Claude 3.7 Sonnet 에이전트: 3.7 Sonnet으로 맞춤 AI 에이전트를 순식간에 무료로 만드는 방법!

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요약

이 영상은 Anthropic의 최신 Claude 3.7 Sonnet 모델과 Vector shift 플랫폼을 활용하여 누구나 쉽고 빠르게 커스텀 AI 에이전트를 제작할 수 있는 방법을 소개합니다. 강력한 파이프라인 기반 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 챗봇 워크플로우를 구성하고, 다양한 외부 통합(예, Notion) 및 조건 분기를 추가하는 과정을 단계별로 보여줍니다. 최종적으로 배포와 추가 기능을 통해 사용자가 직접 AI 에이전트를 구축하고 활용할 수 있도록 돕는 것이 목적입니다.

주요 키워드

Claude 3.7 Sonnet Vector shift AI 에이전트 파이프라인 챗봇 통합 노션 조건 분기 배포 워크플로우

하이라이트

🚀 Claude 3.7 Sonnet의 최신 업데이트와 강력한 성능이 강조됩니다.
⚡️ Vector shift의 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 복잡한 코딩 없이도 AI 에이전트 제작이 가능합니다.
📌 기본 챗봇 워크플로우 구현 과정에서 입력, LLM, 출력 블록의 연결 방법이 상세히 설명됩니다.
🌟 Notion과 같은 외부 도구와의 손쉬운 통합, 조건 분기 로직 추가로 AI 에이전트를 더욱 스마트하게 확장할 수 있습니다.
📢 배포 후 웹사이트 임베드, API 활용 등 다양한 방식으로 제작한 AI 에이전트를 운영할 수 있음을 알립니다.

용어 설명

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic에서 개발한 최신 대규모 언어 모델로, 뛰어난 추론 능력과 빠른 응답속도를 제공합니다.

Vector shift

드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하는 AI 에이전트 제작 플랫폼으로, 복잡한 코딩 없이 워크플로우를 구성할 수 있습니다.

파이프라인

AI 에이전트의 전체 워크플로우를 시각적으로 구성하는 단계별 작업 흐름을 의미합니다.

LLM 블록

사용자 입력을 처리하고 Claude 3.7 Sonnet 모델과 연결하여 응답을 생성하는 역할을 하는 구성 요소입니다.

통합(Integration) 블록

외부 서비스(예: Notion, Slack 등)와의 연동을 가능하게 하여, 추가 정보를 제공하거나 데이터를 처리하는 기능을 수행합니다.

음악과 박수 소리로 시작하며, Claude 3.7 Sonnet의 출시에 대한 간단한 인사를 전합니다.

[00:00] 인트로 음악과 박수 소리로 영상이 시작됩니다.

[00:09] Claude 3.7 Sonnet의 출시와 그 뛰어난 성능에 대해 소개합니다. 특히 강력한 성능, 빠른 속도, 뛰어난 추론 능력이 강조됩니다.

Vector shift에 가입하고 대시보드에서 다양한 옵션을 확인하는 과정을 보여줍니다. 파이프라인의 개념과 기본 구성 요소를 소개합니다.

[00:30] Vector Shift를 사용해 Claude 3.7 Sonnet 기반의 AI 에이전트를 만드는 방법을 소개할 것임을 설명합니다.

[01:14] Vector Shift 플랫폼 가입부터 시작하여, 대시보드와 파이프라인 개념을 설명합니다.

[01:53] 새로운 파이프라인 생성 방법과 기본적인 블록 사용법을 설명하며, 실제 챗봇 제작을 시작합니다.

입력, LLM, 출력 블록을 드래그 앤 드롭하여 기본 챗봇을 구성하는 방법을 상세히 설명합니다. 시스템 프롬프트로 챗봇의 응답 특성을 설정합니다.

[02:50] LLM 블록을 추가하고 Claude 3.7 Sonnet을 선택하는 과정, 그리고 입력값을 연결하는 방법을 상세히 설명합니다.

[03:44] Claude와 시스템 프롬프트 연결 방법을 설명하고, 기술 관련 질문에 특화된 어시스턴트로 설정하는 예시를 보여줍니다.

