규칙 기반 에이전트 만들기
딥러닝 없이도 강력한 AI를 구현할 수 있을까요?
정답은 ‘네’,
바로 규칙 기반(rule-based) 에이전트를 통해서입니다!
안녕하세요! 여러분~!!
오늘은 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 규칙 기반 에이전트 만들기를 소개해보려고 해요. 규칙 기반 에이전트는 인공지능의 원리 중 가장 기초적인 개념으로, 특정 조건에 따라 자동으로 반응하는 시스템을 말합니다. 예를 들어 “안녕”이라고 입력하면 “안녕하세요!”라고 답해주는 챗봇도 일종의 규칙 기반 에이전트랍니다. 이번 포스트에서는 파이썬으로 간단한 룰 기반 에이전트를 직접 구현해보고, 그 동작 원리도 찬찬히 알아볼 거예요. 특히 GPT나 머신러닝 모델 없이, 논리와 조건문만으로도 꽤 똑똑한 시스템을 만들 수 있다는 걸 보여드리고 싶어요. 자, 그럼 같이 시작해볼까요?
목차
1. 규칙 기반 에이전트란? 🤖
규칙 기반 에이전트(Rule-based Agent)는 정해진 조건이나 규칙에 따라 미리 정의된 행동을 수행하는 간단한 형태의 인공지능 시스템이에요. 쉽게 말하면, “어떤 상황에서 어떤 행동을 하라”는 명령들을 모아놓은 시스템이라고 보면 됩니다.
우리가 흔히 접하는 가장 쉬운 예시는 자동 응답 챗봇이에요. 예를 들어 “안녕하세요”라고 인사하면, “안녕하세요! 무엇을 도와드릴까요?”라고 답해주는 챗봇, 바로 그거죠. 이때 챗봇은 딥러닝을 쓰는 게 아니라, 조건문(if)을 통해 미리 정해진 답변을 출력하는 방식으로 동작합니다.
🧩 규칙 기반 에이전트의 구성 요소
- 환경(Environment): 에이전트가 인식하고 반응할 수 있는 세상
- 센서(Sensors): 외부 정보를 감지하는 입력 수단 (예: 유저 입력)
- 규칙 집합(Rules): “조건 → 행동” 형태의 로직 목록
- 행위자(Actuators): 규칙에 따라 실제 동작을 수행하는 출력 부분
📌 간단한 예시
사용자가 “안녕”이라고 입력하면, 규칙은 다음과 같을 수 있습니다:
if input == "안녕":
print("안녕하세요!")
이처럼 특정 입력에 대응하는 출력만 정의해주면, 아주 기본적인 에이전트를 만들 수 있어요. 복잡한 알고리즘 없이도 작동하는 게 가장 큰 장점이죠!
💡 이게 왜 중요할까요?
요즘은 GPT나 챗GPT처럼 대규모 언어 모델이 대세지만, 때로는 단순한 규칙만으로도 충분한 경우가 많습니다. 특히 빠르고 예측 가능한 응답이 중요한 시스템에서는 규칙 기반이 더 적합할 수 있어요. 예컨대 고객센터 FAQ 자동 응답 시스템이나, 간단한 게임 캐릭터 행동 패턴에 자주 사용됩니다.
게다가, 처음 AI를 배우는 입문자라면 복잡한 머신러닝보다는 이런 규칙 기반 시스템부터 시작하는 게 이해도 쉽고, 구현도 간단해요.
2. 기본 구조와 동작 원리 🧠
규칙 기반 에이전트는 조건 → 행동이라는 매우 직관적인 구조를 가지고 있어요. 마치 “비가 오면 우산을 쓴다”는 우리의 행동처럼, 어떤 조건이 충족되면 그에 맞는 반응이 실행되는 형태입니다.
이런 구조 덕분에 코드를 이해하고 유지보수하는 것이 매우 쉽고, AI 개발의 기초를 배우기에도 아주 적합하답니다. 그럼 실제로 어떤 식으로 작동하는지 아래의 흐름도를 통해 살펴볼게요.
