OpenAI Agents SDK와 Nebius AI를 활용한 개인 맞춤형 채용 공고 검색 워크플로우 구축

핵심 기술: 본 글은 OpenAI Agents SDK를 기반으로 여러 AI 에이전트를 조합하여 복잡한 작업을 수행하는 '에이전트 워크플로우'를 구축하는 방법을 제시합니다. 특히 개인의 LinkedIn 프로필을 분석하여 직무 도메인을 예측하고, Y Combinator와 같은 외부 웹사이트에서 관련 채용 정보를 스크래핑하여 맞춤형 구인 목록을 제공하는 실제적인 적용 사례를 다룹니다.

기술적 세부사항:
* AI 에이전트 구성: 각 작업(프로필 분석, 직무 제안, URL 생성, 채용 정보 스크래핑, URL 파싱, 보고서 요약)을 별도의 에이전트로 분리하여 모듈화했습니다. 이는 에이전트의 혼란과 할루시네이션을 줄이는 데 효과적입니다.
* OpenAI Agents SDK: 에이전트 정의, 도구 제공, 에이전트 간 상호 작용, 데이터 전달 전 검사 등 에이전트 기반 애플리케이션 구축을 위한 유연하고 간편한 프레임워크를 제공합니다.
* Nebius AI Studio: 오픈소스 LLM을 저렴하고 효율적으로 실행할 수 있는 환경을 제공하여, 비용 및 성능에 대한 부담 없이 다수의 LLM을 워크플로우에 통합할 수 있게 합니다. Llama-3.3-70B-Instruct 모델을 사용합니다.
* Bright Data MCP (Model Context Protocol) Server: LLM에 실시간 웹 데이터 접근 권한을 부여하여 웹사이트 검색, 위치 블록 우회, CAPTCHA 해결, 차단 없는 데이터 스크래핑을 가능하게 합니다. 본 프로젝트에서는 LinkedIn 프로필 스크래핑과 Y Combinator 채용 정보 스크래핑에 활용됩니다.
* Streamlit: 파이썬 개발자를 위한 직관적인 UI 구축 도구로, LinkedIn URL 입력 및 워크플로우 실행을 위한 웹 인터페이스를 간편하게 개발합니다.
* 프로젝트 구조: app.py (Streamlit UI), job_agents.py (에이전트 로직), mcp_server.py (MCP 서버 관리), .env (환경 변수) 등으로 모듈화되어 디버깅 및 확장이 용이합니다.

개발 임팩트: 실제적인 문제를 해결하는 AI 기반 워크플로우를 구축함으로써 개발자는 LLM의 활용 범위를 넓히고, 외부 데이터와의 연동을 통해 더욱 강력하고 자동화된 솔루션을 만들 수 있습니다. 또한, 다양한 AI 개발 도구의 장점을 이해하고 실제 프로젝트에 적용하는 경험을 쌓을 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 원문에는 직접적인 커뮤니티 반응에 대한 언급은 없으나, 제시된 기술들은 개발자 커뮤니티에서 활발히 사용되고 있으며, 이러한 유형의 자동화 및 AI 통합 프로젝트는 많은 개발자들의 관심을 받을 것으로 예상됩니다.