ESP private AI agent platform

 

원문 : Introducing Private AI Agents Platform · Developer Portal

Introducing Private AI Agents Platform

 

  ESP-Private agent 동영상 데모 (ESP Echoear사용)

https://youtu.be/eYz9nHDg9Ao

 

Espressif “Private AI Agents Platform” 플랫폼은 AWS 계정 내에서 직접 배포할 수 있는 자체 호스팅 멀티모달 AI 에이전트 플랫폼으로, 연결된 디바이스와 동반 스마트폰 앱, 웹 대시보드에 통합할 수 있는 AI 에이전트를 구축·관리하는 데 최적화되어 있습니다. 

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AI Agents와 IoT

먼저 AI 에이전트란 무엇이며, 왜 IoT에서 중요한가를 살펴봅니다. AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)과 도구 호출 레이어를 결합한 워크플로우 구현체입니다. 이를 통해 디바이스 상태를 읽고 변경하며, API 호출, 지식 베이스 접근, 문맥 기반 의사결정을 수행할 수 있습니다.

디바이스 제조사에게 이는 다음과 같은 새로운 기능을 제공합니다:

• 동반 앱 내 지능형 어시스턴트
• 다국어 음성 인터페이스를 통한 자연스러운 디바이스 제어
• 실제 디바이스 상태와 공식 문서를 결합한 지능형 고객 지원
• 센서 이벤트, 클라우드 규칙, 기타 서비스에 의해 구동되는 환경 지능(Ambient Intelligence)

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아키텍처 개요

IoT 시스템용 에이전트를 설계할 때는 모달리티(텍스트·음성), 확장성, 보안, 비용, 안전성을 고려해야 합니다. Private AI Agents Platform은 AWS Fargate를 주요 애플리케이션 플랫폼으로, Amazon Bedrock Foundation Models를 백엔드 LLM 시스템으로 사용합니다.

Espressif는 공개 체험용 인스턴스를 제공하며, 실제 운영 환경에서는 사용자의 AWS 계정에 직접 배포할 수 있습니다.

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에이전트 정의

에이전트는 다음 요소로 구성됩니다:

• LLM 선택
• 시스템 프롬프트 (에이전트의 행동을 정의하는 영어 문장)
• 도구 세트 (특정 작업 수행 능력 제공)

관리 대시보드(agents.espressif.com)에서 템플릿을 활용하거나 직접 정의하여 에이전트를 생성·구성할 수 있습니다.

 

https://youtu.be/HhcYJGAx0kU

 

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LLM 선택

개발자는 AWS Bedrock의 다양한 모델 중 선택할 수 있으며, 성능·비용·행동을 제어할 수 있습니다. 텍스트와 음성 모달리티별로 다른 LLM을 지정할 수 있어, 예를 들어 경량 모델은 음성 대화용, 고성능 모델은 복잡한 텍스트 추론용으로 사용할 수 있습니다.

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시스템 프롬프트

시스템 프롬프트는 에이전트의 성격과 역할을 정의합니다. 예: 음성 컨트롤러, 스토리텔러, 고객 지원 어시스턴트. 대시보드에서 이름을 지정하면 LLM이 초기 프롬프트를 자동 생성하며, 이를 수정하거나 교체할 수 있습니다.

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도구 (Tools)

도구는 에이전트가 특정 작업을 수행할 수 있게 하는 플러그인 액션입니다. 대시보드에는 ESP RainMaker 제어, 볼륨 제어, 감정 인식 등 기본 도구가 있으며, 개발자가 직접 커스텀 도구를 만들 수도 있습니다.

• Remote Tools: MCP(Model Context Protocol) 기반으로 외부 시스템과 연동 (지식 베이스 조회, 클라우드 통신, 고객 티켓 생성 등). OAuth 인증 지원.
• Local Tools: 디바이스나 앱에서 직접 실행되는 도구. 예: “침실 선풍기 꺼” → toggleFan 호출. 저지연·오프라인 대응에 적합.

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실제 디바이스에서 시작하기 (Step-by-Step)

에이전트를 정의한 후, 다음 개발 키트에서 실행할 수 있습니다:

• EchoEar
• ESP32-S3-Box
• M5Stack Core S3

1. 펌웨어 플래싱: 브라우저에서 바로 가능. 소스코드도 곧 공개 예정. GitHub 저장소 (github.com in Bing) 참고.
   • 지원 펌웨어: (1) 일반 어시스턴트/친구, (2) 음성 지원 Matter 컨트롤러(Thread 지원).
2. ESP RainMaker Home 앱으로 프로비저닝: Wi-Fi 설정 및 네트워크 연결.
3. 에이전트 구성 변경(선택): QR 코드로 에이전트 URL을 스캔해 디바이스에 적용.
4. 음성으로 디바이스 제어: 자연스럽게 말하면 에이전트가 실시간으로 도구를 호출.

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앱 내 Chat Agent

ESP RainMaker Home 앱에는 내장 Chat Agent 기능이 있습니다. 대시보드에서 만든 에이전트를 앱에 바로 연결해 대화형 테스트가 가능합니다.

Chat Agent는 Local Tools를 호출해 실시간 디바이스 상태 확인이 가능하므로, 예:

• “공기청정기가 빨간 불을 켜는 이유는?”
• “내 선풍기가 연결되어 있는지 확인해줘.”

이로써 개인화된 고객 지원 경험을 제공합니다.

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결론

이 글에서는 Private AI Agents Platform을 소개했습니다.

• AWS 환경에서 AI 에이전트를 구축·배포 가능
• LLM, 시스템 프롬프트, 도구로 구성
• 디바이스 및 앱에서 테스트 가능

이를 통해 보안성과 확장성을 갖춘 AI 기반 상호작용을 연결 제품에 구현할 수 있습니다.

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