이 튜토리얼에서는 다음을 알아보게 됩니다:
- IBM watsonx가 AI 에이전트 개발을 지원하는 방법.
- Bright Data의 SERP API 통합이 IBM Watsonx Orchestrate 에이전트를 강화하는 이유.
- IBM watsonx Orchestrate 내에서 Bright Data의 SERP API로 구동되는 AI 에이전트를 구축하는 정확한 단계.
자, 시작해 보겠습니다!
IBM watsonx의 AI 에이전트 구축 기능이란?
기업용 생성형 AI 및 자동화 시스템인 IBM Watsonx Orchestrate는 AI 에이전트 구축 기능을 제공합니다. 이 솔루션은 업무 수행, 의사 결정, 비즈니스 핵심 시스템과의 상호작용을 수행하는 자율 AI 에이전트를 설계, 배포 및 관리하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.
IBM watsonx의 에이전트 구축은 로우코드 웹 인터페이스와 Agent Development Kit(ADK) Python 라이브러리를 통한 코드 기반 접근 방식 모두로 가능합니다. 본 문서에서는 웹 애플리케이션을 활용한 로우코드 워크플로 통합에 중점을 두겠습니다.
Orchestrate 서비스의 에이전트는 다중 에이전트 오케스트레이션을 통해 협업하고, 다양한 외부 도구에 연결하며, 지식 기반 응답을 위한 RAG(검색 강화 생성)를 활용하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.
또한 플랫폼에는 규정 준수, 투명성 및 성능 모니터링을 보장하는 거버넌스 및 가시성 기능이 포함됩니다. 구축된 에이전트는 웹 채팅, Slack, Microsoft Teams 등 다양한 채널에 배포할 수 있습니다.
IBM watsonx 에이전트가 Bright Data의 SERP API에 접근해야 하는 이유
IBM watsonx에서 제공하는 대규모 언어 모델을 포함한 LLM은 훈련된 데이터에 의해 제한을 받습니다. 간단히 말해, 그들의 지식은 특정 시점에서 멈춥니다.
이 때문에 LLM은 종종 오래되거나 부정확한 응답을 생성합니다. 의사 결정이나 의사 결정을 지원하는 보고서 작성을 담당하는 AI 에이전트에게는 이 문제가 더욱 심각해집니다…
해결책은 에이전트에 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 도구를 제공하는 것입니다. 예를 들어, 에이전트가 검색 엔진에 질의하여 검증된 최신 정보를 수집한 후 해당 데이터로부터 학습하여 허위 응답(환각)을 줄일 수 있습니다. 그 결과 더 정확한 의사 결정이 가능해지고, 에이전트의 응답이 실제 세계의 지식에 기반한다는 확신이 높아집니다.
이를 달성하는 가장 쉬운 방법은 Bright Data의 SERP API와 같은 SERP API 또는 웹 검색 도구를 활용하는 것입니다. 이 엔터프라이즈급 검색 엔진 데이터 검색 API는 프록시 처리, 차단 해제, 데이터 포맷팅을 자동으로 처리합니다. 즉, AI 에이전트 작업 시 검색 엔진 데이터 수집의 일반적인 어려움을 걱정할 필요가 없습니다.
Bright Data의 SERP API는 IBM watsonx Orchestrate(및 기타 여러 AI 에이전트 구축 플랫폼)와 직접 통합되어, AI 에이전트가 검색 결과에 접근하고 더 맥락적이며 신뢰할 수 있고 검증 가능한 출력을 생성할 수 있도록 합니다.
IBM watsonx.ai에서 SERP API 통합을 활용한 AI 에이전트 개발: 단계별 가이드
이 섹션에서는 IBM watsonx Orchestrate의 AI 에이전트 내에서 Bright Data SERP API를 도구로 통합하는 방법을 배웁니다.
