NeuralAgent 소개
NeuralAgent는 데스크톱 환경에서 실제로 작동하는 인공지능 에이전트로, 단순한 대화형 인터페이스를 넘어 운영체제 수준에서 실질적인 작업을 수행하는 고도화된 자동화 솔루션입니다. 사용자는 자연어로 명령을 전달하면, NeuralAgent는 이를 해석하고 실제 사람처럼 마우스를 클릭하거나 키보드를 입력하며, 웹사이트를 탐색하고 애플리케이션을 실행하는 등 다양한 업무를 자동으로 수행합니다. 이러한 기능은 특히 반복적인 브라우저 기반 작업이나 서류 작성, 정보 검색 등의 업무에서 높은 효율성을 발휘합니다.
NeuralAgent의 가장 큰 특징은 로컬 환경에서 직접 실행된다는 점입니다. 많은 인공지능 도구들이 클라우드 기반으로 작동하는 반면, NeuralAgent는 사용자의 로컬 데스크톱에서 직접 마우스와 키보드를 조작하며 UI 상의 요소를 인식하고 행동합니다. 이는 높은 반응성과 개인정보 보호 측면에서 상당한 이점을 제공합니다. 특히 기업이나 민감한 데이터를 다루는 환경에서 AI를 안전하게 활용할 수 있는 가능성을 제시합니다.
또한 NeuralAgent는 단일 기능에 그치지 않고 다양한 구성요소를 갖춘 통합형 플랫폼입니다. Electron 기반의 데스크톱 애플리케이션, FastAPI 기반의 백엔드 서버, React로 구성된 프론트엔드, 그리고 pyautogui를 활용한 데스크톱 자동화 모듈이 유기적으로 연결되어 있어, 전체 시스템의 확장성과 유지보수가 용이한 구조를 자랑합니다. 사용자 입장에서는 복잡한 코딩 없이도 AI 기반 데스크톱 자동화를 구현할 수 있으며, 개발자 입장에서는 구성요소 단위로 기능을 확장하거나 수정할 수 있는 유연성이 제공됩니다.
기술 구성 및 주요 기능
NeuralAgent의 기술적 기반은 다양한 오픈소스 기술의 조합 위에 구축되어 있습니다. 자동화의 핵심은 Python의 pyautogui 라이브러리를 통해 구현되며, 이를 통해 실제 마우스 이동, 클릭, 키보드 입력 등 사람이 직접 수행하던 데스크톱 상의 작업을 에이전트가 대신 실행할 수 있습니다. 이러한 동작은 단순한 명령어 실행이 아니라, 브라우저에서 텍스트를 복사하거나 특정 링크를 클릭하는 등 실제 사용자가 수행할 법한 복잡한 인터랙션을 포함합니다.
백엔드는 FastAPI와 PostgreSQL로 구성되어 있으며, 인증, 세션 관리, 데이터 저장 등을 담당합니다. 사용자는 .env 환경 파일을 통해 데이터베이스 연결 정보, API 키, JWT 토큰 설정 등을 손쉽게 구성할 수 있습니다. 이러한 환경 구성은 개발자에게 친숙한 방식으로 제공되며, 보안성 또한 고려된 구조입니다.
프론트엔드는 Electron을 기반으로 하며, React로 작성된 사용자 인터페이스를 포함하고 있습니다. 사용자 인터페이스는 매우 직관적으로 설계되어 있으며, 명령을 직접 입력하거나, AI의 제안을 받아 클릭 한 번으로 실행하는 것이 가능합니다. 특히 ‘Command Bar’ 기능은 현재 화면 상태를 실시간으로 분석하여 적절한 명령을 추천해 주는 역할을 하며, 사용자는 보다 능동적인 방식으로 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다.
또한 NeuralAgent는 다양한 대형 언어 모델을 선택적으로 연동할 수 있도록 설계되었습니다. OpenAI GPT-4, Azure OpenAI, Anthropic의 Claude, Amazon의 Bedrock, Ollama 등 사용자가 원하는 모델을 각 에이전트 유형별로 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 작업을 계획하는 PLANNER_AGENT에는 GPT-4를, 실제 데스크톱 조작을 수행하는 COMPUTER_USE_AGENT에는 Claude를 설정하는 식으로 모델의 특성과 비용을 고려한 조합이 가능합니다. 이러한 모듈화된 에이전트 구조는 NeuralAgent의 핵심적인 강점 중 하나로, 각각의 역할을 독립적으로 실험하고 개선할 수 있는 기반을 제공합니다.
NeuralAgent 내부 에이전트 구성
NeuralAgent는 여러 개의 역할 기반 에이전트를 통해 복잡한 작업을 구조화된 방식으로 처리합니다. PLANNER_AGENT는 전체 작업 흐름을 수립하며, CLASSIFIER_AGENT는 입력 명령을 분석하고 분류합니다. TITLE_AGENT는 작업의 요약 또는 제목을 생성하고, SUGGESTOR_AGENT는 실행 가능한 하위 작업을 제안합니다. 가장 핵심적인 역할인 COMPUTER_USE_AGENT는 실제 사용자처럼 마우스와 키보드를 조작해 최종 작업을 완료합니다.
사용자는 이러한 에이전트별로 서로 다른 AI 모델을 연동할 수 있으며, .env 파일을 통해 자유롭게 구성할 수 있습니다. 예를 들어 비용 효율이 중요한 경우에는 Bedrock 기반의 모델을, 정밀한 제어가 필요한 경우에는 GPT-4나 Claude 모델을 선택할 수 있습니다. 이러한 구조는 생산성, 비용, 성능을 종합적으로 고려하여 유연한 시스템 운영이 가능하도록 합니다.
NeuralAgent 활용 사례 및 발전 방향
NeuralAgent는 반복적인 웹 브라우저 기반 업무를 자동화하는 데 특히 강점을 가지고 있습니다. 예를 들어 트렌드 분석, 데이터 수집, 이메일 작성, 문서 자동 생성 등 기존에 사람이 직접 해야 했던 작업을 자동화하여 실질적인 시간 절감 효과를 제공합니다. 또한 Command Bar 기능을 통해 사용자가 직접 프롬프트를 입력하지 않아도 상황에 맞는 명령을 추천받아 작업을 시작할 수 있어, 기술 숙련도가 낮은 사용자에게도 매우 유용합니다.
최근에는 ‘배경 모드(Background Mode)’ 기능이 추가되어, 사용자가 현재 작업을 수행하는 도중에도 NeuralAgent가 다른 창에서 자동화 작업을 병행 수행할 수 있게 되었습니다. 이는 업무 중단 없이 다양한 작업을 병렬적으로 수행할 수 있다는 점에서 상당한 생산성 향상을 기대하게 만듭니다.
라이선스 및 참고
NeuralAgent는 MIT 라이선스를 기반으로 공개되어 있으며, 누구나 자유롭게 소스코드를 이용하고 수정할 수 있습니다. 
또한, 실제 사용자의 입력 장치를 조작하는 기능을 포함하고 있으므로, 반드시 충분한 테스트를 거쳐 책임감 있게 사용해야 합니다.
NeuralAgent 홈페이지
NeuralAgent 프로젝트 GitHub 저장소
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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