AI Agent

⚡ 1. AI Agent란?

AI Agent(인공지능 에이전트) 는 특정 목표를 달성하기 위해 주어진 환경에서 데이터를 수집하고 분석하며, 자율적으로 행동하는 인공지능 시스템입니다.

 

✅ AI Agent의 주요 특징

• 자율적 의사 결정(Self-Governing) → 환경 데이터를 수집하고, 스스로 판단하여 행동 수행

• 학습 및 적응(Learning & Adaptation) → 데이터 기반으로 지속적인 성능 향상 가능

• 태스크 자동화(Task Automation) → 반복적인 작업을 자동화하여 효율성 극대화

• LLM(Large Language Model)과 결합 가능 → OpenAI GPT-4, Hugging Face, LangChain 등과 통합

 

✅ AI Agent의 주요 활용 사례

• 자동화 챗봇 (고객 응대, 기술 지원)

• 코드 생성 및 수정 (GitHub Copilot, AI 코딩 어시스턴트)

• 데이터 분석 및 보고서 생성

• 의료 진단 보조 시스템

• 스마트 홈 자동화

 

🚀 즉, AI Agent는 단순한 질의응답을 넘어, 데이터를 분석하고 직접 실행하는 자율적 시스템!

 

⚡ 2. Java에서 AI Agent 구현하는 방법

Java에서는 Python의 LangChain과 같은 강력한 AI 라이브러리가 부족하지만, OpenAI API, Hugging Face, Pinecone(Vector DB) 등과 직접 연동하여 AI Agent를 구축할 수 있습니다.

 

✅ Java 기반 AI Agent 개발을 위한 주요 기술 스택

기능	Java 라이브러리
LLM(대형 언어 모델)	OpenAI API, Hugging Face API
벡터 데이터베이스(Vector DB)	Pinecone, FAISS
AI Workflow	Spring AI
태스크 자동화	Quartz, Java Executor Service
HTTP 요청	OkHttp, Apache HttpClient

 

⚡ 3. Java에서 AI Agent 구현하기

이제 Java에서 AI Agent를 어떻게 구축할 수 있는지 단계별로 살펴보겠습니다.

 

✅ 1) 프로젝트 환경 설정

 

Spring Boot + OpenAI API + Pinecone을 활용하여 AI Agent를 구축합니다.

 

📌 Maven 설정 (pom.xml)

<dependencies>
    <!-- Spring Boot 기본 설정 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- OpenAI API -->
    <dependency>
        <groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId>
        <artifactId>api</artifactId>
        <version>0.10.0</version>
    </dependency>

    <!-- Apache HttpClient (HTTP 요청용) -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.httpcomponents.client5</groupId>
        <artifactId>httpclient5</artifactId>
        <version>5.1.3</version>
    </dependency>

    <!-- Pinecone Java SDK (Vector DB) -->
    <dependency>
        <groupId>io.pinecone</groupId>
        <artifactId>pinecone-java</artifactId>
        <version>0.1.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

 

✅ 2) OpenAI API를 활용한 LLM 호출

 

AI Agent는 LLM을 기반으로 동작하기 때문에 OpenAI API를 활용해 자연어 처리를 수행합니다.

 

📌 OpenAI API 키 설정 (application.yml)

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: your-openai-api-key

 

📌 Java에서 OpenAI API를 호출하는 코드

import com.theokanning.openai.service.OpenAiService;
import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;
import com.theokanning.openai.completion.CompletionResult;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class OpenAiAgent {
    private static final String API_KEY = "your-openai-api-key";
    private final OpenAiService openAiService;

    public OpenAiAgent() {
        this.openAiService = new OpenAiService(API_KEY);
    }

    public String generateResponse(String prompt) {
        CompletionRequest request = CompletionRequest.builder()
                .model("gpt-4")
                .prompt(prompt)
                .maxTokens(200)
                .temperature(0.7)
                .build();

        CompletionResult result = openAiService.createCompletion(request);
        return result.getChoices().get(0).getText();
    }
}

✅ 설명

• OpenAI API를 사용하여 텍스트 기반의 응답을 생성

• AI Agent가 외부 요청을 받아 의사 결정을 수행하는 기반이 됨

 

✅ 3) AI Agent의 행동(Action) 정의

 

AI Agent가 특정 태스크를 수행하도록 함수를 정의합니다.

import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class AiAgentActions {

    public String performTask(String command) {
        if (command.contains("날씨")) {
            return "현재 날씨 정보를 조회합니다.";
        } else if (command.contains("뉴스")) {
            return "최신 뉴스를 검색합니다.";
        } else {
            return "알 수 없는 요청입니다.";
        }
    }
}

✅ 설명

• AI Agent가 “날씨”, “뉴스” 등의 특정 명령을 인식하고 적절한 응답을 수행

 

✅ 4) AI Agent의 의사결정 및 실행

 

AI Agent는 입력을 받아 적절한 행동을 수행하도록 구현됩니다.

import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class AiAgent {
    private final OpenAiAgent openAiAgent;
    private final AiAgentActions aiAgentActions;

    public AiAgent(OpenAiAgent openAiAgent, AiAgentActions aiAgentActions) {
        this.openAiAgent = openAiAgent;
        this.aiAgentActions = aiAgentActions;
    }

    public String processRequest(String userInput) {
        String decision = openAiAgent.generateResponse("다음 질문을 분석하여 적절한 행동을 결정하세요: " + userInput);
        return aiAgentActions.performTask(decision);
    }
}

✅ 설명

• LLM(OpenAI)을 활용하여 입력 분석

• 분석된 내용을 바탕으로 적절한 행동을 실행

 

✅ 5) AI Agent API 엔드포인트 생성

import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/ai-agent")
public class AiAgentController {
    private final AiAgent aiAgent;

    public AiAgentController(AiAgent aiAgent) {
        this.aiAgent = aiAgent;
    }

    @GetMapping("/ask")
    public String ask(@RequestParam String message) {
        return aiAgent.processRequest(message);
    }
}

📌 테스트

GET http://localhost:8080/ai-agent/ask?message=오늘 날씨 알려줘

 

✅ 출력 예시

{
  "response": "현재 날씨 정보를 조회합니다."
}

 

⚡ 4. Java 기반 AI Agent의 전체 흐름

1️⃣ 사용자 입력 → "/ai-agent/ask?message=오늘 날씨 알려줘"
2️⃣ OpenAI API → "이 요청을 분석하여 적절한 행동을 결정"
3️⃣ AI Agent → 행동 결정 (ex: "날씨 조회")
4️⃣ 행동 수행 (ex: 날씨 API 호출)
5️⃣ 최종 응답 반환 → "현재 날씨 정보를 조회합니다."

✅ 이렇게 Java 기반으로 AI Agent를 구축 가능!

 

⚡ 5. 결론

✅ Java에서도 OpenAI API, Pinecone(Vector DB) 등을 활용해 AI Agent를 구축 가능

✅ LangChain이 없어도 LLM + 태스크 자동화 조합으로 AI 에이전트 구현 가능

✅ RAG와 결합하면 더 강력한 AI 시스템을 개발 가능

✅ Spring Boot와 연동하여 AI 기반 자동화 시스템 구축 가능

 

🚀 Java 기반 AI Agent 개발을 고려하고 있다면, 위의 구조를 참고하여 확장해 보세요!

 

 

 

 

출처 : ChatGPT