AI비서와 라즈베리파이 AI 요청 자동화 로직 만들기: 반복 작업을 지능적으로 실행하는 구조

AI비서와 라즈베리파이 AI 요청 자동화 로직 만들기: 반복 작업을 지능적으로 실행하는 구조

라즈베리파이 AI비서 시스템에서 실질적인 “비서 기능”이 구현되기 위해서는 AI 요청을 자동화해야 한다. 시즌8-1에서 API 요청의 기본 구조를 만들었다면, 이제부터는 그 요청을 사용자의 개입 없이 일정한 규칙에 따라 자동으로 실행시키는 단계다.

AI 요청 자동화는 단순 반복 작업이 아니다. 데이터가 언제 들어오는지, 어떤 순서로 처리되어야 하는지, 결과물이 어디로 저장되어야 하는지, 오류가 나면 어떻게 복구해야 하는지까지 고려해야 제대로 작동한다. 이번 글에서는 AI 요청 자동화 로직의 전체 구조, 각 단계별로 고려해야 하는 요소, 그리고 실제 운영을 위한 자동화 설계 원칙까지 모두 다룬다.

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라즈베리파이 AI비서 자동화 로직이 필요한 이유

AI 요청을 자동화해야 하는 이유는 매우 명확하다.

1. 매일 반복되는 작업이 많기 때문
   • 일정 요약
   • 음성 메모 분석
   • 하루 기록 정리
   • 센서 데이터 평가
2. 사용자가 직접 명령하면 ‘비서’가 아니다
   AI비서는 능동적으로 화면 뒤에서 일을 처리해야 한다.
3. 작업 시간이 정해져 있는 경우가 많기 때문
   • 아침 7시 일정 요약
   • 하루 종료 후 회고 정리
   • 주간 리포트
4. 데이터가 들어오는 시점에 반응해야 할 때가 많음
   • 새로운 음성 메모가 들어왔을 때
   • 센서 데이터가 갱신될 때
   • 일정 변경이 감지될 때

즉, 자동화 로직은 AI비서를 실제로 “살아 움직이게 만드는 엔진”이다.

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라즈베리파이 AI비서 자동화 로직의 기본 구성

AI 요청 자동화 로직은 다음 6단계 흐름으로 설계된다.

1) 데이터 감지

input 폴더에 새로운 데이터가 들어왔는지 확인

2) 데이터 검증

파일 형태, 크기, 구조, 내용 확인

3) AI 요청용 데이터 생성

processing 폴더로 이동 후 정제

4) AI API 호출

오류 대비, 재시도, 타임아웃 포함

5) 결과물 저장

output 폴더에 저장 및 스마트폰 전송 준비

6) 로그 저장 및 알림

성공·실패 기록, 필요 시 오류 알림

이 6단계는 모든 AI비서 기능에서 동일하게 반복된다.
이 구조를 표준화하면 기능이 추가되어도 쉽게 확장된다.

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라즈베리파이 AI비서 자동화 로직: 데이터 감지 설계

데이터 감지는 자동화 로직의 시작점이다.
AI비서는 다음 상황 중 하나에서 작업을 시작할 수 있다.

 1) 새 파일 생성

스마트폰에서 음성 메모 업로드
→ input/voice 폴더에 파일 생성
→ AI비서 즉시 감지

 2) 일정 갱신 파일 업데이트

스마트폰 단축어 또는 캘린더 연동
→ input/schedule 폴더에 새로운 JSON 저장

 3) 센서 데이터 수집 주기 도달

예: 매 5분마다 실내 온습도 기록

데이터 감지는 다음 두 가지 방식으로 구현할 수 있다.

 감지 방식 A: 주기적 검사(폴링 방식)

정해진 주기마다 폴더를 확인하는 방식

• 구현 쉬움
• 안정적
• 단점: 약간의 지연 발생 가능

 감지 방식 B: 실시간 파일 이벤트 감지

파일이 생성되면 즉시 이벤트 발생

• 빠른 반응
• 하지만 설정이 조금 복잡

AI비서 시스템에서는 안정성과 단순성을 고려해
주기적 검사 방식(폴링 방식)이 가장 많이 사용된다.

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 라즈베리파이 AI비서 자동화 로직: 데이터 검증

데이터 검증 단계는 자동화 구조에서 매우 중요한 역할을 한다.

검증해야 할 항목은 다음과 같다.

• 파일 손상 여부
• JSON 구조 오류
• 텍스트 인코딩 문제
• 빈 파일 여부
• 크기 제한 초과 여부
• 파일명 규칙 준수 여부

만약 검증 단계 없이 AI 호출을 실행하면 다음 문제가 발생할 수 있다.

• AI 분석 실패
• API 비용 낭비
• 불필요한 로그 생성
• 스케줄 충돌

데이터 검증은 자동화 오류를 초기에 막아주는 필수 장치다.

