반응형 AI Agent11 OpenAI API를 활용한 챗봇 만들기: Responses 객체, 함수 호출(Function Calling) 중심 실전 가이드 OpenAI API를 활용한 챗봇 만들기: Responses 객체, 함수 호출(Function Calling) 중심 실전 가이드요즘 챗봇 하나쯤은 누구나 만들어보고 싶지 않으신가요? OpenAI API의 Responses 객체만 잘 활용해도, 꽤나 똑똑한 챗봇을 뚝딱 만들 수 있습니다! 안녕하세요, 개발자 여러분! 오늘은 OpenAI API를 활용한 챗봇 만들기에 대해 아주 실용적인 내용을 소개해 드리려 합니다. 특히 Responses 객체를 중심으로, OpenAI GPT-4 모델을 직접 호출하고 원하는 방식으로 응답을 처리하는 실전 코드 예제까지 담아볼게요. 초보자도 따라할 수 있도록 환경설정부터 챗봇 완성까지 하나하나 쉽게 풀어드립니다. 단순한 이론 설명이 아니라, 실제로 돌아가는 코드 중심으로 준.. 2025. 8. 4. Google Agent to Agent (A2A) 이용한 Agent 구현 Google Agent to Agent (A2A) 이용한 Agent 구현한 명의 에이전트만으로 부족한 시대! 구글 Google Agent to Agent (A2A)로'에이전트 간 대화'를 구현하는 방법을 지금 배워보세요 🧠🤖 안녕하세요, 여러분! 오늘은 인공지능 시대에서 점점 중요해지고 있는 에이전트 간 협업에 대해 소개할게요. 특히 Google의 Agent-to-Agent(A2A) API를 활용해 서로 대화하고 작업을 분담하는 시스템을 직접 구현하는 방법을 살펴봅니다. 이 글에서는 구글 공식 문서를 기반으로 실제 예제 코드를 그대로 활용해 A2A 기능을 체험하고, 어떻게 활용할 수 있는지 알려드릴게요.목차1. Google A2A란 무엇인가요? 🤔 2. 왜 다중 에이전트가 필요할까요? 💡 3. .. 2025. 5. 9. MCP로 만드는 자동화 에이전트: Python으로 똑똑하게 작업 자동화하기 MCP로 만드는 자동화 에이전트: Python으로 똑똑하게 작업 자동화하기Python으로 반복 작업을 자동화하고 싶다면? MCP(Multion Control Protocol) 기반 에이전트가 그 해답일 수 있어요! 안녕하세요! 오늘은 요즘 핫한 MCP 기반의 에이전트 개발 이야기를 들려드릴게요. 복잡하고 반복되는 작업을 자동화해주는 AI 에이전트, 직접 만들어보면 얼마나 간편한지 아실 수 있을 거예요. 특히 최근에 공개된 Python 예제 코드 덕분에 누구나 쉽게 따라 해볼 수 있거든요. 저도 테스트해봤는데, 처음에는 어렵게 느껴졌지만 한 번 구조를 이해하니까 오히려 흥미롭더라고요! MCP의 개념부터 실제 코드 구현까지, 블로그에서 함께 살펴보겠습니다 :)목차1. MCP란 무엇인가요? 🤖 2. 개발 .. 2025. 5. 8. RAG 구현 : 예제로 배우는 검색 기반 생성 AI의 모든 것 RAG 구현 : 예제로 배우는 검색 기반 생성 AI의 모든 것단순히 질문을 던지고 답을 받는 시대는 끝났습니다. 이제는 정보를 ‘찾고’, ‘이해하고’, ‘생성’하는 시대입니다. 그 중심엔 바로 RAG가 있어요. 안녕하세요, 여러분! 요즘 챗봇, AI 비서, 검색형 AI에 관심 많으시죠? 그런데 뭔가 똑똑해 보이면서도, 대답이 엉뚱한 경우 꽤 있지 않으셨나요? 그래서 오늘은 여러분이 꼭 알아야 할 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술에 대해 이야기하려 해요. 특히 검색 + 생성이라는 이 강력한 조합을 직접 구현해볼 수 있는 실제 예제 코드도 함께 소개할게요. 어렵게만 느껴졌던 AI 기술, 이제는 우리도 직접 해볼 수 있습니다. 오늘 이 블로그를 끝까지 읽으면, 여러분도 R.. 2025. 5. 7. LangChain 이용한 기본 AI Agent 구현 LangChain 이용한 기본 AI Agent 구현요즘 AI Agent라는 말, 자주 들리시죠? 그런데 도대체 이걸 어떻게 직접 만들어볼 수 있을까요? 안녕하세요! 오늘은 요즘 가장 핫한 AI 프레임워크 중 하나인 LangChain을 활용해서, 아주 간단한 기본 AI 에이전트를 구현해보는 시간을 가져볼게요. GPT 같은 대형 언어 모델을 직접 써보는 건 어렵지 않은데, 이걸 진짜 '에이전트'처럼 유저의 요청에 맞춰 행동하게 만드는 건 또 다른 이야기죠. 이번 글에서는 공식 예제를 따라가면서, 프롬프트 템플릿 구성부터 에이전트 실행까지의 과정을 단계별로 설명드릴게요. LangChain이 제공하는 간단한 도구들을 이해하고 나면, 나만의 에이전트를 구성하는 게 한결 쉬워질 거예요. 그럼, 시작해볼까요? 😊.. 2025. 5. 6. 멀티에이전트 시스템(MAS) 개발 완벽 가이드 멀티에이전트 시스템(MAS) 개발 완벽 가이드다수의 에이전트가 동시에 작동하며 협력하거나 경쟁하는 구조, 바로 '멀티에이전트 시스템(MAS)'입니다. 이제 단일 AI를 넘어 복잡한 환경을 다루는 MAS 개발의 시대가 왔어요! 안녕하세요! 요즘 ChatGPT 같은 AI가 핫하죠? 그런데요, 실제로 여러 개의 에이전트가 서로 상호작용하며 학습하고 전략을 짜는 멀티에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)은 그보다 훨씬 더 흥미롭고 강력한 개념이에요. 이번 글에서는 Python 환경에서 MAS를 직접 구현하는 예제를 통해 MAS의 구조와 작동 방식, 그리고 실제 개발 방법까지 낱낱이 파헤쳐 드릴게요. AI와 시뮬레이션의 결합에 관심 있는 분이라면 놓치지 마세요!목차1. 멀티에이전트 시스템이.. 2025. 5. 5. 이전 1 2 다음 반응형
