웹브라우저 조작 도구를 다듬어 AI 에이전트를 더 잘 쓰게 만든 과정

한눈에 보기

LangChain 팀이 AI 에이전트가 웹사이트를 직접 조작하도록 브라우저 도구를 고른 뒤, 실제 작업 기록을 보며 고쳐 나간 과정을 소개해요. 여러 도구를 비교해 Stagehand를 골랐고, 바꿀 때마다 시험으로 효과를 확인했어요.

핵심만 콕콕

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   웹 작업은 단계가 많아서, 한 작업에 모델이 평균 26번 응답하는 경우도 있었어요.

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   웹페이지에는 내용이 많지만 실제 필요한 부분은 일부뿐이라, 도구가 정보를 효율적으로 다뤄야 해요.

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   팀은 에이전트 작업 기록을 읽어 낭비되는 단계를 찾고, 도구를 고친 뒤 여러 벤치마크로 점검했어요.

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   답을 구조화된 형식으로 받도록 해서, 답 형식 실수가 브라우징 평가에 섞이지 않게 했어요.

왜 중요할까요?

사람 대신 웹에서 여러 단계 일을 해 주는 AI 에이전트가 늘고 있어서, 그 일을 얼마나 싸고 정확하게 하느냐가 중요해요.