AI 에이전트 개발 가이드
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- 개발자/AI 초보자에게 유용
- 중간 난이도 (기존 모델 활용, 프레임워크 통합 필요)
핵심 요약
- AI 에이전트의 핵심은 목표 정의 (
goal)와 입력/출력 처리 (input/output) - 대규모 언어 모델(LLM) 활용:
GPT-4등 API 통합으로 복잡한 추론 처리 - 도구 통합(
tool use)과 프레임워크(LangChain, LlamaIndex)로 에이전트 로직 구조화
섹션별 세부 요약
1. 에이전트 목적 정의
- 에이전트의 주요 기능: 이메일 요약, PDF 정리, 태스크 플래닝 등
- 입력: 텍스트, 데이터, 사용자 쿼리
- 출력: 사용자 요구에 맞는 결과 생성
2. LLM 기반 모델 통합
GPT-4등 LLM 사용으로 자연어 처리 가능- API 통합으로 모델 학습 무대회
- 모델이 대부분의 추론 작업 수행
3. 도구 및 프레임워크 활용
LangChain,LlamaIndex,AutoGen등으로 에이전트 로직 구조화- 외부 도구(계산기, 검색 엔진, DB) 연동 가능
- 메모리, 피드백, 계획 등 단계별 처리
4. 인터페이스 구축
- 웹 앱, 챗봇, 모바일 앱 등 사용자 인터페이스 개발
Next.js,React,Flask등 프레임워크 활용- 모델, 로직, UI 통합으로 사용자 친화적 흐름 구현
결론
- 기존 LLM 모델(GPT-4)과 프레임워크(LangChain) 활용이 핵심
- 도구 통합과 인터페이스 설계로 실용적 에이전트 구현 가능
Next.js또는Flask기반의 사용자 친화적 UI 개발이 필수적