🤖 Python AI Agent 업무 자동화

기존 n8n 업무 자동화를 Python 기반 AI Agent로 재구현하는 프로젝트입니다.

단순 Workflow 실행이 아닌, AI Agent가 사용자의 요청을 이해하고 필요한 Tool을 직접 선택·실행하는 구조를 구현합니다.

ai이용한 단순 화면조회

ai이용하여 데이터조회 + 메일 초안 작성

🎯 Goal

기존 n8n 자동화

Trigger → Schedule 조회 → 담당자 조회 → Email 생성 → 발송

⬇️

AI Agent 기반 자동화

"이번 주 공연 일정 담당자들에게 보내줘"

→ 요청 이해
→ 필요한 Tool 판단
→ 데이터 조회
→ 이메일 생성
→ 사용자 확인
→ 발송

---

🏗️ 실제 화면

기본 화면

업무 요청

일일한도 초과

---

🏗️ Architecture

          👤 User
             │
             ▼
        🤖 AI Agent
       (LLM + 판단)
             │
       ┌─────┼─────┐
       ▼     ▼     ▼
   📅 Schedule 👥 Employee ✉️ Email
      Tool       Tool       Tool
       │          │          │
       ▼          ▼          ▼
      CSV       SQLite      SMTP
                  │
                  ▼
          ✅ Human Approval

Agent는 사용자의 요청에 따라 필요한 Tool을 선택하고 실행합니다.

---

🧠 Agent Flow

User Request
     ↓
🧠 Reason
     ↓
🛠️ Tool 선택
     ↓
⚡ Action
     ↓
👀 Observation
     ↓
🧠 다음 행동 판단
     ↓
✅ Final Answer

Reason → Action → Observation 구조의 Agent Loop를 직접 구현합니다.

---

🛠️ Tools

Tool	역할
📅 Schedule Tool	공연 일정 조회
👥 Employee Tool	담당자 정보 조회
✉️ Email Tool	이메일 생성 및 발송
✅ Human Approval	실제 발송 전 사용자 승인

---

📂 Project Structure

ai-agent/
│
├── 🚀 main.py
├── 🤖 agent.py
├── 🛠️ tools.py
│
├── data/
│   ├── schedule.csv
│   └── employee.db
│
├── 🔐 .env
├── 📦 requirements.txt
└── 📖 README.md

---

⚙️ Tech Stack

🐍 Python 🤖 LLM / Tool Calling 📄 CSV 🗄️ SQLite ✉️ SMTP

---

🚀 Development

STEP 1. 기존 n8n Workflow Python 구현 STEP 2. 기능별 Tool 분리 STEP 3. AI Agent + Tool Calling 구현 STEP 4. Agent Loop 구현 STEP 5. Human Approval 추가 STEP 6. Logging / Error Handling 추가

---

💡 핵심 목표

“정해진 Workflow를 실행하는 자동화”에서 “상황을 판단하고 Tool을 선택하는 AI Agent 자동화”로 확장

LLM API를 단순 호출하는 것이 아니라, Agent의 판단 → Tool 실행 → 결과 확인 → 다음 행동 결정 과정을 직접 구현하는 것이 이 프로젝트의 핵심입니다.