CrewAI와 NebiusAI를 활용한 YouTube 콘텐츠 메타데이터 자동 생성 AI 에이전트 구축 가이드

핵심 기술

본 콘텐츠는 YouTube 동영상에 대한 최적의 메타데이터(제목, 설명, 태그)를 자동으로 생성하기 위해 CrewAI 프레임워크와 NebiusAI의 LLM 기능을 결합한 AI 에이전트 구축 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항

• 프로젝트 목표: 특정 니치(AI)의 인기 YouTube 동영상 데이터를 분석하여 메타데이터를 추천하는 AI 에이전트 개발.
• 핵심 프레임워크: CrewAI를 사용하여 여러 에이전트(데이터 수집 및 분석 에이전트, 보고서 작성 에이전트)를 구성하고 협업하도록 설계.
• LLM 통합: NebiusAI Studio를 활용하여 LLM 모델(예: openai/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct)을 연동하고 API 키를 환경 변수로 관리.
• Custom Tools: YouTube 데이터 스크래핑 및 분석을 위해 CrewAI에서 제공하는 YoutubeVideoSearchTool 및 YoutubeChannelSearchTool 사용.
• 에이전트 역할 정의:
  • researcher: YouTube 동영상의 제목, 설명, 태그, 채널 분석 등 상세 정보를 수집하는 역할.
  • writer: 수집된 데이터를 바탕으로 조회수, 태그, 제목, 설명, 채널 분석을 포함한 보고서를 작성하는 역할.
• 태스크 정의: 각 에이전트에게 명확한 설명과 기대 출력을 가진 태스크(예: research_task, write_task)를 할당.
• 프로세스 실행: Process.sequential을 사용하여 에이전트들이 순차적으로 작업을 수행하도록 설정하고, crew.kickoff() 메서드로 전체 에이전트 작업 시작.
• 코드 구조: pip install 'crewai[tools]'를 통한 라이브러리 설치, .env 파일을 이용한 API 키 관리, Agent, Task, Crew 클래스를 활용한 에이전트 및 워크플로우 정의.

개발 임팩트

• YouTube 콘텐츠 제작자의 시간과 노력을 절감하여 콘텐츠 제작 및 기획에 집중할 수 있도록 지원합니다.
• AI 기반의 데이터 분석을 통해 YouTube SEO 성능을 향상시켜 동영상의 가시성과 도달률을 높일 수 있습니다.
• AI 에이전트 및 LLM 통합에 대한 실용적인 예제를 제공하여 개발자들의 기술 역량 강화에 기여합니다.

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개발자를 대상으로 하는 기술 가이드로서 전문적이고 단계적인 설명과 함께 실제 코드 예시를 제공합니다. 실용적인 적용 방안과 함께 AI 에이전트 개발에 대한 인사이트를 전달합니다.