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본 기사는 Qwen 3 32B 모델을 활용하여 다국어 경쟁 분석 에이전트를 구축하는 과정을 안내합니다. 개발자는 OpenAI SDK를 사용하여 Oxlo.ai API에 연결하고, 구조화된 JSON 출력을 강제하는 시스템 프롬프트를 정의했습니다. 이를 통해 제품 설명을 입력받아 글로벌 시장 포지셔닝을 추론할 수 있습니다.
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원문 바로가기우리는 제품 설명(product description)을 입력받아 세 가지 언어로 글로벌 시장 포지셔닝에 대해 추론하고 구조화된 JSON을 반환하는 다국어 경쟁 분석 에이전트를 구축하고 있습니다. Oxlo.ai의 Qwen 3 32B가 교차 언어 추론(cross-lingual reasoning)을 처리하며, Oxlo.ai는 토큰당이 아닌 요청당 고정 요금(flat rate per request)을 부과하기 때문에 미터기를 신경 쓰지 않고 긴 제품 개요(product briefs)를 입력할 수 있습니다.
pip install openai로 설치합니다.저는 비밀 정보(secrets)를 소스 제어 시스템에 넣지 않지만, 이 튜토리얼을 위해 플레이스홀더(placeholder)로 클라이언트를 초기화하겠습니다. 표준 OpenAI 설정과 유일한 차이점은 base URL이 Oxlo.ai를 가리킨다는 것입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
...
Qwen 3 32B는 에이전트 워크플로우(agentic workflows)와 다국어 추론에 강합니다. 저는 구조화된 출력을 강제하고 환각성 금융 데이터(hallucinated financial data)를 금지하는 단일 시스템 프롬프트를 제공합니다.
SYSTEM_PROMPT = """당신은 다국어 시장 조사 분석가입니다.
제품 설명을 받으면, 가장 관련성이 높은 세 가지 비영어권 시장을 식별하십시오.
각 시장에 대해:
...
API 호출을 작은 함수로 감싸 재사용할 수 있도록 했습니다. 모델을 qwen-3-32b로 설정하고 JSON 모드를 활성화하여 응답이 파싱 가능하도록 합니다. Oxlo.ai는 엔드포인트가 완전히 OpenAI와 호환(OpenAI compatible)되기 때문에 이를 지원하며, 이러한 인기 모델에는 콜드 스타트(cold starts)가 없습니다.
import json
def analyze_product(product_description: str) -> dict:
...
노트에서 제품 설명을 붙여넣고 즉각적인 피드백을 받을 수 있도록 작은 루프를 추가했습니다. JSON 디코딩 오류를 처리하여 잘못된 응답이 세션을 충돌시키지 않도록 했습니다.
import json
from openai import OpenAI
...
스크립트를 research_agent.py로 저장하고, 의존성을 설치한 다음, 실행하세요.
pip install openai
python research_agent.py
Qwen 3 32B를 사용하여 Oxlo.ai에 대해 실제로 실행해 본 세션 기록입니다. 저는 동남아시아와 라틴 아메리카에서 캠핑하는 디지털 노마드를 겨냥한 휴대용 태양광 패널의 긴 설명을 전달했습니다.
Product: A foldable 120W solar panel with USB-C PD and integrated 20,000 mAh battery,
designed for remote workers who camp in Southeast Asia and Latin America.
{
...
에이전트는 작동하지만, 제공하는 컨텍스트만큼만 좋습니다. 두 가지 구체적인 다음 단계가 있습니다: 모델이 실시간 경쟁사 URL을 가져올 수 있도록 Oxlo.ai의 웹 검색 도구를 함수 호출(function calling) 방식으로 추가하거나, 전체 투자자 PDF를 토큰당 비용 걱정 없이 컨텍스트 창에 공급하여 대규모로 Oxlo.ai의 요청 기반 가격 책정(request-based pricing)으로 전환하는 것입니다. 플랜 상세 정보는 https://oxlo.ai/pricing를 참조하세요.