[04:03] 출력 블록을 추가하고 Claude의 응답을 연결하여 기본적인 챗봇 워크플로우를 완성하는 과정을 설명합니다.

Notion 등의 외부 도구를 통합하는 방법과, if-else 블록을 사용해 조건별 로직을 추가하는 과정을 안내합니다. 이를 통해 AI 에이전트의 기능 확장이 가능합니다.

[04:41] Vector shift의 다양한 통합 기능(Notion, Slack, Discord 등)을 소개하고, Notion 통합 방법을 자세히 설명합니다.

[05:38] 조건부 로직을 추가하여 쿼리에 따라 다른 LLM이나 통합 기능으로 라우팅하는 방법을 설명합니다.

완성된 파이프라인을 배포하는 방법과 챗봇, 음성 봇, 지식 베이스 등 다양한 활용 방안을 소개합니다. 최종적으로 제작한 AI 에이전트를 다양한 방식으로 운영할 수 있음을 강조합니다.

[06:07] 완성된 워크플로우를 배포하고 챗봇으로 내보내는 과정과 커스터마이징 옵션을 설명합니다.

[06:59] Vector shift의 추가 기능인 지식베이스, 음성봇, 대량 작업 등을 소개하고 활용 방법을 설명합니다.

[00:00] [음악]

[00:03] [박수]

[00:05] 안녕하세요, 오늘도 영상으로 찾아뵙게 됐습니다.

[00:09] Claude 3.7 Sonnet이 막 출시됐는데, 정말 놀랍습니다.

[00:13] 최근 Anthropic이 정말 대단한 일을 해내고 있고,

[00:16] Claude 3.7 Sonnet도 예외가 아닙니다.

[00:18] 매우 강력하고 빠를 뿐만 아니라,

[00:22] 추론 능력이 정말 차원이 다른 수준입니다.

[00:28] 어쨌든,

[00:30] 오늘은 여러분께 보여드리고 싶은 것이 있습니다.

[00:32] Vector Shift를 사용해서

[00:35] Claude 3.7 Sonnet으로 AI 에이전트를 쉽게 만드는 방법입니다.

[00:39] 제 이전 영상들을 보셨다면 아시겠지만,

[00:42] Vector Shift는 제가 가장 좋아하는

[00:45] AI 에이전트 제작 도구 중 하나입니다.

[00:47] 직관적이고 드래그 앤 드롭 인터페이스가 있어서

[00:52] 코딩이 전혀 필요 없기 때문이죠.

[00:54] 정말 좋은 장점입니다.

[00:57] 처음이신 분들도 걱정하지 마세요.

[01:01] 모든 과정을 단계별로 설명해드릴 테니까요.

[01:03] 이 영상이 끝날 때쯤이면,

[01:06] Claude 3.7 Sonnet으로 구동되는

[01:09] 나만의 AI 에이전트를 만들 수 있을 겁니다.

[01:11] 자, 바로 시작해보겠습니다.

[01:14] 먼저 Vector Shift에 가입해야 합니다.

[01:17] 무료 플랜이 있는데, 정말 관대해서

[01:20] 대부분의 분들이 시작하기에 충분할 거예요.

[01:25] 시작하기에 앞서,

[01:26] 가입하고 로그인하면 대시보드가 나타나는데,

[01:28] 거기서 파이프라인, 지식 베이스,

[01:31] 챗봇 등 다양한 옵션을 보실 수 있습니다.

[01:38] 오늘 우리가 주로 다룰 것은 파이프라인입니다.

[01:41] 파이프라인은 기본적으로 워크플로우로,

[01:44] AI 에이전트의 동작 방식,

[01:46] 연결 방법, 사용자 입력에 대한

[01:48] 응답 방식을 시각적으로 설계할 수 있습니다.

[01:51] 사용자 입력에

[01:53] 반응하는 방식을 설계할 수 있죠.

[01:57] 새로운 파이프라인을 만들어 보겠습니다.