다양한 사용 사례 중 본 가이드에서는 콘텐츠 추천 에이전트 구축에 중점을 둡니다. 목표는 주어진 주제와 관련된 최신 트렌드(예: 마케팅을 위해 작성하거나 유튜브 영상으로 제작할 가치가 있는 최신 핫 뉴스 발견)를 기반으로 콘텐츠 아이디어를 제안하는 것입니다.
참고: 이는 하나의 예시일 뿐이며, 동일한 SERP API 통합을 활용하여 다양한 AI 기반 사용 사례를 구현할 수 있습니다.
아래 단계를 따라 진행하세요!
필수 조건
이 튜토리얼을 따라하려면 다음이 준비되어 있어야 합니다:
- IBM Watsonx Orchestrate 로그인용 IBMid (무료 체험판으로도 충분합니다).
- 활성 API 키가 있는 Bright Data 계정.
Bright Data 계정 설정은 나중에 단계별로 안내해 드리므로 아직 걱정하지 마세요.
Bright Data SERP API 작동 방식, AI 에이전트의 도구 사용 방법, 도구 정의용 OpenAPI 사양 기본 사항에 대한 이해도 도움이 됩니다.
1단계: 새로운 IBM watsonx AI 에이전트 생성
IBM 계정으로 IBM watsonx Orchestrate에 로그인하세요. 다음 페이지로 이동합니다:
여기서 왼쪽의 “새 에이전트 생성” 버튼을 눌러 새 에이전트 생성 양식을 엽니다. “에이전트 생성” 양식을 다음과 같이 작성하세요:
- “Create from scratch” 옵션을 선택합니다.
- 에이전트에 “콘텐츠 추천 에이전트”와 같은 이름을 지정하세요.
- 설명은 다음과 같이 입력하세요: “이 에이전트는 Bright Data의 SERP API 통합을 통해 검색 엔진에서 최신 정보를 검색하여 주어진 입력에 기반해 관련성 높고 흥미로운 콘텐츠를 추천합니다.”
작성 완료 후 왼쪽 하단의 “생성” 버튼을 눌러 진행하세요. 그러면 에이전트 관리 페이지로 이동합니다:
잘하셨습니다! IBM watsonx Orchestrate에서 콘텐츠 추천 AI 에이전트를 초기화했습니다. 곧 Bright Data의 SERP API와 통합되어 최신 검색 결과를 가져올 예정입니다.
2단계: 에이전트 맞춤 설정
에이전트 관리 페이지에서 에이전트의 음성, AI 모델, 시작 프롬프트, 인사 메시지 등 다양한 옵션을 맞춤 설정할 수 있습니다.
모델을 변경하려면 “AI 모델” 섹션 오른쪽의 드롭다운을 열어주세요:
IBM watsonx 평가판에서는 다음 두 모델을 사용할 수 있습니다:
llama-3-2-90b-vision-instruct: 시각 인식, 이미지 추론, 캡션 생성, 이미지 관련 질문 답변에 최적화되었습니다. 기본 모델입니다.llama-3-405b-instruct: 합성 데이터 생성, 디스틸레이션, 챗봇/코딩/도메인 특화 작업 추론을 위한 고급 LLM입니다. Meta에서 개발했습니다.
에이전트의 목적에 가장 적합한 모델을 선택하세요.
그런 다음 웰컴 메시지를 에이전트 기능에 맞게 업데이트하는 것을 고려하세요. 예를 들어 “어떤 콘텐츠 추천 팁을 원하시나요?”와 같은 문구를 작성하세요.
또한 사용자에게 예시 상호작용을 제공하기 위해 빠른 시작 프롬프트를 업데이트하세요:
- “꼭 봐야 할 최근 영화 몇 편 추천해 주세요.”
- “IBM watsonx에 관한 최신 뉴스 기사를 보여주세요.”
- “2026년 AI 관련 인기 블로그 주제를 찾아 제가 쓸 수 있는 콘텐츠 아이디어 다섯 가지를 제안해 주세요.”