🔁 규칙 기반 에이전트의 작동 흐름
- 사용자가 입력 또는 환경 데이터를 제공한다.
- 에이전트는 이 입력을 기준으로 사용할 규칙을 탐색한다.
- 조건과 일치하는 규칙을 찾으면 해당하는 행동을 수행한다.
- 해당 결과를 출력하거나 다음 입력을 기다린다.
🧠 예: 사용자의 감정 분석 챗봇
예를 들어, “기분이 좋아”라는 문장을 분석해서 긍정적인 메시지를 주는 간단한 시스템을 만들 수 있어요. 아래는 조건과 행동이 정의된 예입니다.
if "기분이 좋아" in user_input:
print("좋은 하루가 될 것 같네요 😊")
elif "우울해" in user_input:
print("힘든 일이 있었나 봐요. 괜찮아요, 곧 나아질 거예요 🌈")
📦 조건이 많아지면 어떻게 될까요?
초기에는 조건이 몇 개 없기 때문에 if-elif 구조로도 충분해요. 하지만 조건이 많아지면 규칙 테이블이나 딕셔너리 매핑을 사용하는 게 더 효율적이죠.
rules = {
"기분이 좋아": "좋은 하루가 될 것 같네요 😊",
"우울해": "힘든 일이 있었나 봐요. 괜찮아요, 곧 나아질 거예요 🌈"
}
if user_input in rules:
print(rules[user_input])
else:
print("잘 이해하지 못했어요. 다시 말씀해주시겠어요?")
이런 구조를 쓰면 훨씬 깔끔하고, 새로운 규칙을 추가하기도 쉬워요. 유지보수도 훨씬 용이하구요!
🧭 핵심 요약
- 규칙 기반 에이전트는 명확하고 단순한 논리로 동작한다
- 조건이 많아질수록 효율적인 데이터 구조(딕셔너리 등)가 중요해진다
- 반복적인 구조 덕분에 템플릿화 하기도 쉽다
3. 파이썬으로 규칙 기반 에이전트 구현하기 🐍
이번에는 실제로 파이썬을 이용해 간단한 규칙 기반 에이전트를 만들어볼 거예요. 예제는 텍스트 입력 기반 챗봇 형태로 진행됩니다. 사용자의 입력에 따라 규칙을 판단하고, 그에 맞는 응답을 출력하는 방식이죠.
🛠️ 예제 코드: 조건문 방식 챗봇
def rule_based_agent():
while True:
user_input = input("당신: ")
if user_input == "안녕":
print("에이전트: 안녕하세요!")
elif user_input == "이름이 뭐야?":
print("에이전트: 저는 규칙 기반 에이전트예요.")
elif user_input == "뭐할 수 있어?":
print("에이전트: 간단한 대화가 가능해요.")
elif user_input == "그만":
print("에이전트: 대화를 종료합니다. 안녕히 가세요!")
break
else:
print("에이전트: 잘 이해하지 못했어요.")
rule_based_agent()
코드가 꽤 간단하죠? 조건문만으로도 나름 정돈된 대화가 가능합니다.
🧪 테스트 시나리오
| 입력 | 출력 |
|---|---|
| 안녕 | 안녕하세요! |
| 이름이 뭐야? | 저는 규칙 기반 에이전트예요. |
| 그만 | 대화를 종료합니다. 안녕히 가세요! |
📌 핵심 포인트 요약
- 조건문을 활용해 입력에 따른 행동을 정한다
- while 루프로 반복적인 대화 인터페이스 구성
- "그만"과 같은 종료 조건도 반드시 포함해야 사용성 향상
이렇게 간단한 코드 한 줄 한 줄이, 실제로는 에이전트의 사고방식이 되는 거예요. 아주 흥미롭지 않나요?
4. 다양한 규칙 설정 예시 ✏️
기본적인 조건문 챗봇을 구현해봤다면, 이제 조금 더 다양한 규칙을 적용해볼 수 있어요. 단순한 키워드 매칭에서 벗어나, 조건을 조합하거나 입력값을 전처리해서 좀 더 유연하게 대응할 수 있게 만들 수 있답니다.