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 라즈베리파이 AI비서 자동화 로직: AI 요청용 데이터 생성

processing 폴더에서 AI 요청용 데이터를 만든다.

 핵심 작업

• 원본 파일 정리
• 불필요한 문장 제거
• 날짜 변환
• 파일명을 시스템 표준 형식으로 유지
• AI 모델이 이해하기 쉬운 포맷으로 변환

예를 들어 일정 데이터의 경우 다음 변환을 수행할 수 있다.

 

{ "events":[ {"time":"09:00","title":"회의"}, {"time":"13:00","title":"자료 검토"} ], "rules":{ "sort":"time", "highlight":"중요 일정" } }

이렇게 정리해야 AI 모델이 정확한 분석을 수행한다.

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 라즈베리파이 AI비서 자동화 로직: API 호출

AI API 호출은 자동화의 핵심이며 아래 요소들을 반드시 설계해야 한다.

1) 타임아웃 설정

응답이 늦어도 작업이 멈추지 않도록 타임아웃 지정.

 2) 오류 대비

네트워크 오류 → 3회 재시도
응답 오류 → 로그 저장 후 fail-safe 실행

 3) 요청 크기 제한

파일 크기, 텍스트 길이 제한을 넘지 않도록 분할 처리.

 4) 인증 관리

config/api 폴더에서 안전하게 키를 불러와 인증.

 5) 장시간 작업 대비

분석 시간이 긴 경우 작업 상태를 중간 저장.

AI호출 구조가 정교할수록 자동화 안정성이 매우 높아진다.

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 라즈베리파이 AI비서 자동화 로직: 결과물 저장

AI API로부터 받은 결과물은 output 폴더에 저장한다.

저장 규칙의 핵심은 다음과 같다.

 규칙 1: 날짜 기반 정리

예:
output/summary/2025-10-25.txt

 규칙 2: 카테고리 기반 정리

summary, reports, notifications 등 분류 저장

 규칙 3: 스마트폰 전달 여부 표시

전송 완료 여부를 메타파일로 기록

 규칙 4: 로그와 결과물 분리

logs 폴더에는 결과본이 아닌 기록만 저장

결과물 저장은 단순 저장이 아니라
미래 조회, 백업, 리포트 생성까지 고려하는 구조다.

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 라즈베리파이 AI비서 자동화 로직: 로그 기록

로그 기록은 자동화 구조의 반드시 필요한 구성요소다.

로그가 기록해야 하는 주요 내용

• 요청 시작 시각
• 요청 종료 시각
• API 응답 시간
• 결과 파일명
• 오류 코드
• 재시도 여부
• 사용자에게 전달 여부

로그를 잘 쌓아두면
문제 발생 시 즉시 원인을 파악할 수 있다.

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 라즈베리파이 AI비서 자동화 로직: 오류 대응 구조

AI 자동화 시스템은
“오류가 나면 멈춘다”가 아니라
“오류가 나도 계속 진행된다”가 핵심이다.

따라서 오류 대응 구조를 반드시 포함해야 한다.

 1) 에러 로그 저장

오류 종류 및 발생 위치 기록

 2) 자동 재시도

1회 실패 → 5초 후 재시도
그래도 실패 → 30초 후 재시도
3회 실패 → 로그 기록 후 종료

 3) fallback 실행

연결된 다른 기능으로 안전하게 종료
(예: 일정 요약 실패 → 기본 안내 메시지 생성)

 4) 스마트폰 알림

심각한 오류는 사용자에게 즉시 알림

오류 대응 구조가 탄탄하면
AI비서는 장시간 안정적으로 운영된다.

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 라즈베리파이 AI비서 자동화 로직: 스케줄러에 연결

모든 자동화 로직이 준비되면
스케줄러에 연결해야 한다.

스케줄러가 수행하는 핵심 역할:

• 특정 시각 작업 실행
• 특정 주기 자동 실행
• 파일 검사 반복
• 오류 시 재실행
• 전체 루틴 관리

스케줄러는 AI비서 시스템의 “심장 박동”과 같다.
정확한 주기에 따라 작업이 이루어져야 AI비서가 자연스럽게 작동한다.

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 결론: 라즈베리파이 AI비서 자동화 구조는 ‘실전 운영의 핵심’

AI 요청 자동화 로직을 구성하는 작업은
AI비서가 실제로 혼자서 일을 수행하는 구조를 완성하는 단계다.

이번 시즌8-2에서 다룬 자동화 구조를 기반으로
다음 단계부터는 실제 기능별 자동화를 구현하게 된다.

• 일정 자동 요약
• 음성 메모 자동 정리
• 하루 기록 분석
• 건강 데이터 AI 분석
• 사용자 맞춤 조언
• 주간·월간 리포트 생성

시즌8은 이제부터 진짜 본격적인 기능 구현 단계다.