이제 이 에이전트는 주로 도구(특히 Bright Data SERP API)에 의존할 것이므로 ReAct 에이전트로 정의하는 것도 합리적입니다. 이 아키텍처에 익숙하지 않다면 ReAct 에이전트는 다음과 같은 흐름을 따릅니다:
- 생각: LLM이 다음 단계를 계획합니다.
- 행동: 도구를 사용하여 작업을 실행합니다.
- 관찰: 결과를 관찰하고 접근 방식을 개선합니다.
이러한 연속적인 루프를 통해 에이전트는 복잡한 질의를 처리하고, 정보를 상호 참조하며, 최종 답변을 제공하기 전에 중간 결과를 검증할 수 있습니다.
모든 설정이 완료되면 오른쪽의 “미리보기” 섹션으로 이동하여 “채팅 초기화” 버튼을 눌러 에이전트 미리보기를 재로드하세요:
이제 모든 사용자 설정이 적용된 업데이트된 에이전트를 확인할 수 있습니다:
3단계: Bright Data의 SERP API 시작하기
AI 에이전트 설정을 계속하기 전에 Bright Data 계정을 준비하고 SERP API 서비스를 구성해야 합니다. 이를 위해 공식 Bright Data 문서 또는 아래 지침을 따르세요.
계정이 없는 경우 Bright Data 계정을 생성하세요. 이미 계정이 있다면 로그인하세요. 로그인 후 “프록시 및 스크래핑” 페이지로 이동합니다. “내 영역” 섹션의 테이블에서 “SERP API”라고 표시된 행을 찾으세요:
“SERP API” 라벨이 붙은 행이 보이지 않는다면, 아직 존이 설정되지 않았다는 의미입니다. 아래로 스크롤하여 “SERP API” 섹션으로 이동한 후 “존 생성”을 클릭하여 추가하세요:
SERP API 존을 생성하고 serp_api (또는 원하는 이름)과 같은 이름을 지정하세요. 존 이름을 기록해 두세요. IBM watsonx에서 서비스에 접근할 때 필요할 것입니다.
SERP API 제품 페이지에서 “활성화” 토글을 전환하여 존을 활성화하세요:
마지막으로 공식 튜토리얼을 따라 Bright Data API 키를 생성하세요. 곧 필요할 수 있으니 안전한 곳에 보관하십시오.
API 호출 방법, 사용 가능한 옵션 및 기타 세부 사항을 숙지하기 위해 Bright Data SERP API 문서를 확인하는 것도 권장합니다.
완벽합니다! 이제 IBM watsonx AI 에이전트에서 Bright Data의 SERP API를 사용하기 위한 모든 설정이 완료되었습니다.
4단계: SERP API 도구 추가
사용자 지정 옵션의 일환으로 에이전트에 도구를 추가할 수도 있습니다. AI 에이전트를 Bright Data의 SERP API에 연결하는 방법은 다음과 같습니다. 이 사용자 지정 도구의 정의 및 통합 과정(다음 세 단계에 걸쳐 진행)을 살펴보겠습니다.
에이전트에 새 도구를 추가하려면 “도구” 섹션으로 이동하여 “도구 추가” 버튼을 클릭하세요:
일반적으로 “에이전트 워크플로 생성”옵션을 선택하고 Bright Data SERP API에 연결하는 Python 코드를 작성하는 방법을 고려할 수 있습니다. 그러나 현재 시점에서 사용자 정의 Python 코드 노드에서 가져와 사용할 수 있는 Python 모듈은고정되어 있으며 확장할 수 없습니다. Python HTTP 클라이언트가 포함되어 있지 않으므로 사용자 정의 코드 방식은 작동하지 않습니다. 대신 OpenAPI 사양을 통해 도구에 SERP API를 통합할 수 있습니다.
