OpenAI, OpenAI Agents SDK를 사용하여 개발한 고객 서비스(CS) Agents Demo 프로젝트 공개

9bow · 6월 24, 2025, 9:30오전

Customer Service Agents Demo 프로젝트 소개

OpenAI의 'Customer Service Agents Demo'는 최신 AI 기술을 실제 고객 서비스 시나리오에 어떻게 적용할 수 있는지를 보여주는 대표적인 예제입니다. AI 기반 챗봇, 멀티 에이전트 시스템, 그리고 서비스 자동화에 관심이 있는 개발자라면 실제 구현 예시와 오픈소스 코드 구조를 통해 실전 감각을 익힐 수 있습니다. 특히, OpenAI Agents SDK와 Next.js UI의 결합 방식을 통해 AI 백엔드와 프론트엔드가 어떻게 유기적으로 연결될 수 있는지 명확히 알 수 있습니다.

OpenAI가 공개한 'Customer Service Agents Demo'는 OpenAI Agents SDK를 활용하여 항공사 고객 서비스 시나리오를 시각적으로 구현한 오픈소스 프로젝트입니다. Python 기반의 백엔드와 Next.js 기반의 프론트엔드 UI로 구성되어 있으며, 실제 상담사 시나리오에 기반한 다중 에이전트 오케스트레이션, 실시간 채팅, 그리고 guardrail(가드레일, 주제 이탈 및 보안 탐지) 기능까지 포함되어 있습니다.

이 프로젝트가 중요한 이유는 단순한 챗봇이 아니라, 상담 요청의 종류에 따라 다양한 에이전트(예: 좌석 변경, 항공편 상태, FAQ, 취소 처리)가 자동으로 할당되어 사용자의 요구를 적절히 분배하고 응답한다는 점입니다. 예를 들어, 사용자가 좌석 변경 요청을 하면 triage agent가 intent를 분석해 seat booking agent로 라우팅하며, 추가적으로 FAQ나 취소 요청 등도 별도 에이전트가 처리합니다.

최근 고객 서비스의 디지털 전환과 AI 도입이 가속화되는 흐름에서, 이 데모는 복잡한 고객 상담 흐름도 AI가 효과적으로 분산 처리할 수 있음을 보여줍니다. 또한 guardrail 기능을 통해 AI의 응답 범위 및 보안을 제어하는 실제적 사례를 제공하여, 개발자들이 실무에서 참고할 만한 구조와 코드를 직접 실습할 수 있도록 합니다.

비슷한 목적의 프로젝트로는 Rasa, Dialogflow, Microsoft Bot Framework와 같은 오픈소스 또는 상용 챗봇 플랫폼이 있습니다. 이들 역시 다중 인텐트 분류와 대화 흐름 관리, 외부 API 연동 기능을 제공하지만, OpenAI Agents Demo의 가장 큰 차별점은 GPT 기반의 자연어 이해력과 Agents SDK를 통한 모듈화된 에이전트 오케스트레이션 구조입니다.

Rasa 등 기존 프레임워크는 주로 Slot Filling, Rule 기반 다이얼로그에 집중하는 반면, OpenAI Agents Demo는 각 에이전트의 프롬프트, 가드레일, 툴을 자유롭게 조정할 수 있어 복잡한 시나리오 확장과 사용자 맞춤화가 매우 용이합니다. 또한 Next.js 기반 UI와의 통합 예시가 제공되어 엔드투엔드 경험을 구현하는 데 더욱 직관적입니다.

주요 특징

Agents SDK 기반 멀티에이전트 오케스트레이션: 사용자의 요청을 triage agent가 intent 분석 후 각 전문 에이전트로 분배합니다. 예시로 좌석 변경, 항공편 상태 조회, FAQ, 취소 등 다양한 업무를 각각의 agent가 담당합니다.
Next.js UI: 백엔드와 실시간 연동되는 채팅 인터페이스 제공, agent의 라우팅 과정 시각화 기능 지원.
강력한 Guardrail(가드레일) 기능: AI의 응답 범위 제어, 주제 이탈·시스템 프롬프트 노출 시도 탐지 및 차단.
커스터마이즈 및 확장 용이성: 프롬프트, 가드레일, 툴 추가 등 실제 워크플로우에 맞는 다양한 커스터마이즈 가능.
실제 상담 플로우 예제 제공: 항공사 고객 상담(좌석 변경, 항공편 상태, FAQ, 취소 등) 시나리오가 포함되어 실무 적용 예시로 활용 가능.

설치 및 사용 방법

프로젝트 복제(Clone): GitHub에 공개된 OpenAI Customer Service Agents Demo 프로젝트를 복제합니다:
```
git clone https://github.com/openai/openai-cs-agents-demo
cd openai-cs-agents-demo
```
OpenAI API 키 설정: 터미널에서 export OPENAI_API_KEY=your_api_key로 환경변수를 설정하거나, python-backend 디렉토리의 .env 파일로 API 키 지정합니다. (단, .env 파일 사용 시 python-dotenv 설치가 필요합니다.)

Backend 의존성 설치: 가상환경을 생성하고 필요한 의존성을 설치합니다.

cd python-backend
# 가상환경 생성 및 실행
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
# python-backend/.env 파일을 사용하는 경우 python-dotenv 라이브러리도 설치
pip install python-dotenv

Backend 실행: Backend가 정상적으로 실행되는지 확인합니다. 기본적으로 http://localhost:8000 에서 서비스가 실행됩니다.
```
python -m uvicorn api:app --reload --port 8000
```
프론트엔드(UI) 실행: ui 디렉토리에서 아래 명령어로 Next.js 기반의 프론트엔드를 실행합니다. http://localhost:3000에서 웹 인터페이스 확인 가능합니다.
```
cd ui
# UI 및 Backend 함께 실행
npm run dev
```
커스터마이즈 및 확장: 각 agent의 프롬프트, guardrail, toolset은 코드 수정으로 자유롭게 확장 가능합니다. 필요한 서비스 목적에 맞는 시나리오로 변형하여 사용해보세요!

라이선스

OpenAI의 Customer Service Agents Demo 프로젝트는 MIT License로 공개 및 배포 되고 있습니다. 상업적 이용과 수정에 특별한 제약이 없으나, 자세한 사항은 라이선스 문서를 참고하시기 바랍니다.

OpenAI의 Customer Service Agents Demo 프로젝트 GitHub 저장소

OpenAI의 Agents SDK(Python) 공식 문서

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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