MindsDB로 AI 에이전트 개발을 간소화하는 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

AI 에이전트 개발에 관심 있는 개발자 및 데이터 엔지니어, 특히 SQL과 AI 통합에 대한 경험을 원하는 사람

핵심 요약

• MindsDB는 SQL 기반의 선언형 언어로 AI 에이전트를 생성하여 복잡한 백엔드 로직을 제거
• CREATE AGENT 문법을 통해 모델, API 키, 데이터 테이블을 한 줄로 정의 가능
• 스케일링과 프로바이더 교체가 쉬움 (예: model = 'gemini-2.0-flash' 변경으로 모델 전환)

섹션별 세부 요약

1. 전통적인 AI 에이전트 개발의 문제점

• 복잡한 백엔드 로직: Python/Java 코드 작성, SQL ORM 사용, API 키 관리, 재시도 로직 구현 필요
• 시간 소요: 수일에서 수주 소요, 유지보수가 복잡
• 모듈성 부족: 모든 컴포넌트가 단일 시스템에 결합되어 수정 시 전체 테스트 필요

2. MindsDB의 AI 에이전트 생성 방법

• SQL 문법으로 에이전트 정의: CREATE AGENT 문을 통해 모델(gemini-2.0-flash), API 키, 테이블(db.nodes, db.maps) 연결
• 프롬프트 템플릿을 통해 자연어 요약 생성 (예: 사용자 학습 경로를 일기 형식으로 재구성)
• 데이터베이스와의 통합: include_knowledge_bases와 include_tables로 필요한 정보 수집

3. MindsDB 기반의 작업 스케줄링

• SQL 작업 정의: CREATE JOB 문을 통해 5분 간격으로 대기 중인 요약 요청 처리
• 스케줄링 로직: pending_summary_view에서 대기 중인 요청 추출 후 에이전트에 전달
• 결과 저장: map_summaries 테이블에 요약 결과 및 상태(COMPLETED) 업데이트

4. MindsDB의 주요 장점

• 선언형 로직: SELECT answer FROM summary_agent처럼 단일 SQL 명령으로 AI 결과 얻기
• 확장성: 추가 작업(job) 또는 에이전트(agent) 생성으로 자동 확장
• 프로바이더 전환 간단: model = 'model-name'과 _api_key 수정으로 변경 가능
• 데이터 레이어 내부 실행: 별도 마이크로서비스 또는 글루코드 없이 데이터베이스 내에서 처리

결론

• MindsDB는 SQL 기반 선언형 AI를 통해 AI 에이전트 개발의 복잡성을 대폭 줄이고, 유지보수와 확장성을 높이는 솔루션입니다.
• 예시: CREATE AGENT 문으로 에이전트 정의 후 CREATE JOB으로 작업 스케줄링하여 자연어 요약 생성