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Babyagi 소개: AI 기반 작업 관리 시스템

Babyagi 소개: AI 기반 작업 관리 시스템

Akira Sakamoto
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Akira Sakamoto

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BabyAGI (opens in a new tab)는 OpenAI의 GPT-4, LangChain, Pinecone 같은 벡터 데이터베이스를 결합해 일련의 작업을 자동으로 수행하고 관리하는 지능형 작업 관리·문제 해결 도구입니다. 하나의 고수준 목표에서 시작해, BabyAGI는 GPT-4를 사용해 작업을 생성하고 실행하며, 그 결과를 벡터 스토어에 저장해 이후 의사결정에 재사용할 수 있는 컨텍스트로 삼습니다.

이 과정을 반복하면서 BabyAGI는 사용자를 대신해 지속적으로 문제를 해결하고 새로운 관련 작업을 제안합니다. 덕분에 사용자는 세부 실행 단계는 AI 에이전트에 맡기고, 더 상위 수준의 목표와 제약 조건에 집중할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스를 사용하기 때문에 이전 결과를 전체 작업 루프에서 검색하고 재활용할 수 있다는 점도 큰 장점입니다.

⚠️ 중요: BabyAGI는 실험용 프로젝트이며, 프로덕션용 프레임워크가 아닙니다. 실제 비즈니스의 핵심 워크플로를 돌리기보다는, 자율 에이전트를 학습·프로토타이핑·탐구하는 용도로 사용하는 것이 좋습니다.

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    BabyAGI란 무엇인가? 바쁜 사람을 위한 요약

    시간이 많지 않다면, 핵심만 짚어보면 다음과 같습니다.

    • BabyAGI는 자율형 AI 작업 관리자입니다.
      “내 데이터 시각화 블로그를 위한 콘텐츠 전략을 짜줘” 같은 고수준 목표를 주면, 이를 더 작은 작업들로 쪼개 줍니다.

    • 작업 루프 형태로 동작합니다.
      BabyAGI는 작업 목록을 만들고, GPT-4로 다음 작업을 실행하고, 결과를 저장한 뒤, 그 결과를 바탕으로 후속 작업을 생성하고 우선순위를 다시 매깁니다.

    • GPT-4 + LangChain + 벡터 데이터베이스를 사용합니다.
      GPT-4는 추론과 생성, LangChain은 에이전트 구조와 프롬프트 구성, Pinecone 같은 벡터 스토어는 이전 결과와 컨텍스트를 관리합니다.

    • 자율 에이전트에 대한 ‘실험용 놀이터’입니다.
      원본 스크립트는 의도적으로 단순하게 만들어져 있습니다. 아이디어를 얻고 실험하는 용도이지, 그대로 프로덕션 시스템에 쓰라고 만든 것은 아닙니다.

    BabyAGI, Auto-GPT, AgentGPT 등 자율 에이전트 생태계 전반에 관심이 있다면, BabyAGI는 그중 가장 초기이면서도 영향력이 컸던 사례 중 하나입니다.

    BabyAGI 실행 프로세스 개요

    BabyAGI의 핵심에는 단순하지만 강력한 루프가 있습니다. 실행 과정은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

    1. 목표 정의

      먼저 사용자가 해결하고 싶은 문제, 즉 objective(목표) 를 지정합니다. 예를 들면:

      “내 뉴스레터 구독자를 1만 명으로 늘리는 방법은?”

    2. 초기 작업 생성

      이 목표를 바탕으로 시스템이 첫 번째 작업을 생성하고 작업 목록에 추가합니다. 예를 들면:

      “뉴스레터 성장 채널과 전술 목록을 초안으로 작성하라.”

    3. GPT-4에 작업 목록 확장을 요청

      objective와 현재 작업을 함께 LangChain 등을 통해 OpenAI GPT-4에 보냅니다.
      GPT-4는 목표 달성에 도움이 되는 작업 목록을 업데이트하거나 확장해서 반환합니다.

    4. 작업 결과를 벡터 데이터베이스에 저장

      작업이 실행될 때마다, BabyAGI는 작업 설명, 결과, 기타 메타데이터를 Pinecone, Chroma 같은 벡터 인덱스에 저장합니다. 이렇게 해 두면 이후 작업에서 가장 관련성이 높은 과거 결과를 검색해 활용할 수 있습니다.

    5. 새 작업을 위한 관련 컨텍스트 조회

      다음 작업을 실행하기 전에, BabyAGI는 벡터 데이터베이스에 쿼리를 보내 가장 관련 있는 과거 결과를 가져옵니다. 이 결과들이 GPT-4에 컨텍스트로 전달되어 더 일관되고 정보가 풍부한 출력을 만들 수 있게 합니다.

    6. 새 작업 생성 및 재우선순위화

      각 작업이 완료된 뒤 BabyAGI는 다음을 수행합니다.

      • 목표와 최신 결과를 기반으로 후속 작업을 새로 생성합니다.
      • 다시 GPT-4를 사용해 전체 작업 목록의 우선순위를 재조정하여, 가장 영향력이 큰 작업이 먼저 실행되도록 합니다.

