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TL;DR
웹 브라우징 에이전트는 API가 없는 웹사이트와 상호작용하여 작업을 수행한다. Managed Deep Agents, Stagehand v4, Browserbase를 결합하여 에이전트를 구축하고 배포하는 과정을 다룬다. 에이전트 정의, 도구 할당, 로컬 테스트, LangSmith를 통한 프로덕션 배포 순으로 진행된다. 이 아키텍처는 웹 브라우징 작업을 자동화하고 관리하는 확장 가능한 솔루션을 제공한다.
챕터별 상세
00:00
웹 브라우징 에이전트 개요
웹 브라우징 에이전트는 API가 노출되지 않은 웹사이트와 상호작용하여 작업을 수행한다. Managed Deep Agents는 에이전트 배포 및 관리를 담당하고, Stagehand v4는 브라우저 상호작용 도구를 제공하며, Browserbase는 프로덕션급 브라우징 인프라를 지원한다. 이 세 가지 기술을 결합하여 웹 브라우징 에이전트를 구축한다.
02:30
플랫폼 설정
에이전트 구축을 위해 LangSmith와 Browserbase 계정이 필요하다. LangSmith는 에이전트 엔지니어링 플랫폼으로, Managed Deep Agents 배포를 지원한다. Browserbase는 프로덕션 환경에서 브라우저 인프라를 제공하여 에이전트가 웹사이트에 안정적으로 접근하도록 돕는다.
03:08
코드 및 도구 정의
에이전트의 핵심 로직은 `define_deep_agent` 함수를 통해 정의된다. `run`, `snapshot`, `screenshot` 세 가지 도구를 에이전트에 할당하여 브라우저 제어, 페이지 상태 캡처, 시각적 검사를 수행한다. Stagehand v4는 이 도구들을 통해 웹 브라우저와 상호작용하는 인터페이스를 제공한다.
05:18
로컬 실행 및 데모
환경 변수 설정 후 `mda dev` 명령을 통해 에이전트를 로컬에서 실행한다. ESPN 웹사이트에 접속하여 최신 뉴스 헤드라인을 가져오거나, Hacker News에서 특정 주제에 대한 댓글을 찾는 작업을 수행한다. 실행 과정은 LangSmith Studio에서 실시간으로 추적 및 확인 가능하다.
python
agent = define_deep_agent(
name="stagehand-browser-agent",
model=os.environ["DEEPAGENTS_MODEL"],
tools=[run, snapshot, screenshot],
)에이전트 정의 및 실행에 필요한 도구 할당.
08:06
프로덕션 배포
`mda deploy` 명령을 실행하여 Managed Deep Agents를 LangSmith에 배포한다. 이 과정에서 Context Hub에 프롬프트가 저장되며, 이후 코드 변경 없이 프롬프트만 수정하여 에이전트 동작을 업데이트할 수 있다. 배포가 완료되면 LangSmith 대시보드에서 에이전트 상태를 확인하고 연결할 수 있다.
용어 해설
- 에이전트(Agent)
- — LLM이 도구를 사용하여 외부 환경과 상호작용하고 작업을 수행하는 시스템이다. 사용자의 요청을 처리하기 위해 필요한 도구를 선택하고 실행하는 자율적인 구조를 갖는다.
- 웹 브라우징 에이전트(Web Browsing Agent)
- — 웹 브라우저를 통해 웹사이트를 탐색하고 상호작용하는 에이전트이다. API가 제공되지 않는 웹사이트에서도 데이터를 추출하거나 작업을 수행할 수 있다.
- Managed Deep Agents
- — LangSmith에서 제공하는 에이전트 배포 및 관리 플랫폼이다. 에이전트의 인프라와 실행 환경을 통합적으로 관리하여 프로덕션 환경에서의 배포를 용이하게 한다.
- Stagehand
- — 웹 브라우저 상호작용을 위한 오픈소스 라이브러리이다. 브라우저 제어, 페이지 상태 캡처, 시각적 검사 등의 기능을 제공하여 에이전트가 웹사이트를 탐색하도록 돕는다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 11.수집 2026. 08. 11.출처 타입 YOUTUBE
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