Microsoft Autogen을 활용한 AI Agent 구축

Microsoft Autogen을 활용한 AI 리서치팀 구축 가이드

✅ 개요

이 가이드는 Microsoft Autogen을 활용해 기업 내 리서치팀을 AI 에이전트로 자동화하는 방법을 단계별로 안내합니다. 본 가이드를 통해 팀 구성, 에이전트 설정, 실제 사용 예시까지 전 과정을 따라할 수 있습니다.

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🛠️ 1. 사전 준비

1.1 필수 설치

1. Python 환경 설치 (3.8 이상 권장)
2. Microsoft Autogen 설치

   pip install autogen

3. Autogen Studio 실행

   autogen studio --ui --port 8000

1.2 접속하기

• 브라우저에 http://localhost:8000 입력 → Autogen Studio 접속

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📊 2. 리서치팀 구성하기

2.1 새로운 팀 생성

Autogen Studio 접속

좌측 메뉴에서 New Team 클릭

팀 이름: Research Team 입력

2.2 에이전트 구성

리서치팀은 아래 3개의 에이전트로 구성됩니다:

에이전트 이름

역할

Researcher

구글링 및 자료 수집

Verifier

정보 검증 및 정확성 확인

Summarizer

핵심 내용 요약

2.3 Visual Builder로 에이전트 설정

Visual Builder 클릭

각 에이전트를 드래그하여 추가

각 에이전트에 다음과 같은 역할 부여:

Researcher → 구글, 논문, PDF 등의 데이터 수집

Verifier → 수집된 자료의 신뢰성 검토 및 필터링

Summarizer → 검증된 정보를 요약

각 에이전트를 연결하여 순차적인 흐름 생성

2.4 팀 구성 검토

각 에이전트의 역할 및 연결 상태 확인

필요한 경우, 역할 또는 연결 수정

💡 3. 리서치팀 활용법

3.1 Playground에서 테스트

좌측 메뉴 → Playground 클릭

New Session 클릭 → Research Team 선택

명령어 입력 예시:

한국 화장품 브랜드의 최신 트렌드를 조사해줘.

에이전트가 순차적으로 작동하며 결과를 제공

3.2 에이전트별 작동 순서

Researcher → 주어진 키워드로 구글링, 논문 및 PDF 검색

Verifier → 수집된 자료를 검토하여 신뢰성 있는 데이터 선별

Summarizer → 최종 요약본 작성 및 사용자에게 제공

3.3 실전 예제

✔️ 예제: 한국 화장품 시장 조사

Playground에서 새로운 세션 생성

다음과 같은 요청 입력:

한국 화장품 시장의 최신 동향과 인기 브랜드를 조사해줘.

결과 확인:

Researcher가 구글링 및 논문 검색

Verifier가 정보의 정확성 확인

Summarizer가 최종 결과 요약

✔️ 예제 결과

📊 한국 화장품 시장 트렌드

• K-Beauty의 글로벌 인기 상승
• 스킨케어 제품의 해외 수출 증가
• 친환경·비건 화장품 선호도 상승

🏆 인기 브랜드

1. Innisfree
2. Laneige
3. Dr. Jart+

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💰 4. 비용 절감 효과

• 기존 ChatGPT 이용 시 직원 수에 따라 월 구독료 발생
• Autogen 사용 시 내부 시스템과 연동하여 커스터마이징 가능
• 장기적으로 인건비 절감 및 업무 효율성 향상 가능

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🚀 5. 확장 아이디어

• 사내 데이터베이스 연동: 기업 내부 자료를 활용한 리서치
• 부서별 팀 구성: 마케팅, 디자인, 전략 등 각 부서별 에이전트 구축
• 업무 자동화: 반복 작업을 에이전트에게 위임

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📅 6. 다음 단계

• 마케팅팀, 디자인팀 등 추가 팀 생성
• 에이전트 커스터마이징: 사내 규칙 및 데이터 연동
• 자동화된 기업 운영 목표: 전사적 AI 에이전트 적용

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이 가이드를 통해 여러분의 회사에 AI 기반 리서치팀을 구축해보세요. 미래의 기업 운영이 훨씬 효율적으로 변할 수 있습니다! 🚀