UiPath AI 에이전트 만드는 법: CLI부터 Studio Web까지 단계별 튜토리얼

핵심 메시지

• 매번 같은 순서로 반복되는 작업은 전통적 자동화에 적합하지만, 정보를 평가하고 여러 선택지 중 하나를 고르는 판단 업무에는 AI 에이전트가 어울린다.
• UiPath 에이전트는 CLI(명령줄 인터페이스)로도, Studio Web의 비주얼 빌더로도 만들 수 있으며 두 방식은 서로 오갈 수 있다.
• 에이전트의 동작은 agent.json(모델 설정·시스템 프롬프트·입출력 스키마)과 entrypoints.json 두 파일로 정의되며, 두 파일의 입출력 스키마는 반드시 일치해야 한다.
• 업로드 전 검증(validate) 명령으로 정의·입출력·엔트리포인트가 올바른지 확인하고, Studio Web에서 샘플 입력으로 디버그하며 프롬프트를 다듬어 나간다.

쉽게 이해하기

이 영상은 UiPath에서 AI 에이전트를 처음부터 만드는 과정을 다룬다. 진행자는 먼저 자동화의 두 갈래를 구분한다. 매번 동일한 단계를 밟는 작업은 전통적 자동화가 알맞지만, 정보를 평가하거나 여러 선택지 중 최적을 고르는 등 판단이 필요한 작업에는 AI 에이전트가 적합하다는 것이다.

예제로는 '쿠키 추천 에이전트'를 만든다. 사용자의 요청(예: '초콜릿 맛이 나지만 너무 달지 않은 것')과 선택지 목록(초콜릿칩·더블초콜릿·오트밀레이즌·설탕쿠키)을 입력받아 가장 잘 맞는 하나를 고르게 한다. 진행자는 이 단순한 패턴이 지원 티켓 분류, 제품 추천, 워크플로 내 최적 선택 같은 실제 업무에도 그대로 적용된다고 설명한다.

구축은 명령줄에서 시작한다. UiPath CLI와 에이전트 도구를 설치하고(Node.js 18 이상 필요), 설치 후 버전으로 확인한 뒤 계정에 로그인해 인증한다. 이어 작업 폴더를 만들고 그 안에 솔루션과 에이전트 프로젝트를 생성한다. UiPath에서 에이전트는 '솔루션'이라는 컨테이너 안에 들어가며, 이 솔루션이 나중에 Studio Web으로 업로드된다.

에이전트 동작은 두 개의 JSON 파일로 정의된다. agent.json은 모델 설정, 시스템 프롬프트, 입력·출력 스키마를 담고, entrypoints.json은 같은 입출력을 솔루션 런타임에 노출한다. 진행자는 스캐폴딩이 만든 고유 프로젝트 ID는 남겨두고 나머지 내용을 교체하며, 두 파일의 스키마가 일치해야 한다는 점을 강조한다.

설정을 마치면 검증 명령으로 정의가 올바른지 확인한 뒤 Studio Web으로 업로드한다. 업로드가 끝나면 제공되는 디자이너 URL로 접속해 비주얼 에이전트 빌더에서 에이전트를 연다. 여기서 샘플 입력을 JSON으로 넣어 디버그하면, 예컨대 '건포도와 귀리가 든 클래식한 것'이라는 요청에 오트밀레이즌을 반환하는 식으로 결과를 확인하고 프롬프트를 반복 개선할 수 있다. 진행자는 여러 에이전트를 사람·시스템과 함께 조율하는 UiPath Maestro도 다음 단계로 소개한다.

주요 인사이트

• AI 에이전트의 핵심 가치는 '규칙으로 못 박기 어려운 판단'을 자동화하는 데 있다. 반복 규칙이 명확한 일은 굳이 에이전트가 아니어도 된다.
• 명령줄로 만든 에이전트를 그대로 비주얼 빌더에서 열어 테스트할 수 있어, 코드 방식과 로우코드 방식을 필요에 따라 섞어 쓸 수 있다.
• 입력·출력 스키마를 agent.json과 entrypoints.json 양쪽에서 일치시키는 것이 오류를 막는 관건이며, 자기 용도에 맞게 고칠 때는 시스템 프롬프트와 입출력 필드를 함께 손봐야 한다.
• 프롬프트는 한 번에 완성되지 않는다. 다양한 입력으로 출력을 관찰하고 제약을 더해 가며, UiPath의 평가 도구로 여러 테스트 케이스의 성능을 추적해 신뢰도를 높인다.

자주 묻는 질문

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