[01:59] new 버튼을 클릭하면 미리 만들어진 워크플로우가 보이는데,

[02:03] 지금은 빈 캔버스를

[02:05] 선택하겠습니다.

[02:07] 캔버스에 들어가면 왼쪽에

[02:10] 많은 블록들이 보일 텐데요,

[02:13] 이 블록들이 바로

[02:14] AI 에이전트의 구성 요소입니다.

[02:17] 캔버스에 드래그 앤 드롭으로 가져다 놓고

[02:20] 연결해서

[02:21] 워크플로우를 만들 수 있습니다.

[02:24] Claude 3.7 Sonnet을 사용해서 간단한 챗봇을 만들어보죠.

[02:29] 먼저 입력 블록을 가져옵니다. 이 블록이 바로

[02:33] 사용자 입력을 받는 곳입니다.

[02:35] 블록들이 최근에 업데이트되어

[02:38] 이제 더 사용하기 쉬워졌다는 걸

[02:40] 알 수 있죠.

[02:42] 입출력이 명확하게 표시되어 있어서

[02:44] 정말 편리합니다.

[02:47] 다음으로, 이 입력을

[02:50] Claude 3.7 Sonnet에 연결해야 합니다.

[02:54] 왼쪽에서 LLM 블록을 드래그해오세요.

[02:58] LLM 블록을 클릭하면

[03:01] OpenAI, Perplexity,

[03:04] 오픈소스 모델, Anthropic 등

[03:07] 다양한 옵션이 나타납니다.

[03:12] Claude 3.7 Sonnet은 Anthropic의 모델이므로

[03:14] Anthropic을 선택하면 목록에서

[03:17] Claude 3.7 Sonnet을 찾을 수 있습니다.

[03:20] 이제 사용자 입력을

[03:24] Claude에 전달해야 합니다.

[03:28] LLM 블록의 입력 텍스트 상자를 클릭하고

[03:31] 중괄호

[03:33] 두 개를 입력하면

[03:35] 사용 가능한 입력들이 표시됩니다.

[03:39] input1.text나 여러분이 지정한

[03:41] 입력 블록 이름을 선택하면 자동으로 연결됩니다.

[03:44] 사용자 입력을

[03:46] Claude에 연결할 수 있으며, 시스템 프롬프트도

[03:49] 추가할 수 있습니다. Claude의 동작을

[03:52] 커스터마이즈하고 싶다면

[03:55] 예를 들어 '당신은 기술 관련

[03:57] 질문에 답변하는 전문

[03:59] 어시스턴트입니다'와 같이 작성하거나

[04:02] 용도에 맞게 설정하세요

[04:03] 완료되면 아웃풋 블록을 끌어다 놓으세요

[04:07] 이 블록은 기본적으로

[04:10] Claude가 사용자에게 보내는

[04:12] 응답을 표시합니다. 출력 텍스트 박스를 클릭하고

[04:16] 중괄호 두 개를 입력한 다음 lm을 선택하세요

[04:20] Claude의 응답을

[04:23] 출력 블록에 연결하면 끝입니다

[04:27] 기본적인 챗봇 워크플로우를

[04:29] 만드는 방법이 꽤 쉽죠?

