AI 에이전트 시리즈 5 - 🧠 Goal-Based Agent란? 📊 Goal-Based 트레이딩 에이전트 만들기 (파이썬 예제 포함)

AI 에이전트 시리즈 5 - 🧠 Goal-Based Agent란?

🧠 Goal-Based Agent란?

👉 목표 지향 에이전트 (Goal-Based Agent)는 단순히 현재 상황에 반응하는 것이 아니라, 미리 정해진 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 시퀀스를 계획하고 실행하는 AI 시스템입니다.

🎯 핵심 키워드:

• 목표 기반 (Goal-Oriented): "내가 도달해야 할 목표는 무엇인가?"
• 계획 수립 (Planning): "지금 상태에서 어떻게 가야 가장 효율적인가?"
• 유연한 적응력 (Adaptability): 변화하는 환경에서도 목표 달성을 위한 전략을 수정함

📌 Goal-Based Agent vs 다른 에이전트

 

에이전트 종류	특징
🤏 Simple Reflex	현재 상황만 보고 반응함
🧱 Model-Based Reflex	내부 상태를 유지하면서 반응함
🎯 Goal-Based Agent	목표 달성을 위한 행동을 계획함

 

💰 금융 서비스에서의 활용 예시

예제 목표:
🧠 "포트폴리오 수익률이 +10%를 넘는 시점에 자산을 리밸런싱하고, 그 전까지는 계속 투자 전략을 유지하라."

 

활용 분야:

• 📈 알고리즘 트레이딩: 특정 목표 수익률 도달 시 자동 매도
• 💼 리밸런싱 시스템: 자산 비중을 특정 비율로 맞추는 목표 기반 행동
• 📉 손절 자동화: 특정 손실 수준에 도달하면 자동으로 청산

 

🧪 파이썬 예제: 목표 수익률 달성 시 행동하는 Goal-Based Agent

 

 

class GoalBasedTradingAgent:
    def __init__(self, goal_return=0.10):
        self.goal = goal_return   # 목표 수익률: 10%
        self.actions = []
        self.portfolio_return = 0.0
        self.status = "INVESTING"

    def update_return(self, current_return):
        self.portfolio_return = current_return

    def decide_action(self):
        if self.portfolio_return >= self.goal:
            self.status = "REBALANCE"
            return "🎯 목표 수익률 도달! → 포트폴리오 리밸런싱 실행 🔁"
        elif self.portfolio_return < -0.05:
            self.status = "STOP_LOSS"
            return "⚠️ 손실 과도! → 포지션 청산 🛑"
        else:
            self.status = "INVESTING"
            return "🔄 계속 투자 유지 중... ⏳"

# 시뮬레이션
agent = GoalBasedTradingAgent()

# 다양한 수익률 상황 테스트
returns = [-0.03, 0.02, 0.08, 0.105, 0.12, -0.06]

for r in returns:
    agent.update_return(r)
    action = agent.decide_action()
    print(f"📊 현재 수익률: {r*100:.2f}% → {action}")

 

 

💡 출력 예시:

📊 현재 수익률: -3.00% → 🔄 계속 투자 유지 중... ⏳
📊 현재 수익률: 2.00% → 🔄 계속 투자 유지 중... ⏳
📊 현재 수익률: 8.00% → 🔄 계속 투자 유지 중... ⏳
📊 현재 수익률: 10.50% → 🎯 목표 수익률 도달! → 포트폴리오 리밸런싱 실행 🔁
📊 현재 수익률: 12.00% → 🎯 목표 수익률 도달! → 포트폴리오 리밸런싱 실행 🔁
📊 현재 수익률: -6.00% → ⚠️ 손실 과도! → 포지션 청산 🛑

 

 

✨ Goal-Based Agent의 장점

1. 명확한 목표가 있을 때 강력함
2. 구조적인 의사결정과 전략적 행동 가능
3. 다양한 AI 기법과 통합 가능 (e.g. 강화학습, 탐색 알고리즘)

⚠️ 주의할 점

⚠️ 목표 설정이 잘못되면 비효율적일 수 있음
⚠️ 환경 변화에 민감하게 반응하려면 추가 로직 필요
⚠️ 목표가 너무 단순하면 고도화된 판단이 어려움

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🧩 마무리

Goal-Based Agent는 “지금 내가 어디에 있는가?”보다 “나는 어디에 가고 싶은가?”에 더 집중하는 AI입니다.

금융 서비스나 알고리즘 트레이딩 분야에서는 목표 수익률, 리스크 수준, 기간 등 다양한 기준에 따라 에이전트의 행동을 정의할 수 있어요! 🎯📊🤖

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다음 글에서는 이 에이전트를 강화학습이나 유틸리티 기반 구조와 조합하여 진짜 스마트한 투자 시스템으로 확장하는 방법을 소개해드릴께요. 😎