구체적으로, OpenAPI 정의를 사용하여 Bright Data API 도구를 추가하는 것이 목표입니다. 이를 위해 로컬 머신에 bright-data-serp-api.yml이라는 파일을 생성하고 다음 사양을 입력하세요:
openapi: 3.0.3
info:
title: Bright Data SERP API
version: 1.0.0
description: >
Bright Data SERP API는 모든 주요 검색 엔진에 대해 대량의 실제 사용자 결과를 제공합니다.
원시 및 마크다운 출력 형식을 지원합니다.
servers:
- url: https://api.brightdata.com
paths:
/request:
post:
summary: SERP 요청 전송
description: >
Bright Data SERP API 영역을 사용하여 SERP 스크래핑 요청을 제출합니다.
tags:
- SERP
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
type: object
required:
- zone
- url
properties:
zone:
type: string
description: SERP API 영역 이름.
default: <YOUR_BRIGHT_DATA_SERP_API_ZONE_NAME>
url:
type: string
description: 쿼리할 검색 엔진 URL (예: https://www.google.com/search?q=<검색어>)
example: https://www.google.com/search?q=pizza&hl=en&gl=us
format:
type: string
description: 응답 형식
default: raw
data_format:
type: string
description: 출력 데이터 형식
기본값: markdown
응답:
"200":
설명: 검색 결과와 함께 성공적인 응답
내용:
text/plain:
스키마:
유형: 문자열
"400":
설명: 잘못된 요청
"401":
설명: Unauthorized - 무효한 API 키
"500":
description: 내부 서버 오류
security:
- bearerAuth: []
components:
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
bearerFormat: API_KEY중요: <YOUR_BRIGHT_DATA_SERP_API_ZONE_NAME>을 앞서 생성한 SERP API 영역의 실제 이름(예: serp_api)으로 대체하십시오.
위의 YAML 코드는 Bright Data SERP API 통합을 위한 OpenAPI v3.0.3 사양을 정의합니다. 주요 포인트는 다음과 같습니다:
- API 본체는 다음 매개변수를 정의합니다:
zone: SERP API 영역의 이름입니다.url: 쿼리할 검색 엔진 페이지 URL.format: API가 출력 데이터를 생성하는 방식을 지정합니다."``raw"는API가 구조화된 객체에 중첩하지 않고 응답 본문에 검색된 데이터를 직접 반환함을 의미합니다.data_format: 응답 형식(HTML, 파싱된 JSON, 마크다운 등)을 결정합니다. AI 데이터 인제스트에 이상적인 형식인마크다운(markdown)이 기본값으로 설정됩니다.
securitySchemes아래의bearerAuth섹션은 API 연결이 Bearer 메커니즘을 통해Authorization헤더에 사용자가 제공한 API 키를 사용하여 인증됨을 나타냅니다(이는 Bright Data API 키를 사용하여 SERP API에 대한 요청을 인증하는 방식입니다).
여기서 중요한 점은 위 OpenAPI 사양이 Markdown 형식으로 데이터를 반환하는 Bright Data SERP API 호출을 정의한다는 것입니다. 각 매개변수와 옵션의 의미를 포함한 모든 세부 사항은 공식 문서를 참조하세요.
해당 YAML 파일을 IBM watsonx에 전달하려면 “Add a new tool” 모달에서 “Add from file or MCP server”를 선택하세요:
그런 다음 “파일에서 가져오기”를 선택하세요:
팁: AI 지원 Bright Data 제품에 대한 접근을 간소화하려면 “MCP 서버에서 가져오기” 옵션을 선택하고 Bright Data의 Web MCP를 원격 인스턴스를 통해 구성할 수도 있습니다.
“도구 가져오기” 모달에서 bright-data-serp-api.yml 파일을 드래그 앤 드롭하거나 클릭하여 업로드하세요:
검증이 완료되면 다음과 같은 확인 메시지가 표시됩니다:
성공! Bright Data SERP API 통합용 OpenAPI 사양이 승인되었습니다. “다음”을 눌러 에이전트에서 도구 통합을 계속하세요.
