AI 시스템 구축의 핵심 구성 요소 이해 (Part 2/5)
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 머신러닝
대상자
- 소프트웨어 개발자, AI 엔지니어, 시스템 아키텍트
- 중급~고급 수준의 개발자 (LLM, 워크플로우 엔진 사용 경험 필요)
핵심 요약
- 워크플로우 엔진은 작업 흐름을 자동화하는 핵심 요소 (예: n8n, Temporal, Apache Airflow)
- AI 에이전트는 각각의 역할 (예: Research Agent, Analysis Agent)을 통해 시스템을 구성
- MCP (Model Context Protocol)는 AI 시스템과 외부 도구 간의 표준화된 통합을 가능하게 함
섹션별 세부 요약
1. 워크플로우 엔진
- n8n은 시각적 워크플로우 자동화, Temporal은 코드 기반 워크플로우, Apache Airflow는 데이터 파이프라인 관리
- 예시 작업 흐름:
- 고객 피드백 수집
- 감정 분석
- 이슈 분류
- 요약 보고서 생성
- 코드 예시:
```python
class FeedbackAnalysisAgent:
def __init__(self, llm):
self.llm = llm
self.name = "Feedback Analyzer"
```
2. AI 에이전트
- Research Agent: 정보 수집, Analysis Agent: 데이터 분석, Writing Agent: 보고서 생성, Action Agent: 이메일 전송 등 실무 작업 수행
- 에이전트는 LLM을 기반으로 자연어 이해 및 분석 수행
3. LLM (Large Language Models)
- OpenAI GPT-4: 다목적 활용, Anthropic Claude: 분석 및 코딩 적합
- LLM은 감정 분석, 패턴 인식, 문맥 기반 의사결정 수행
4. MCP (Model Context Protocol)
- 표준화된 통합 프로토콜로, 데이터베이스, 통신 시스템, 처리 도구 등 다양한 외부 도구와의 연결 가능
- Resource: 메뉴 섹션 (예: "Today's Specials", "Regular Menu")
- Tool: 주문 가능한 작업 (예: "Get me the soup of the day")
- Server: 요청 처리 및 결과 반환 역할 수행
5. 시스템 통합 과정
- 워크플로우 엔진 → AI 에이전트 → MCP 서버 → LLM → 결과 생성
- MCP 서버 예시 코드:
```python
from mcp.server import Server, Resource, Tool
class CustomerFeedbackServer:
def __init__(self):
self.server = Server("feedback-analyzer")
self.feedback_store = []
```
결론
- MCP를 통해 AI 시스템과 외부 도구 간의 표준화된 통합이 가능하고, 확장성과 보안이 강화됨
- 다음 단계: Python 및 MCP SDK 설치, 첫 번째 MCP 서버 설정, 기본 연결성 테스트
- MCP는 모든 비즈니스 문제에 적용 가능한 유연한 아키텍처 제공