여행 계획기 개발: OpenAI Agents SDK 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• 대상자: 소프트웨어 개발자, AI 엔지니어, 시스템 설계자
• 난이도: 중급 이상 (멀티에이전트 시스템 및 OpenAI SDK 활용 경험 필요)

핵심 요약

• 멀티에이전트 패턴 적용: User Preferences Agent → Destination Research Agent → Itinerary Agent → Booking Agent → Summary Agent의 순차적 협업 구조로 여행 계획 작업 자동화
• 실시간 정보 수집: OpenAI의 WebSearchTool을 활용하여 지역별 활동, 기상 정보, 교통 옵션 등의 실시간 데이터 수집
• 인터페이스 최적화: Gradio 기반 실시간 채팅 UI로 사용자 입력 처리 및 진행 상태 추적 가능
• 확장성 고려: Booking API 통합, 자연어 이해(NLU) 개선, 예산 최적화 등 향후 개선 방향 명시

섹션별 세부 요약

1. **멀티에이전트 시스템 구성**

• 에이전트 역할 분할: 사용자 선호도 수집, 목적지 탐색, 일정 생성, 예약 처리, 최종 보고서 생성 등 기능별 전문성 강화
• 비동기 커뮤니케이션: 에이전트 간 비동기 흐름 처리로 작업 병목 방지
• 문맥 인식 대화: 사용자 질문에 따라 에이전트 전환(Handoff)을 자동 처리

2. **WebSearchTool 활용 사례**

• 실시간 정보 수집:
• Local attractions → 웹 검색을 통한 현지 활동 추천
• Weather forecasts → 목적지 기상 정보 기반 날씨 대응 일정 생성
• Transportation options → 공항/대중교통 연결성 분석
• 데이터 품질 관리: 실시간 검색 결과를 기반으로 최신 정보 반영

3. **Gradio 인터페이스 기능**

• 사용자 친화적 UI:
• Real-time chat interaction → 사용자 질문 즉시 응답
• Conversation history → 대화 기록 저장 및 추적 가능
• Progress tracking → 일정 생성 및 예약 처리 진행 상황 시각화
• 입력 처리 최적화: 자연어 입력을 기반으로 자동 파싱 및 에이전트 전달

4. **향후 개선 방향**

• 예약 시스템 통합: Booking APIs 연동을 통한 실시간 예약 처리
• NLU 강화: 사용자 질문의 의도 분석 정확도 향상
• 예산 최적화: Advanced budget optimization 알고리즘 도입
• 기상 정보 반영: Weather-aware planning 기능 추가

결론

• 실무 적용 팁: GitHub 리포지토리에서 제공하는 예제 대화와 설치 가이드를 활용해 시스템 구현, 멀티에이전트 패턴의 확장성과 유연성을 경험할 수 있음.
• 핵심 구현 방법: WebSearchTool과 Gradio의 결합을 통해 자연어 기반의 여행 계획 자동화를 실현.