📖 예제 1: 키워드 포함 여부 검사
user_input = input("당신: ")
if "날씨" in user_input:
print("에이전트: 오늘 서울은 맑고 따뜻한 날씨입니다 ☀️")
elif "시간" in user_input:
print("에이전트: 지금은 오후 3시입니다 🕒")
else:
print("에이전트: 무슨 말인지 잘 모르겠어요 🤔")
입력값에 단어가 포함되어 있는지만 확인해도 훨씬 다양한 응답을 할 수 있어요. 실제로 많은 챗봇이 이런 식으로 동작하죠.
📖 예제 2: 다중 조건 결합
user_input = input("당신: ")
if "피곤" in user_input or "졸려" in user_input:
print("에이전트: 휴식이 필요해 보여요. 잠깐 쉬는 건 어때요? 😴")
elif "배고파" in user_input or "점심" in user_input:
print("에이전트: 맛있는 거 챙겨드세요! 🍽️")
else:
print("에이전트: 도와드릴 게 있을까요?")
이런 식으로 or 조건을 사용하면 여러 상황을 한 번에 처리할 수 있어요. 조건이 다양할수록 더 현실감 있는 에이전트를 만들 수 있답니다.
📖 예제 3: 딕셔너리 활용 규칙 분리
rules = {
"좋아": "기분이 좋으시군요! 😊",
"싫어": "무슨 일이 있었나요? 제가 도와드릴까요?",
"고마워": "별말씀을요. 언제든 도와드릴게요!",
"잘자": "좋은 꿈 꾸세요 💤"
}
user_input = input("당신: ")
matched = False
for keyword, response in rules.items():
if keyword in user_input:
print("에이전트:", response)
matched = True
break
if not matched:
print("에이전트: 음... 그 말은 잘 모르겠어요 😅")
위 방식은 규칙을 코드 바깥으로 분리하는 효과도 있어서, 추가·수정이 간편하고, 나중엔 외부 파일로 관리하는 것도 가능해져요.
📝 정리하자면...
- 조건은 단일 키워드 매칭에서 복합 조건으로 확장할 수 있다
- 규칙 데이터는 딕셔너리나 외부 JSON으로도 구성 가능하다
- 더 복잡한 판단이 필요하면 문자열 처리나 유사도 비교도 가능하다
5. 한계와 개선 방향 💡
규칙 기반 에이전트는 분명 쉽고 직관적인 장점이 있지만, 분명한 한계점도 존재합니다. 단순한 챗봇이나 상태 관리 시스템에는 유용하지만, 복잡하거나 유연한 대화에는 금세 한계에 부딪히게 되죠.
🚧 규칙 기반 시스템의 주요 한계
- 규칙이 많아질수록 복잡도 증가 — 수십, 수백 개의 조건을 관리하기 어려워져요.
- 유연성이 떨어짐 — 입력값이 조금만 달라도 제대로 인식하지 못하는 경우가 많아요.
- 학습이 불가능 — 새로운 데이터에 적응하거나 스스로 발전할 수 없어요.
📈 개선 방향은?
그렇다면 이런 한계를 극복하려면 어떻게 해야 할까요? 다음과 같은 접근이 도움이 될 수 있습니다.
- 입력 전처리: 입력값을 소문자로 통일하거나 불용어(stopword)를 제거해 더 유연한 매칭이 가능하도록 합니다.
- 정규 표현식 사용: 다양한 입력 패턴을 포괄할 수 있어 조건 매칭이 더 강력해집니다.
- 외부 데이터 활용: 규칙을 코드에서 분리하고 JSON, CSV, DB 등에 저장해 유연하게 관리할 수 있도록 합니다.
- 머신러닝과 결합: 사용자 입력을 분류하거나 유사도를 계산해 보다 똑똑한 반응을 하도록 진화시킬 수 있습니다.
