사용자들은 스프레드시트와 전용 앱에 정해진 형식으로 입력해야 하는 번거로움 때문에 수동 지출 기록을 중단하는 경우가 많습니다. E. Channaveeramma가 2026년 《International Research Journal on Advanced Engineering Hub》에 발표한 논문은 텔레그램에서 자연어로 대화하며 개인 지출을 기록하고 조회하는 대화형 AI 에이전트를 설명합니다. 시스템은 로우코드 자동화 플랫폼인 n8n, OpenAI Chat Model, 대화 기억 기능, Google Sheets 도구를 결합했습니다.

사용자가 예를 들어 “오늘 약값으로 Rs.231을 썼다”고 입력하면, 에이전트가 설명과 금액, 날짜를 추출해 연결된 스프레드시트에 기록한 뒤 자연어로 확인 답변을 보냅니다. ‘지출 조회’와 ‘지출 추가’ 도구는 기존 기록을 불러오거나 새 기록을 작성합니다. 에이전트는 요청에 따라 항목별 일일 요약도 생성할 수 있습니다.

논문에 따르면 시스템을 구현한 뒤 실제 대화 데이터를 사용해 시험했습니다. 보고된 결과에서 에이전트는 형식이 자유로운 지출 문장을 해석하고 스프레드시트를 정확히 수정했으며, 일관되고 사람이 읽기 쉬운 요약을 만들었습니다. 저자들은 이 시스템이 수동으로 지출을 추적할 때 생기는 번거로움을 줄인다고 밝혔습니다.

사용자들은 스프레드시트와 전용 앱에 정해진 형식으로 입력해야 하는 번거로움 때문에 수동 지출 기록을 중단하는 경우가 많습니다. E. Channaveeramma가 2026년 《International Research Journal on Advanced Engineering Hub》에 발표한 논문은 텔레그램에서 자연어로 대화하며 개인 지출을 기록하고 조회하는 대화형 AI 에이전트를 설명합니다. 시스템은 로우코드 자동화 플랫폼인 n8n, OpenAI Chat Model, 대화 기억 기능, Google Sheets 도구를 결합했습니다.

사용자가 예를 들어 “오늘 약값으로 Rs.231을 썼다”고 입력하면, 에이전트가 설명과 금액, 날짜를 추출해 연결된 스프레드시트에 기록한 뒤 자연어로 확인 답변을 보냅니다. ‘지출 조회’와 ‘지출 추가’ 도구는 기존 기록을 불러오거나 새 기록을 작성합니다. 에이전트는 요청에 따라 항목별 일일 요약도 생성할 수 있습니다.

논문에 따르면 시스템을 구현한 뒤 실제 대화 데이터를 사용해 시험했습니다. 보고된 결과에서 에이전트는 형식이 자유로운 지출 문장을 해석하고 스프레드시트를 정확히 수정했으며, 일관되고 사람이 읽기 쉬운 요약을 만들었습니다. 저자들은 이 시스템이 수동으로 지출을 추적할 때 생기는 번거로움을 줄인다고 밝혔습니다.