단계 #5: SERP API 도구 인증 완료
“다음” 버튼을 누르면 “작업” 테이블에 “SERP 요청 보내기” 행이 표시됩니다:
해당 항목을 선택한 후 “다음” 버튼을 누르세요. 그러면 “연결” 섹션으로 이동하게 되며, 여기서 Bright Data API 키를 사용하여 SERP API 요청을 인증하는 데 필요한 연결을 정의해야 합니다. “새 항목 추가” 버튼을 눌러 시작하세요:
“새 연결 추가” 섹션에서 연결에 ID를 지정합니다(예: bright-data-api-key):
“저장하고 계속”을 누른 후 다음을 선택하여 연결을 구성하세요:
- 인증 유형: “Bearer Token”
- 자격 증명 유형: “팀 자격 증명”
“팀 자격 증명” 옵션 선택 후 나타나는 “베어러 토큰” 입력 필드에 Bright Data API 키를 붙여넣으세요. 그런 다음 “연결”을 누르세요:
연결이 확인되면 다음과 같은 확인 메시지가 표시됩니다:
다음으로 “완료”를 누르고 “연결” 테이블에서 bright-data-api-key를 선택하세요:
마지막으로 “완료”를 눌러 인증 설정을 완료하세요.
축하합니다! Bright Data SERP API 통합을 위한 “SERP 요청 보내기” 사용자 지정 도구의 인증을 성공적으로 완료했습니다.
6단계: SERP API 도구 설정 완료
에이전트 관리 페이지에서 이제 “도구 모음” 섹션에 “SERP 요청 보내기” 도구가 표시됩니다:
도구를 추가로 맞춤 설정하려면 “⋮” 버튼을 누르고 “Edit Details” 옵션을 선택하세요. 설정 페이지에서 모든 설정을 검토하여 필요한 대로 정확하게 구성되었는지 확인하세요:
앞서 업로드한 YAML 사양에 정의된 대로 API 설명과 요청 본문 매개변수, 그리고 해당 기본값이 표시됩니다.
자, 이제 끝났습니다! OpenAPI 사양을 통해 정의된 사용자 지정 도구를 사용하여 Bright Data의 SERP API를 IBM watsonx 에이전트에 통합하는 작업을 마쳤습니다.
7단계: 에이전트 테스트
이제 IBM watsonx AI 에이전트가 SERP 검색 도구 접근 권한을 갖도록 설정되었습니다. 실시간 검색 엔진 데이터가 필요한 프롬프트로 테스트해 보세요. 예시:
AI 휴머노이드 로봇에 관한 최신 뉴스를 찾아 이 주제를 탐구할 수 있는 다섯 가지 콘텐츠 아이디어를 제안해 주세요.(참고: 이는 예시일 뿐이며, 웹 검색 결과가 필요한 모든 프롬프트로 테스트 가능합니다.)
이 프롬프트는 “AI 휴머노이드 로봇”이 지속적으로 업데이트되는 최신 뉴스 주제이므로, 파운데이션 모델만으로는 알 수 없는 최신 정보를 요청한다는 점에서 이상적입니다.
에이전트의 “미리보기” 섹션에서 이 프롬프트를 실행하면 다음과 유사한 출력이 표시됩니다:
ReAct 기반 에이전트는 “SERP 요청 전송” 도구를 호출하여 결과를 가져온 후 SERP 정보를 처리하여 일관된 응답을 생성합니다.
구글 검색 결과를 스크래핑해 본 적이 있다면, 봇 탐지, IP 차단, 자바스크립트 렌더링(이는 SERP 데이터 위기까지 초래했습니다) 등 다양한 문제로 인해 이 작업이 얼마나 어려운지 잘 알 것입니다. Bright Data SERP API는 이러한 모든 문제를 대신 처리하여 AI 최적화 마크다운(또는 HTML, JSON 등) 형식으로 스크래핑된 SERP를 반환합니다.
