MailMate 구축하기: 저의 첫 AI 비서 실험

저는 간단한 문제에 대해 생각해 왔습니다.

만약 제 이메일이 단순히 받은 편지함에 머무르기만 하는 것을 넘어 더 많은 일을 할 수 있다면 어떨까요?

그 질문은 저로 하여금 MailMate를 구축하는 여정을 시작하게 했습니다.

MailMate는 제가 Raspberry Pi에서 실험하고 있는 가벼운 AI 기반 이메일 비서입니다.

아이디어는 간단합니다:

📩 이메일 가져오기 (Fetch emails)

🧠 AI를 사용하여 처리하기 (Process them using AI)

📝 유용한 요약 생성하기 (Generate useful summaries)

✅ 잠재적인 작업 또는 행동 식별하기 (Identify potential tasks or actions)

🔔 중요한 정보를 Telegram을 통해 저에게 보내기 (Send the important information to me through Telegram)

흥미로운 부분은 단순히 이메일을 요약하는 것만이 아닙니다.

저는 문맥(context)을 이해하고, 의도(intent)를 식별하며, 정보를 행동으로 전환하는 데 도움을 줄 수 있는 비서의 아이디어를 얼마나 멀리 끌고 갈 수 있는지 탐구하고 싶습니다.

MailMate를 선택한 이유?

저는 즉각적인 주의가 필요하지 않은 이메일을 많이 받습니다.

하지만 그 안에는 다음과 같은 것들이 섞여 있습니다:

• 중요한 요청
• 제가 후속 조치가 필요한 무언가
• 회의 초대장
• 마감 기한
• 조치가 필요한 알림
• 나중에 필요할 정보

문제는 반드시 이러한 이메일을 찾아내는 것이 아닙니다.

핵심은 무엇이 중요한지 아는 것입니다.

그것이 제가 해결하려는 문제입니다.

작게 시작하기

저는 처음부터 완전한 자율 AI 에이전트(autonomous AI agent)를 구축하려고 의도적으로 노력하지 않고 있습니다.

현재 워크플로우는 의도적으로 간단합니다:

Gmail → AI 처리 → 요약 및 작업 감지 → Telegram

저는 이 과정을 점진적으로 구축하며 배우고 있습니다.

다음으로 탐구하고 싶은 몇 가지 사항들이 있습니다:

• ⏰ 예약된 이메일 처리 (Scheduled email processing)
• 📅 캘린더 및 작업 통합 (Calendar and task integration)
• 🔔 더 나은 알림 처리 (Better notification handling)
• 👤 여러 이메일 계정 지원 (Multiple email accounts)
• 🧠 개선된 문맥 및 작업 감지 (Better context and task detection)
• 🤖 더욱 자율적인 워크플로우 (More autonomous workflows)

제가 배우고 싶은 것들

이 프로젝트는 또한 몇 가지 흥미로운 질문들을 탐구할 수 있는 구실이 되기도 합니다:

AI 비서가 무엇이 중요한지 어떻게 결정해야 할까요?

비서가 너무 시끄러워지는 것을 어떻게 방지할 수 있을까요?

실제로 얼마나 많은 자율성을 부여해야 할까요?

무엇을 기억해야 할까요?

그리고 가장 중요하게는 — 단순히 또 다른 AI 래퍼(wrapper)가 아니라 진정으로 유용하게 만드는 방법은 무엇일까요?

MailMate는 이러한 질문들을 실제 프로젝트를 통해 탐구하려는 저의 시도입니다.

저는 이 과정을 공개적으로 진행할 것이므로, 아키텍처, 실험, 실수, 그리고 배운 점들을 계속 공유할 예정입니다.

🔗 프로젝트는 GitHub에서 공개됩니다:

github.com/praveen-pravi6B/MailMate

AI 비서, 자동화(automation), Raspberry Pi 프로젝트 또는 처음부터 AI 도구를 구축하는 것에 관심이 있으시다면, 여러분이 무엇을 작업하고 계신지 저에게도 알려주시면 좋겠습니다.

구축하고. 배우고. 실험하고. 반복하세요. 🚀