
AI 자율학습 밑바닥부터 배우는 AI 에이전트 | 다비드스튜디오 | 길벗 - 예스24
화려한 프레임워크보다 중요한 것은 로직!기본에 충실하게 배우는 에이전트 설계 원리요즘 AI 에이전트가 대세입니다. 사용자를 대신해 방대한 자료를 조사·정리하고 복잡한 코드도 척척 작성
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3주차
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11일
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12일
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13일
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14일
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15일
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목차
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3장 라우팅
3.3 에이전트 UI 완성하기
3장 정리하기 퀴즈
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4장 병렬 처리
4.1 병렬 처리 개요
4.2.1 에이전트 미리 보기
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4장 병렬 처리
4.2.2 단계별 구현하기
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4장 병렬 처리
4.3 에이전트 UI 완성하기
4장 정리하기 퀴즈
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5장 오케스트레이터-워커
5.1 오케스트레이터-워커 개요
5.2.1 에이전트 미리 보기
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3장 라우팅
사용자의 질문을 분석하고, 그 성격에 맞게 최적의 경로를 선택해 답변하는 라우팅 에이전트를 만듦.
3.1 라우팅 개요
3.1.1 라우팅의 개념
문제를 해결하는 여러 경로 중 가장 적합한 경로를 선택해 최종 답변을 도출하는 방식
3.1.2 라우팅의 장점
- 우수한 응답 품질
- 용이한 유지, 보수 및 확장
- 속도와 비용의 효율성
3.1.3 주요 활용 사례
- 고객 상담 로봇
- 리서치 에이전트
3.2 라우팅 에이전트 만들기
3.2.1 에이전트 미리 보기
- 질문 입력
- LLM 라우터 작동
- LLM 응답
3.2.2 단계별 구현하기
LLM 라우팅 함수 만들기
- LLM 라우팅 함수 선언
- 질문 입력과 유형 출력
각 질문에 맞는 최종 응답 출력하기
- 라우팅 맵 정의
- 각 질문에 맞는 최종 응답 출력
라우팅 패턴 개선하기
- 경로별 함수 선언
- 라우팅 앱에 함수 대응 및 호출
3.3 에이전트 UI 완성하기
3.3.1 UI 미리 보기
- 질문 입력
- 결과 표시
3.3.2 UI 완성하기
- 경로별 함수 선언
- 마지막 코드 블록 추출
- 에이전트 실행 로직
4장 병렬 처리
하나의 문제에 대해 여려 방향으로 처리한 후 각각의 결과를 종합해 최종 답변을 내놓는 병렬 처리 에이전트를 만듦. 여러 LLM을 동시에 호출하고 그 결과를 통합하는 방식으로 작동.
4.1 병렬 처리 개요
4.1.1 병렬 처리의 개념
4.1.2 병렬 처리의 장점
- 처리 속도 향상
- 응답 품질 및 안정성 개선
- 확장성과 유연성 향상
4.1.3 주요 활용 사례
- 창의적인 아이디어 도출
- 다중 기준 평가
- 긴 문서 요약, 분석
4.2 병렬 처리 에이전트 만들기
4.2.1 에이전트 미리 보기
- 질문 입력
- LLM 병렬 호출
- 최종 응답
4.2.2 단계별 구현하기
- 비동기 함수의 개념
- 동기(synchronous)방식: 코드를 한 줄씩 순서대로 실행하는 방식. 파이썬은 기본적으로 동기 방식으로 작동
- 비동기(asynchronous)방식: 어떤 작업이 끝나기를 기다리지 않고 다른 작업을 실행할 수 있는 방식
- 비동기 LLM 호출 함수 만들기
- 동시에 여러 LLM 호출하기
- 응답을 종합해 최종 응답 생성하기
4.3 에이전트 UI 완성하기
4.3.1 UI 미리 보기
4.3.2 UI 완성하기
5장 오케스트레이터-워커
복잡한 문제를 해결하기 위한 오케스트레이터-워커 에이전트를 만듦.
5.1 오케스트레이터-워커 개요
5.1.1 오케스트레이터-워커의 개념
오케스트레이터-워커
- 오케스트레이터: 사용자의 질문을 분석해 여러 하위 작업으로 나누고, 이를 우커에 분배
- 워커: 오케스트레이터로부터 받은 작업을 수행. 워커는 각기 다른 작업을 부여받으며, 모든 워커가 동시에 작업을 수행
에그리게이터
- 병렬처리
- 오케스트레이터-워커
5.1.2 오케스트레이터-워커의 장점
- 유연한 대응력
- 다양한 수준의 모델과 협업
- 응답 품질 개선
5.1.3 주요 활용 사례
- 맞춤형 기획
- 전략 보고서 작성
- 긴급 장애 대응 및 원인 분석