에이전트가 SERP API를 호출했는지 확인하려면 응답의 “추론” 섹션을 확장하세요. “단계 1″에 주목하십시오:
첫 번째 단계가 “latest news AI humanoid robots”(프롬프트에서 추론된) 쿼리에 대한 Bright Data SERP API 도구 호출과 일치하는지 확인하세요. 이후 도구 응답은 해당 검색어의 SERP 페이지 마크다운 버전입니다.
이 경우 AI 에이전트가 생성한 응답은 다음과 같습니다:
검색 결과를 바탕으로, AI 휴머노이드 로봇 주제를 탐구할 다섯 가지 콘텐츠 아이디어는 다음과 같습니다:
1. "일의 미래: AI 휴머노이드 로봇이 산업을 혁신하는 방식" - 이 글은 제조, 의료, 고객 서비스 등 다양한 산업 분야에서 AI 휴머노이드 로봇이 활용되는 여러 방식을 탐구할 수 있습니다.
2. "AI 휴머노이드 로봇의 윤리: 그들에게 인권이 부여되어야 하는가?" - 이 글은 점점 더 인간과 유사해지는 로봇 제작의 윤리적 함의를 심층적으로 다루고, 그들에게 인권 부여 여부를 논의할 수 있습니다.
3. "AI 휴머노이드 로봇의 최신 발전: 알아야 할 사항" - 이 글은 더 진보된 로봇 제작에 활용되는 신기술 및 혁신을 포함해 AI 휴머노이드 로봇 분야의 최신 동향을 개괄적으로 소개할 수 있습니다.
4. "가정 내 AI 휴머노이드 로봇의 잠재적 위험과 이점" - 이 글은 가정 내 AI 휴머노이드 로봇의 잠재적 위험과 이점, 특히 가사 노동 지원 및 동반자 역할 가능성을 탐구할 수 있습니다.
5. "AI 휴머노이드 로봇이 사회에 미치는 영향: 미래 전망" - 이 글은 AI 휴머노이드 로봇이 사회에 미칠 잠재적 영향, 즉 우리의 생활과 일하는 방식을 변화시킬 가능성과 점점 더 인간과 유사해지는 로봇을 개발할 경우 발생할 수 있는 결과를 살펴볼 수 있습니다.콘텐츠 생성에 유용한 통찰력을 담은 훌륭한 답변입니다!
이제 에이전트를 한 단계 더 발전시킬 때입니다. 사실 확인, 브랜드 모니터링, 시장 동향 분석 등 다양한 시나리오에 대한 프롬프트를 테스트하여 다양한 RAG 및 에이전트 활용 사례에서 성능을 평가해 보세요.
자, 이제 IBM watsonx에 Bright Data의 SERP API를 통합한 AI 에이전트를 구축하셨습니다. 이제 에이전트는 지능형 콘텐츠 추천을 지원하기 위해 최신, 신뢰할 수 있고 맥락에 맞는 웹 검색 데이터를 필요할 때마다 검색할 수 있습니다.
결론
이 블로그 게시물을 통해 로우코드 워크플로를 사용하여 Bright Data의 SERP API를 IBM watsonx AI 에이전트에 통합하는 방법을 이해하셨을 것입니다.
이 접근 방식은 IBM에서 컨텍스트 인식 AI 에이전트를 구축하면서 Bright Data SERP API의 확장 가능하고 기업용으로 준비된 기능을 활용하려는 비즈니스 사용자에게 이상적입니다. AI 워크플로를 한 단계 더 발전시키려면 Bright Data의 AI 인프라를 살펴보세요.
지금 바로 Bright Data에 가입하여 AI 지원 웹 데이터 솔루션을 무료로 테스트해 보세요!
