Nosana Builders Challenge: Mastra 프레임워크를 활용한 AI 에이전트 구축 및 배포 가이드

핵심 기술

Nosana Builders Challenge는 Mastra 프레임워크와 TypeScript를 사용하여 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 방법을 다룹니다. 특히 에이전트의 기능을 확장하기 위한 'Tool Calling' 기능 구현과 로컬 개발 및 배포를 위한 Ollama 및 Docker 활용에 중점을 둡니다.

기술적 세부사항

• Mastra 프레임워크: AI 애플리케이션 구축을 위한 TypeScript 프레임워크로, 워크플로우, 에이전트, RAG, 통합, 평가 등의 기능을 제공합니다.
• Tool Calling: TypeScript 함수를 사용하여 에이전트에 외부 기능(예: 날씨 API 호출, 트윗 게시)을 통합하는 기능입니다.
• 에이전트 개발 구조: src/mastra/agents/weather-agent/에 제공되는 예제와 src/mastra/agents/your-agents/를 활용하여 자신만의 에이전트를 개발합니다.
• LLM 통합: 로컬 개발을 위해 Ollama를 사용하여 qwen2.5:1.5b 모델을 설정하고, OpenAI API 형식과의 호환성을 활용합니다.
• 로컬 개발 및 테스트: pnpm install 및 pnpm run dev 명령어로 개발 환경을 시작하고, 웹 인터페이스 및 콘솔 로그를 통해 에이전트의 기능과 오류를 테스트합니다.
• Docker 테스트: 빌드된 Docker 컨테이너를 로컬에서 실행하여 Nosana 배포 환경에서의 동작을 미리 검증합니다.
• 에이전트 아이디어: 간단한 계산기, 할 일 목록 관리부터 뉴스 요약, 암호화폐 가격 확인, 블록체인 모니터링, 배포 관리 등 다양한 수준의 에이전트 구현 아이디어를 제공합니다.
• 배포 프로세스: GitHub 포크, 로컬 개발, Docker 빌드 및 푸시, Nosana 네트워크 배포 단계를 상세히 안내합니다.
• Nosana 배포: @nosana/cli 또는 Nosana Dashboard를 통해 Docker 이미지를 사용하여 에이전트를 배포하고, nos_job_def/nosana_mastra.json 파일을 활용합니다.
• 제출 및 평가: 코드 품질, 혁신성, Nosana 통합, 실제 사용 사례 등을 기준으로 평가하며, 우수한 제출자에게 상금을 수여합니다.

개발 임팩트

이 챌린지를 통해 참가자는 실질적인 AI 에이전트 개발 및 배포 경험을 쌓을 수 있습니다. Mastra 프레임워크의 활용법을 익히고, LLM과의 연동 및 Tool Calling 구현을 통해 에이전트의 기능을 확장하는 방법을 배웁니다. 또한, Nosana 플랫폼을 통한 클라우드 배포 경험은 실무 역량을 강화하고, AI 기술의 실제 적용 사례를 탐구하는 기회를 제공합니다.

커뮤니티 반응

(원문에 명시적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, Hackathon 형태로 진행되므로 참여 개발자들의 활발한 기술 공유 및 질의응답이 예상됩니다.)