    7. 종료 조건

      고전적인 스크립트에서는 GPT-4가 더 이상 새로운 작업을 제대로 생성하지 못할 때까지 루프가 반복됩니다. 흔한 단순 종료 조건은 “새로 생성된 작업이 이미 작업 목록에 존재하는 경우”로, 이때는 해당 목표에 대해 에이전트가 더 이상 새로운 아이디어를 내지 못한다고 간주합니다.

    이러한 “작업 → 실행 → 저장 → 새 작업 생성 → 우선순위 조정 → 반복” 사이클이 BabyAGI 및 이후 많은 자율 에이전트 프레임워크의 핵심입니다.

    환경 설정

    BabyAGI는 Python 프로젝트로 배포됩니다. 아래 단계는 로컬에서 고전적인 스크립트를 실행하는 패턴을 기준으로 합니다.

    설정

    먼저 API 키와 기본 설정을 저장할 환경 설정 파일(예: .env)을 생성합니다.

    # API Configuration
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
PINECONE_API_KEY=your_pinecone_api_key
PINECONE_ENVIRONMENT=us-east4-gcp
 
# TABLE / INDEX configuration
TABLE_NAME=test-table
 
# Set task objective and default task
OBJECTIVE=Solve world hunger
FIRST_TASK=Develop a task list

    Pinecone API 키를 얻으려면:

    1. Pinecone 공식 웹사이트에 접속해 계정을 만듭니다.
    2. Pinecone 콘솔에서 API 키를 생성합니다.
    3. 콘솔에 표시되는 environment/region(예: us-east4-gcp) 값이 설정 파일에 입력한 값과 일치하는지 확인해야 합니다. 그래야 코드가 올바른 배포 환경에 연결됩니다.

    특히 워크로드나 사용자가 특정 지역에 집중되어 있다면, 올바른 리전을 선택하는 것은 지연시간과 비용 측면에서 중요합니다.

    의존성 설치 및 코드 실행

    다음과 같이 requirements.txt 파일을 만들고(작성 시점의 원본 BabyAGI 스크립트 기준):

    openai==0.27.2
pinecone-client==2.2.1
python-dotenv==1.0.0

    아래 명령으로 의존성을 설치합니다.

    pip install -r requirements.txt

    일반적인 빠른 시작 워크플로는 다음과 같습니다.

    1. 저장소 클론

      git clone https://github.com/yoheinakajima/babyagi.git
cd babyagi

    2. .env 파일 생성 및 설정

      • 저장소에 예시가 있으면 복사하고, 없다면 새로 만듭니다.
      • OPENAI_API_KEY, PINECONE_API_KEY, PINECONE_ENVIRONMENT, TABLE_NAME, OBJECTIVE, FIRST_TASK 값을 설정합니다.

    3. 의존성 설치

      pip install -r requirements.txt

    4. 스크립트 실행

      고전적인 버전에서는 보통 다음과 같이 실행합니다.

      python babyagi.py

      그러면 콘솔에 다음과 같은 로그가 출력됩니다.

      • 현재 objective
      • 현재 실행 중인 task
      • 해당 task의 결과
      • 새로 생성된 task와 업데이트된 task 목록

    💡 팁: “내 개인 블로그 SEO를 개선하기 위한 3단계 계획을 만들어라”처럼 작고 범위가 좁은 objective으로 시작하면, 에이전트가 무엇을 하고 있는지 추적하기가 훨씬 쉽습니다.

    주의: objective과 설정에 따라 작업 루프는 아주 오래 실행될 수 있습니다. 각 반복마다 OpenAI API(및 벡터 데이터베이스)를 호출하므로 다음 사항을 반드시 유념해야 합니다.

    • API 사용량과 비용
    • 레이트 리밋
    • 이 스크립트가 프로덕션 워크로드를 위해 강화된 코드가 아니라는 점

    마무리

    BabyAGI의 설계 철학은 자동화, 반복, 실행을 통한 학습에 있습니다. GPT-4, LangChain, 벡터 데이터베이스를 단순한 루프로 결합함으로써, 하나의 AI 에이전트가 다음과 같은 일을 어떻게 해낼 수 있는지 보여줍니다.

    • 고수준 목표를 구체적인 작업 목록으로 변환
    • 이전 작업의 컨텍스트를 재사용하며 작업을 실행
    • 새로운 정보를 반영해 계획을 계속해서 개선

    BabyAGI를 곧바로 중요한 프로덕션 파이프라인에 넣어 쓰기는 어렵겠지만, 다음과 같은 용도로는 매우 좋은 출발점입니다.

    • 자율 에이전트 실험
    • AI 기반 워크플로·코파일럿 프로토타입 제작
    • 작업 계획, 실행, 메모리 구조가 어떻게 맞물리는지 이해

    관련 주제와 도구를 더 깊이 파고들고 싶다면, 다음 글도 참고해 볼 만합니다.

    AI 에이전트가 계속 진화하고 있는 가운데, BabyAGI 같은 초기 프레임워크는 여전히 단순하고 해킹하기 좋은 청사진 역할을 합니다. 자율 루프가 어떻게 구성되는지 이해하고, 그 위에 더 견고하고 도메인 특화된 에이전트를 설계하는 데 좋은 기반이 됩니다.

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