AI 뉴스레터 - 2026-01-11 (일)

10분 만에 파이썬 AI 에이전트 만들기

10분 만에 파이썬 AI 에이전트 만들기

Tech With Tim · 조회수 64,994

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10분 만에 내 AI 도우미 완성

파일 읽고 쓰기부터 샘플 데이터 만들기까지, 파이썬 함수 몇 개만 붙이면 AI가 진짜로 일을 해줘요. 그냥 대화가 아니라 일을 시키는 느낌이죠. 적은 비용으로 바로 손에 잡히는 결과를 만들 수 있게 설계됐어요.

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서비스 개요

텐미닛 에이전트 빌더라는 도구예요. 대화형 AI에 파이썬 함수를 연결해 JSON 저장, 파일 읽기, 샘플 유저 생성 같은 외부 작업을 자동으로 처리합니다.

일반 챗봇은 말만 하지만, 이 도구는 함수로 만든 일을 실제로 실행해요. 예를 들어 “유저 다섯 명 만들고 세 명만 users.json에 저장해”라고 말하면, 에이전트가 도구를 골라 실행하고 결과 파일까지 만들어줍니다.

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시장 맥락: 왜 어려운 문제인가

AI가 실제로 일을 하려면 외부 도구 호출, 상태 관리, 실패 재시도 같은 요소가 깔끔히 맞아떨어져야 해요. 여기에 데이터 입출력까지 얽히면 코드가 금방 복잡해지고, 디버깅 비용이 커집니다.

기존 플레이어들의 실패 원인:

핵심은 도구 연결을 사람 눈높이로 단순화하고, 에러가 나도 바로 파악 가능한 구조를 주는 거예요.

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텐미닛 에이전트 빌더의 차별화 전략

함수를 도구로, 설명은 기계가 읽게

도구를 그냥 파이썬 함수로 만들게 하면서도, 타입 주석과 풍부한 설명을 강제해 AI가 언제 어떻게 호출할지 명확히 알게 했어요. 이러면 호출 실패가 줄고, 첫 성공 경험까지 시간이 짧아집니다.

사용자 관점에서 실제 경험이 어떻게 다른지:

• 도구 추가가 쉽다 - 기존 함수에 데코레이터와 타입만 붙이면 끝
• 에러가 읽힌다 - 도구가 사람이 읽을 수 있는 상태 메시지를 반환해 원인 파악이 빠름
• 목적이 선명하다 - 시스템 메시지로 역할을 못 박아 허튼 호출을 줄임

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성장 엔진 분석

기술 구현

Python과 LangChain, LangGraph를 조합해 대화 흐름과 도구 호출을 제어합니다. OpenAI 모델을 붙이고, @tool을 단 함수 목록을 에이전트에 연결해 모델이 적절한 도구를 선택하게 만들어요.

• 데이터 수집: 사용자의 입력과 히스토리를 메시지로 유지하고, 로컬 JSON 파일을 읽고 씁니다
• 핵심 기술: 타입 주석과 함수 설명으로 도구 스키마를 명확히 하여 모델의 함수 선택을 안정화, LangGraph로 호출 횟수 제한과 분기를 관리
• 기술적 해자: 함수 설계 원칙과 시스템 메시지 템플릿이 재사용 가능한 자산이 되며, 도구군이 늘수록 품질이 기하급수적으로 개선됩니다

마케팅 퍼널

성장 전략 요약

진입은 귀찮은 절차를 최소화하는 저마찰 전략이에요. 반면에 함수 설명과 타입을 엄격히 요구해, 끝까지 설정한 사용자는 높은 성공 확률을 얻습니다. 도구가 쌓일수록 자신만의 작업 흐름이 생겨 교체하기 어려워지는 락인이 자연스럽게 만들어집니다.

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핵심 인사이트: 도구는 함수, 품질은 설명에서 결정된다

도구를 단순한 파이썬 함수로 정의하되, 타입 주석과 충분한 설명을 통해 모델이 오해하지 않게 만드는 것이 성패를 가릅니다. 이 설계는 호출 실패율을 낮추고, 디버깅 시간을 절감하며, 새 도구를 추가하는 속도를 높여요. 또한 시스템 메시지로 역할을 명확히 주면 모델의 탐색 범위가 줄어 성능과 비용이 동시에 개선됩니다.

왜 중요하냐면요. 현실 업무에서 실패를 최소화하고 재현 가능성을 높이는 것이 곧 신뢰입니다. 첫 시도에 파일을 제대로 만들고, 잘못되면 사람 눈에 읽히는 상태 메시지를 주는 순간, 사용자는 계속 씁니다. 이게 구독 전환과 팀 도입으로 바로 이어져요.

이 원칙은 데이터 적재, 테스트 자동화, 고객 지원 매크로 생성 같은 분야에도 그대로 확장됩니다.

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비즈니스 기회: 테스트 데이터 생성 에이전트 SaaS

왜 이 기회인가요?

대부분의 팀이 기능을 만들면서도 테스트 데이터나 목업 JSON을 수동으로 만들어요. 시간이 오래 걸리고, 형식 오류로 배포가 지연되죠. 영상의 설계를 그대로 쓰면 스키마를 읽고 합법적인 데이터를 대량으로 만들 수 있어요.

웹과 모바일 개발자 시장만 잡아도 수요가 큽니다. 전 세계 파이썬 개발자 수가 수백만 명 수준이고, 그중 일부만 유료로 전환해도 의미 있는 매출이 나옵니다.

제품 컨셉

DataForge AI - 스키마 기반 테스트 데이터 생성기

1. 스키마 인식: JSON 스키마나 Pydantic 모델을 업로드하면 필드 제약을 읽고 유효한 샘플을 생성
2. 파일 자동화: 생성한 데이터를 저장, 분할, 변형까지 한 번에 처리
3. 팀 프리셋: 자주 쓰는 시나리오를 템플릿으로 저장해 버튼 한 번에 재생성

실행 계획 2주

필요한 도구

• OpenAI API 또는 호환 모델 - 텍스트와 툴 호출 - 사용량 기반 과금
• FastAPI와 LangGraph - 백엔드와 에이전트 오케스트레이션 - 오픈소스
• Stripe - 결제 - 결제당 수수료
• Vercel 또는 Fly.io - 호스팅 - 월 수십 달러 수준부터

수익 모델

• 팀 플랜: 월 99달러, 사용자 5명 포함, 사용량 한도 상향
• 개인 플랜: 월 19달러, 기본 한도
• 엔터프라이즈: 연간 계약과 온프레미스 옵션

예상 시나리오를 가정해보면 초기 유료 고객 100명에서 월 900달러에서 1,900달러 수준 매출이 가능합니다. 템플릿 마켓과 컨설팅을 붙이면 추가 매출을 만들 수 있어요.

주의할 점

• 데이터 유효성 실패 위험 → 스키마 검증을 모델 호출 이후에 코드로 재검증하고, 실패 시 수정 지시 루프를 두 번까지만 수행
• 비용 예측 불가 → 호출 최대 횟수와 토큰 상한을 사용자 플랜별로 강제하고, 초과 시 대기열로 전환

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이번 주 액션

내 업무에 맞는 도구 하나만 함수로 만들기 20분

가장 자주 하는 파일 작업을 함수로 만들고, 설명과 타입을 충분히 달아 에이전트에 연결해보세요. 첫 성공 경험이 제품 아이디어로 바로 이어집니다.

👉 터미널에서 uv init 후 LangChain과 LangGraph 설치, OpenAI 키 설정, @tool을 단 함수 한 개를 붙여 generate와 write_json을 실행해 보세요

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피드백: newsletter@1am-ai.com