Week 1

목표는 AI agent 구축, 결제AI가 될 것 같다.

 

솔직히 일단 어떻게 시작해야할 지 잘 감이 안온다.

 

결제AI? x402? 일단 x402에 대해서 공부를 해야하는건 맞는 것 같다.

 

일단 openAI 의 API 를 python 에 연동해보는게 먼저인 것 같다. 젤 처음 step...

 

일단

1.https://platform.openai.com/home 접속한다.

2. create key

3. add credits(token 구입)

 

이런식으로 진행하고, 발급 받은 key 값을 python 에 붙여 openAI SDK 를 활용하여 연동하면된다.

그러면 일단, 

이런식으로 터미널에서 질문, 응답을 받을수 있다.

(토큰이 없으면 대화를 할수가 없다.)

 

일단 Python -> OpenAI API -> 답변 출력까지 성공한 것이다.

이제 결제 Agent를 향해 하나씩 붙이면 된다.

 

약간 목표는

"예산 안에서 애플 재무 데이터를 구매하고 요약해줘, 그리고 살지말지 판단해줘."

→ Agent가 도구를 선택 → 결제 조건 확인 → 예산 검사 → x402 결제 → 데이터 수신 → 요약과 지출 내역 출력

이런 느낌 ... ?

 

 

단계는 다음과 같다.

단계	만들 것	완료 기준
1. Tool Calling	샘플 재무 데이터를 반환하는 Python 함수	AI가 요청에 맞춰 함수를 호출하고 결과를 요약
2. 모의 유료 API	가격을 안내하고 샘플 데이터를 제공하는 로컬 서버	결제 전에는 402, 모의 결제 후에는 데이터 반환
3. 결제 정책	요청당 한도, 작업 예산, 허용 제공자 검사	예산 초과나 허용되지 않은 구매 차단
4. x402 테스트넷 연결	SDK·테스트 지갑·facilitator 연동	테스트 자산으로 결제하고 데이터 수신
5. Agent와 결제 통합	유료 데이터 구매 도구	자연어 요청부터 구매·요약까지 연결
6. 실패 처리와 기록	구매 상태·결제 내역 저장, 중복 방지	타임아웃이나 재시도에도 무작정 다시 결제하지 않음
7. 웹 UI	요청 입력, 예산 설정, 승인, 내역 화면	터미널 없이 전체 흐름 사용
8. MCP 연결	결제 기능을 외부 Agent용 도구로 제공	다른 MCP 클라이언트에서도 호출 가능

 

 

전체 구성 → 실제 결제 순서 → 개발 순서로 보면 이해하기 쉬워요. 아래 그림은 앞으로 만들 구조이고, 현재 완료된 건 사용자 입력 → OpenAI 호출 → 답변 출력까지예요.

① 전체 구성도 — 누가 어떤 역할을 하는가

 

우리가 만드는 핵심은 가운데 Python 프로그램입니다. OpenAI는 행동을 제안하고, 정책 코드는 구매를 허용할지 결정하며, x402 SDK는 결제 프로토콜 처리를 돕습니다.

 

② 결제 흐름 — “애플 재무 정보 가져와”를 입력하면

아래는 우리 테스트 서버의 샘플 데이터를 0.01 테스트 USDC에 구매하는 예시예요.

결제 조건을 받은 뒤, 서명하기 전에 검사한다는 순서가 중요해요. 정산 후 응답이 끊기면 바로 재결제하지 않고 구매 상태를 확인하도록 만듭니다.

 

③ 회사와 서비스 — 실제로 무엇을 연결하는가

주식 데이터 실습은 자체 서버로, 외부 x402 결제 검증은 Coinbase로 진행하는 계획이에요. Alpha Vantage는 실제 주식 데이터 조회를 추가할 때 검토하는 별도 연결입니다.

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④ 개발 순서 — 지금 어디까지 왔는가

 

 

 

 

AtoA 패턴 (Agent 끼리 소통)

X402 결제