개인용 기술 뉴스 어시스턴트 구축: AI 에이전트 활용한 자동화 시스템

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝, DevOps

대상자

소프트웨어 개발자 및 AI 기술에 관심 있는 중급 이상 개발자

핵심 요약

• OWL 프레임워크와 FireCrawl MCP를 활용해 자동화된 기술 뉴스 어시스턴트 구축
• Curator Agent와 Research Agent를 통해 웹 스크레이핑 및 요약 처리 수행
• content_curator.py 및 .env 파일을 통해 커스터마이징 가능한 모듈화된 구조 제공

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 목표

• 기존 기술 뉴스 소비 방식(탭/뉴스레터)의 비효율성 강조
• AI 에이전트 기반의 자동화 시스템으로 매일 기술 뉴스 요약 제공
• FireCrawl MCP를 통해 TechCrunch, The Verge 등 주요 사이트 데이터 수집

2. 시스템 아키텍처

• OWL 프레임워크를 기반으로 Curator Agent와 Research Agent 두 에이전트 구성
• FireCrawl Web API를 통해 실시간 웹 스크레이핑 수행
• NLP 기반 내부 커뮤니케이션으로 하드코딩 규칙 없이 작업 흐름 관리

3. 구현 키 포인트

• OWL (Optimized Workforce Learning): 다중 에이전트 협업 프레임워크
• FireCrawl MCP: URL 기반 구조화 데이터 추출 서버
• CAMEL-AI: 에이전트 정의 및 워크플로우 시뮬레이션 도구
• Python을 통해 모든 컴포넌트 통합

4. 설정 및 실행 방법

• git clone 명령어로 OWL 레포지토리 클론
• pip install -r requirements.txt로 의존성 설치
• content_curator.py 파일에서 default_task 변수 설정
• .env 파일에 API 키 설정 및 mcp_servers_config.json 파일 준비

5. 확장성 및 커스터마이징

• WhatsApp, Notion, Telegram 등 MCP 통합 가능
• mcp_servers_config.json 파일 수정으로 새로운 통합 추가
• content_curator.py의 default_task 수정으로 크롤링 대상 및 요약 방식 조정

결론

• OWL + FireCrawl을 활용한 자동화 시스템은 YAML 설정 파일 기반으로 간단하게 구축 가능
• AI 에이전트 기반의 모듈화된 구조로 뉴스 소비 효율성 극대화
• 향후 감정 분석, 트렌드 예측 등 고급 기능 추가 계획 중