AI 에이전트를 활용한 직무 찾기 시스템 구축 가이드
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- Python 개발자 및 AI 기술 관심자
- 중급~고급 수준의 개발자 (LLM, MCP 서버, Streamlit 사용 경험 필요)
- 직무 탐색 자동화 도구 개발에 관심 있는 개발자
핵심 요약
- OpenAI Agents SDK와 BrightData MCP 서버를 활용한 다중 에이전트 워크플로우 구현
- Nebius AI Studio로 LLM 모델 실행 비용 최적화 및 실시간 데이터 스크래핑 가능
- Streamlit을 사용한 인터랙티브 웹 인터페이스 구축으로 사용자 친화성 향상
섹션별 세부 요약
1. 시스템 아키텍처 및 워크플로우 설계
- LinkedIn 프로필 분석 → 직무 영역 예측 → Y Combinator 직무 게시판 크롤링 → 결과 보고서 생성
- 다중 에이전트 분리 (각 에이전트는 특정 작업에 최적화)
- MCP 서버 활용으로 실시간 데이터 접근 및 CAPTCHA 우회 가능
2. 사용된 주요 툴 및 기술 스택
- Nebius AI Studio
- meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 모델 실행
- LLM 비용 최적화 및 성능 향상
- BrightData MCP 서버
- 웹 스크래핑, URL 파싱, 실시간 데이터 수집
- OpenAI Agents SDK
- 다중 에이전트 협업 및 작업 흐름 관리
- Streamlit
- Python 기반 웹 인터페이스 구축
3. 코드 구조 및 실행 조건
- 프로젝트 구조
```bash
job_finder_agent/
├── app.py # Streamlit UI
├── job_agents.py # 에이전트 정의 및 로직
├── mcp_server.py # MCP 서버 초기화
├── requirements.txt # 의존성 관리
└── .env # 환경 변수 저장
```
- 필수 조건
- Python 3.10+
- BrightData API 인증 정보
- Nebius AI Studio API 키
4. 에이전트 구현 예시
- LinkedIn 프로필 분석 에이전트
```python
linkedin_agent = Agent(
name="LinkedIn Profile Analyzer",
instructions="직무 경험, 교육, 스킬, 업계 평판 분석",
mcp_servers=[mcp_server],
model=OpenAIChatCompletionsModel(
model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
openai_client=client
)
)
```
- URL 생성 에이전트
```python
url_generator_agent = Agent(
name="URL Generator",
instructions="Y Combinator 직무 게시판 URL 생성",
model=OpenAIChatCompletionsModel(
model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
openai_client=client
)
)
```
5. 실무 적용 팁
- 에이전트 분리 시 호환성 및 오류 최소화
- MCP 서버는 실시간 데이터 수집에 필수적
- Streamlit으로 사용자 친화적 UI 구현 가능
결론
- OpenAI Agents SDK + MCP 서버 + LLM으로 직무 탐색 자동화 시스템 구축 가능
- Nebius AI Studio 활용 시 LLM 모델 실행 비용 절감 효과
- Streamlit을 통해 간단한 웹 인터페이스로 사용자 경험 개선 가능