💬 한 가지 사례
예를 들어 "배고파요"라는 말에 반응하는 규칙을 생각해봅시다. 단순 규칙 기반 에이전트는 "배고파"가 포함되지 않으면 반응하지 못하지만, in 조건에 .lower()를 붙이거나 정규표현식을 쓰면 "배고파요", "배가 고파", "배고픔" 등 다양한 표현에도 대응할 수 있어요.
import re
user_input = input("당신: ")
if re.search(r"배.?고파", user_input):
print("에이전트: 밥 먹고 힘내세요! 🍚")
else:
print("에이전트: 그 말은 잘 모르겠어요.")
정규표현식과 전처리만 잘 활용해도 규칙 기반 시스템이 훨씬 더 지능적으로 보일 수 있어요!
📌 요약
- 규칙 기반 시스템은 단순하고 빠르지만 확장성에는 한계가 있다
- 조건 전처리, 정규식, 외부 데이터, 머신러닝과의 결합으로 지능화 가능
6. 실생활 적용 사례 및 응용 팁 🛠️
규칙 기반 에이전트는 단순한 기술 같지만, 생각보다 다양한 실생활 환경에서 널리 활용되고 있어요. 단순히 챗봇에만 국한되는 게 아니라, UI 자동화, 고객 응대, 보안 시스템, 게임, 교육, IoT 기기 제어까지 매우 광범위하답니다.
🔎 어디에 쓰일 수 있을까?
- 콜센터 FAQ 챗봇: 자주 묻는 질문에 빠르고 정확하게 응답
- UI 테스트 자동화: 특정 상황에 맞는 조건 수행 테스트 자동 실행
- 게임 NPC 행동: 일정 조건하에 움직이거나 반응하는 캐릭터 구현
- 스마트홈: 조건에 따른 조명·가전 작동 설정
💡 응용 팁 5가지
- 규칙 분리하기: 규칙을 코드 내부가 아니라 JSON, YAML 파일로 외부화하면 유지보수가 쉬워져요.
- 유사도 판단 도입: 입력이 정확히 일치하지 않더라도 의미 유사도를 기반으로 응답 가능하게 해보세요. (예: Levenshtein 거리, cosine similarity)
- 정규표현식 적극 활용: 입력의 다양한 표현을 하나의 규칙으로 커버할 수 있어요.
- 상태 기반 반응 추가: 단순한 조건뿐만 아니라 이전 입력이나 사용자의 상태를 기억해서 반응하는 에이전트를 만들어 보세요.
- Streamlit으로 인터페이스 구성: 단순 콘솔 대신 시각적인 웹 UI로 구현하면 사용성이 대폭 향상됩니다.
📚 마무리 전 한 마디
처음에는 "이게 무슨 AI야?" 싶을 수 있지만, 모든 인공지능의 출발점은 규칙 기반이에요. 챗GPT, Siri, 자율주행도 결국 '상황 판단 → 반응'이라는 구조에서 시작됐죠.
단순한 규칙부터 하나씩 쌓아가다 보면, 어느새 스스로 판단하고 반응하는 똑똑한 에이전트를 만드는 날이 올 거예요!
✅ 마무리하며
이렇게 해서 오늘은 규칙 기반 에이전트의 개념부터 파이썬으로 직접 구현하는 방법, 그리고 실생활 적용 팁까지 전부 살펴봤어요. 아무리 AI가 고도화되고 복잡해진다고 해도, 그 출발은 결국 단순한 조건과 반응에서 시작되죠.
여러분도 지금 당장 손에 잡히는 파이썬 에디터를 열고 간단한 if문 하나부터 시작해 보세요. ‘안녕’이라고 말하면 반갑게 인사해주는 프로그램을 만든다는 그 설렘, 정말 특별하거든요.
더 나아가서는 여러분만의 챗봇, 반응형 캐릭터, 혹은 IoT 기기 제어 시스템도 만들 수 있을 거예요. 작은 규칙 하나가 큰 시스템의 뼈대가 될 수 있다는 걸 꼭 기억하세요!
그럼 다음 글에서는 조금 더 진보된 ‘상태 기반 에이전트’나 ‘강화학습 기반 에이전트’에 대해서도 소개해볼게요.
기대 많이 해주세요 :)
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