

본 콘텐츠는 OpenAI의 LLM과 MCP(Message, Command, Process) 프레임워크를 활용하여 고객 피드백을 수집, 분석하고 이에 기반한 자동화된 응답 및 비즈니스 개선 제안까지 수행하는 AI 에이전트 시스템 구축 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항

• AI 에이전트 개발: Python을 사용하여 feedback_agent.py 스크립트로 AI 에이전트를 구현합니다.
• MCP 서버 연동: mcp 라이브러리를 통해 MCP 서버와 비동기적으로 통신하며 도구 및 리소스를 활용합니다.
• LLM 활용: OpenAI API를 사용하여 고객의 의도를 파악하고, 피드백을 추출하며, 분석 보고서를 생성합니다.
  • think 메서드를 통해 LLM으로 작업 계획 및 응답 생성
  • collect_customer_feedback에서 대화 내용을 JSON 형식으로 구조화하여 피드백 추출
  • analyze_feedback_trends에서 최근 피드백과 요약 데이터를 기반으로 인사이트 도출
  • handle_customer_interaction에서 고객 메시지 의도 분류 및 적절한 응답 제공
• 자동화 워크플로우: workflow_engine.py를 통해 일일 분석, 부정적 피드백 알림, 주간 보고서 생성 등 자동화된 프로세스를 구현합니다.
  • daily_analysis_workflow: 매일 피드백 트렌드 분석 실행
  • negative_feedback_workflow: 부정적 피드백 발생 시 즉각적인 조치 계획 수립
  • weekly_report_workflow: 주간 피드백 요약 및 개선 제안 보고서 생성
  • WorkflowScheduler를 통한 워크플로우 예약 및 실행
• 시스템 실행: run_system.py를 통해 에이전트와 워크플로우 엔진을 통합하여 전체 시스템을 실행합니다.
• 환경 설정: .env 파일을 사용하여 OpenAI API 키 관리

개발 임팩트

• 고객 경험 개선을 위한 실시간, 지능형 피드백 처리 시스템 구축
• 반복적인 데이터 분석 및 보고서 작성 작업 자동화를 통한 효율성 증대
• LLM 기반의 자연어 이해 및 생성 능력을 활용한 고급 상호작용 구현
• 비즈니스 의사 결정에 필요한 심층적인 고객 인사이트 확보

커뮤니티 반응

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