본문 바로가기
반응형

분류 전체보기170

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.
소프트웨어 자동화 Agent 만들기 가이드 소프트웨어 자동화 Agent 만들기 가이드매번 반복되는 웹 작업, 클릭, 복사 붙여넣기… 자동화로 날려버리고 싶지 않으신가요? 안녕하세요, 여러분! 오늘은 우리가 일상 속에서 자주 접하는 지루하고 반복적인 작업을 자동으로 수행해주는 ‘소프트웨어 자동화 에이전트(Agent)’를 직접 만들어보는 방법을 소개하려고 해요. Python을 이용해서 실제로 웹 브라우저를 열고 검색하고, 특정 정보를 수집한 뒤 이메일로 자동 전송까지 할 수 있는 실전 예제를 중심으로 다룰 거예요. 이번 포스트는 단순한 이론이 아니라, 직접 돌아가는 코드와 함께 하기 때문에, 초보자 분들도 쉽게 따라 하실 수 있습니다. 우리 일상을 더 편하게 만들어 줄 자동화 에이전트 만들기, 지금부터 시작해볼까요?목차1. 소프트웨어 자동화 Age.. 2025. 5. 4.
Weaviate 완전 정복: 오픈소스 벡터 데이터베이스의 모든 것 Weaviate 완전 정복: 오픈소스 벡터 데이터베이스의 모든 것GPT가 아무리 똑똑해도, 관련 문서를 못 찾으면 무용지물이에요. 그 해결사, 바로 Weaviate입니다! 안녕하세요, 데이터 기반 AI 서비스에 관심 많은 여러분! 오늘은 요즘 뜨거운 관심을 받고 있는 Weaviate 벡터 데이터베이스에 대해 이야기해보려 해요. LLM을 제대로 활용하고 싶다면 꼭 알아야 할 핵심 기술 중 하나죠. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 구성하거나, 유사도 기반 검색 엔진을 만들고 싶을 때 Weaviate는 정말 강력한 무기가 되어줘요. 제가 수업 시간에 학생들에게 직접 설명하는 방식 그대로, 최대한 쉽게! 핵심부터 차근차근 알려드릴게요.목차1. Weaviate란 무엇인가요.. 2025. 5. 3.
강화학습 기반 AI 에이전트 개발 강화학습 기반 AI 에이전트 개발인공지능이 스스로 학습하고 최적의 행동을 결정한다면 어떨까요? 그 중심에는 바로 강화학습 기반 AI 에이전트가 있습니다! 안녕하세요, 여러분!요즘 ChatGPT처럼 똑똑한 AI가 우리 일상에 스며들면서, “에이전트(Agent)”라는 말도 점점 더 자주 들리게 되었죠? 특히 강화학습을 기반으로 한 에이전트는 마치 게임 캐릭터처럼 환경과 상호작용하면서 직접 시행착오를 통해 학습하고 성장하는 존재예요. 이번 글에서는 그 매력 넘치는 세계를 파헤쳐보려고 해요. 실제로 Python 코드로 구현도 해볼 거니까, AI 초보자 분들도 겁먹지 마세요! 강화학습의 개념부터 실제 예제 코드, 그리고 핵심 작동 원리까지 차근차근 함께 알아봐요 😊목차1. 강화학습이란? 🎯 2. 에이전트와 .. 2025. 5. 1.
규칙 기반 에이전트 만들기 규칙 기반 에이전트 만들기딥러닝 없이도 강력한 AI를 구현할 수 있을까요?정답은 ‘네’, 바로 규칙 기반(rule-based) 에이전트를 통해서입니다! 안녕하세요! 여러분~!!오늘은 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 규칙 기반 에이전트 만들기를 소개해보려고 해요. 규칙 기반 에이전트는 인공지능의 원리 중 가장 기초적인 개념으로, 특정 조건에 따라 자동으로 반응하는 시스템을 말합니다. 예를 들어 “안녕”이라고 입력하면 “안녕하세요!”라고 답해주는 챗봇도 일종의 규칙 기반 에이전트랍니다. 이번 포스트에서는 파이썬으로 간단한 룰 기반 에이전트를 직접 구현해보고, 그 동작 원리도 찬찬히 알아볼 거예요. 특히 GPT나 머신러닝 모델 없이, 논리와 조건문만으로도 꽤 똑똑한 시스템을 만들 수 있다는 걸 보여드리고 싶어요.. 2025. 4. 30.
반응형

티스토리툴바