Qwen-Coder 기반 로컬 PHP 액션 에이전트를 활용한 Project Gutenberg 웹 크롤링 구현

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핵심 요약

로컬 환경에서 실행되는 LLM을 활용하여 특정 웹사이트의 정보를 추출하는 자동화 에이전트 구현 사례가 공개됐다. Qwen-Coder 30B 모델을 엔진으로 사용하며, PHP 언어로 작성된 액션 에이전트가 Project Gutenberg의 신규 출시 도서 정보를 수집한다. 외부 API 의존성 없이 100% 로컬에서 작동하므로 데이터 프라이버시와 비용 효율성을 동시에 확보할 수 있다.

배경

PHP 기초 지식, 로컬 LLM 실행 환경 (예: Ollama 등), 웹 크롤링 및 에이전트 개념 이해

대상 독자

로컬 LLM을 활용한 자동화 에이전트 구축에 관심 있는 PHP 개발자

의미 / 영향

이 사례는 고성능 오픈 소스 코딩 모델이 일반적인 프로그래밍 언어 환경에서도 강력한 에이전트 엔진으로 작동할 수 있음을 보여준다. 특히 PHP와 같은 전통적인 웹 개발 언어에서도 LLM을 결합한 자동화 도구 제작이 용이해짐을 시사한다.

섹션별 상세

Qwen-Coder 30B 모델을 기반으로 한 로컬 액션 에이전트 시스템을 구축했다. 이 모델은 코딩 및 태스크 수행 능력이 뛰어나 에이전트의 의사결정 엔진으로 활용되며 복잡한 명령을 수행한다.

PHP 언어를 사용하여 에이전트의 액션을 정의하고 실행하는 구조를 채택했다. App 클래스의 init 메서드에서 Tool 객체를 통해 정형화된 도구 호출을 수행하여 웹 데이터를 가져온다.

php

class App {
  init() {
    Tool.getProjectGutenbergNewReleasesInfo()
  }
}

PHP를 사용하여 Project Gutenberg의 신규 도서 정보를 가져오는 도구를 호출하는 에이전트 초기화 코드 예시이다.

Project Gutenberg 웹사이트에서 신규 도서 정보를 크롤링하는 구체적인 유스케이스를 구현했다. 에이전트는 자연어 프롬프트를 해석하여 필요한 도구를 실행하고 결과를 반환하는 과정을 자동화한다.

모든 프로세스가 로컬 환경에서 이루어지는 쉘 스크립트를 통해 실행된다. 이는 클라우드 LLM API를 사용하지 않고도 고성능 모델을 통해 복잡한 웹 자동화 작업을 수행할 수 있음을 입증한다.

bash

sh agents/local_action_agent.sh examples/web_clawing_project_gutenberg

로컬 액션 에이전트를 실행하여 웹 크롤링 예제를 수행하는 쉘 스크립트 명령어이다.

실무 Takeaway

Qwen-Coder와 같은 고성능 오픈 소스 모델을 사용하면 상용 API 없이도 복잡한 에이전트 워크플로우를 로컬에서 구현할 수 있다.
PHP 환경에서도 LLM 기반의 액션 에이전트를 구축하여 웹 크롤링 및 데이터 추출 작업을 자동화할 수 있다.
로컬 에이전트 구성을 통해 외부 데이터 유출 걱정 없이 특정 도메인의 웹 데이터를 수집하고 처리하는 파이프라인 구축이 가능하다.