[04:34] 하지만 여기서 멈추지 말고

[04:37] AI 에이전트를 더 스마트하게 만들어 보겠습니다

[04:41] 통합 기능을 추가해서요

[04:43] Vector shift의 가장 멋진 점은

[04:45] Notion, Slack, Discord, Google Sheets 등

[04:48] 다양한 통합 기능을 제공한다는 것입니다

[04:53] AI 에이전트가 여러분의

[04:55] Notion 노트에 접근하게 하려면

[04:58] Notion 통합 블록을

[05:00] 끌어다 놓고 워크플로우에

[05:02] 연결한 다음, 사용자 입력에 따라

[05:04] 노트를 검색하도록 설정하면 됩니다

[05:08] Notion 블록을 캔버스에 끌어다 놓고

[05:11] 입력 블록을 Notion 블록에 연결하세요

[05:15] 그런 다음 Notion 블록을 설정하여

[05:17] 사용자의 쿼리에 따라 노트를 검색하도록 합니다

[05:20] 그 후 Notion 출력을

[05:23] Claude 3.7 Sonnet에 컨텍스트로 추가하여 연결하세요

[05:27] LLM 블록에서요

[05:30] 이제 Claude는 여러분의

[05:32] Notion 노트에 접근할 수 있으며

[05:35] 해당 컨텍스트를 기반으로 질문에 답할 수 있습니다

[05:38] 매우 유용하죠. 워크플로우에

[05:40] 조건부 로직도 추가할 수 있습니다

[05:44] 예를 들어 특정 쿼리는

[05:46] Claude로, 다른 쿼리는 다른 LLM이나

[05:49] 또는

[05:50] 통합 기능으로 보내고 싶다면

[05:53] if-else 블록을 추가하고 조건을 설정한 뒤

[05:56] 쿼리를

[05:57] 적절히 라우팅하면 됩니다

[06:00] 이렇게 하면 정말 강력하고 맞춤화된 AI 에이전트를

[06:03] 만들 수 있습니다

[06:05] 워크플로우가 마음에 들면

[06:07] '변경사항 배포'를 클릭하세요

[06:10] 그러면 파이프라인이

[06:12] 저장됩니다. 이제 이 파이프라인을

[06:15] 챗봇, 자동화, 검색 또는 폼으로 내보낼 수 있습니다

[06:20] 지금은 챗봇을 선택해보겠습니다

[06:23] 챗봇을 선택하면

[06:26] 이름을 입력하고

[06:28] 챗봇의 외관을 설정하라는

[06:30] 메시지가 표시됩니다

[06:33] 색상, 아바타, 환영 메시지 등을

[06:37] 커스터마이즈할 수 있고, 완료되면

[06:40] 배포를 클릭하면 챗봇이 라이브됩니다

[06:43] 이제 이 챗봇을 웹사이트에

[06:46] 임베드하거나 API를 통해 자체

[06:50] 애플리케이션에서 사용하거나

[06:52] Vector shift에서 직접 대화할 수 있습니다

[06:55] 매우 유연하고 사용하기 쉽습니다

[06:58] 챗봇 외에도

[06:59] Vector shift는 지식베이스

[07:01] 음성봇, 대량 작업, 포털 및 평가 기능을 만들 수 있습니다

[07:06] 예를 들어 자체 문서를 업로드하여

[07:09] 맞춤형 지식베이스를 만들면

[07:12] AI 에이전트가 참조할 수 있습니다

[07:14] 파일만 업로드하면

[07:17] AI 에이전트가 즉시 그 정보에

[07:20] 접근할 수 있어서 정말 좋습니다

[07:22] 음성봇도 만들 수 있는데

[07:25] Claude 3.7 Sonnet을 사용하여

[07:28] 음성 상호작용을 처리할 수 있습니다

[07:31] 고객 지원이나 가상

[07:33] 비서에 특히 좋죠

[07:37] 가능성은 정말 무궁무진합니다

[07:41] 전반적으로 Claude 3.7 Sonnet과

[07:43] Vector shift의 조합은 매우

[07:46] 강력합니다. Claude의 고급

[07:49] 추론 능력과 큰 컨텍스트 윈도우는

[07:51] 지능형 AI 에이전트를 만드는 데 완벽하고

[07:54] Vector shift의 직관적인

[07:56] 인터페이스는 개발자가 아니더라도

[08:00] 누구나 사용할 수 있게 해줍니다

[08:03] 최근 Vector shift 업데이트로

[08:05] 변수 참조가 더 명확해지고 블록

[08:09] 연결이 개선되어

[08:11] AI 에이전트 제작이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다

[08:14] 정말 멋진 것 같네요. 여러분의

[08:18] 생각을 아래에 공유하고 채널을

[08:19] 구독해주세요. 수퍼 땡스 옵션으로

[08:22] 기부하거나 채널 멤버가 되어

[08:24] 특별한 혜택을 받으실 수 있습니다

[08:25] 다음 영상에서 만나요, 안녕히 계세요

[08:28] [음악]