완전 초보자를 위한 5가지 재미있는 AI 에이전트 프로젝트

완전 초보자를 위한 5가지 재미있는 AI 에이전트 프로젝트

완전 초보자를 위한 5가지 재미있는 AI 에이전트 프로젝트완전 초보자를 위한 5가지 재미있는 AI 에이전트 프로젝트
작성자별 이미지 | 칸바

# 소개

대규모 언어 모델이 정말 강력하다는 것은 의심할 여지가 없습니다. 하지만 훈련 데이터를 넘어서거나 세계와 직접 상호 작용할 수는 없습니다. AI 에이전트가 게임의 판도를 바꾼 곳이 바로 여기입니다. 그들은 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 행동하고, 추론하고, 다단계 작업을 완료할 수 있으므로 작업을 수행할 수 있는 실제 비서에 훨씬 더 가까워진 느낌을 줍니다. 수많은 리소스를 보셨을 수도 있지만, 이 기사에서는 큰 그림을 둘러볼 것입니다. 초보자에게 친숙한 5가지 프로젝트를 공유하겠습니다. 일부는 Python을 사용하여 처음부터 시작하고 일부는 유명한 AI 에이전트 프레임워크도 포함합니다. 저는 각 프로젝트가 에이전트가 실제로 무엇을 할 수 있는지에 대한 다양한 각도를 가르치는 방식으로 광범위한 조사를 거쳐 이러한 프로젝트를 설계하고 선택했습니다. 이제 시작하겠습니다.

# 1. 순수 Python으로 AI 캘린더 에이전트 구축

링크: https://www.youtube.com/watch?v=bZzyPscbtI8
이 튜토리얼에서는 무거운 프레임워크나 클라우드 종속성 없이 순수 Python을 사용하여 캘린더/일정 에이전트를 구축하는 과정을 안내합니다. 의도 분석, 작업 계획, 캘린더 API 호출, 충돌 확인 또는 처리 등 에이전트 루프에 대한 실습 데모를 받게 됩니다. 자연어 시간을 구문 분석하고 이중 예약을 방지하기 위한 실용적인 팁과 함께 Google Calendar 또는 유사한 서비스를 사용하여 CRUD 작업을 인증하고 수행하는 방법을 다룹니다. 강사는 “오후 3시에 회의 일정 잡기” 또는 “내일 일정은 어떻게 됩니까”와 같은 요청을 처리하고 이벤트 가져오기 또는 새 이벤트 만들기와 같은 도구 호출에 매핑하는 방법을 단계별로 안내합니다. 에이전트가 일정을 안정적으로 관리할 수 있게 되면, 단순히 말하는 것이 아니라 행동할 수 있는 개인 비서와 대화하는 것처럼 느껴집니다.

# 2. 처음부터 코딩 에이전트를 구축하는 방법

링크: https://www.youtube.com/watch?v=lxgfhPQ1GSI
Together AI 개발자 관계 팀의 Zain Hasan이 작성한 이 워크숍 스타일 가이드는 사전 구축된 프레임워크에만 의존하지 않고 처음부터 코딩 에이전트를 구축하는 과정을 안내합니다. 간단한 채팅 루프로 시작한 다음 파일 판독기, 셸 실행, 검색 기능과 같은 도구를 추가한 다음 안전한 샌드박싱 규칙과 반복 평가 및 디버깅을 수행합니다. 그 과정에서 병렬, 직렬, 조건부 및 루핑 에이전트 워크플로를 탐색하고 에이전트 파이프라인에서 LLM을 라우터 및 평가자로 사용하는 방법을 배우고 이러한 워크플로 구현을 위한 실제 코드 예제를 검토합니다. 에이전트가 Python 스니펫을 자동으로 생성, 테스트 및 개선할 수 있으면 개인 쌍 프로그래머가 공동 작업할 준비가 된 것과 같은 느낌이 듭니다.

# 3. 처음부터 콘텐츠 제작자 에이전트

링크: https://www.youtube.com/watch?v=PM9zr7wgJX4
Crew AI의 CEO인 João Moura가 진행하는 이 단계별 안내에서는 CrewAI, Zapier 및 Cursor를 사용하여 처음부터 콘텐츠 제작자 에이전트를 구축하는 방법을 보여줍니다. 이는 에이전트 기반 자동화를 원하는 제작자 및 기업가에게 이상적입니다. 콘텐츠 아이디어 구상, 자동 초안 작성, 게시 및 게시물 간 배포를 처리하는 엔드투엔드 워크플로를 설정하는 방법을 배우게 됩니다. 이 튜토리얼에서는 코드 없는 접근 방식과 코드 기반 접근 방식을 모두 다루며 품질 관리를 유지하면서 소셜 게시물, 뉴스레터 또는 짧은 형식의 비디오 스크립트와 같은 작업을 자동화할 수 있도록 트리거, 작업, 속도 제한 및 QA 단계를 연결하는 방법을 보여줍니다. 그 과정에서 João는 다중 에이전트 흐름 구축, 맞춤형 PDF 보고서 생성, 구조화된 콘텐츠 계획 생성 등의 실제 사례를 통해 도구 통합, 디버깅 및 에이전트 성능 최적화 과정을 안내합니다.

# 4. Pydantic AI를 사용한 연구 에이전트

링크: https://www.youtube.com/watch?v=762sqd7Iw6Y
AI 및 데이터 부사장이자 Transform AI Studio의 공동 창립자인 Angelina와 컴퓨터 과학 교수이자 Transform AI Studio의 공동 창립자인 Mehdi가 작성한 이 실습 가이드는 Pydantic AI 및 바닐라 Python을 사용하여 구조화된 연구 에이전트를 처음부터 구축하는 과정을 안내합니다. 출력에 대해 입력된 스키마를 정의하고, 웹을 검색하고, 페이지 또는 PDF를 다운로드하고, 결과를 요약하고, 결과를 깔끔하고 구조화된 메모 또는 이메일로 집계하는 소규모 에이전트를 구성하는 방법을 배우게 됩니다. 이 튜토리얼에서는 웹 검색 API, 문서 다운로더 및 LLM 요약기를 결합하는 동시에 Pydantic 모델을 활용하여 출력을 예측 가능하고 신뢰할 수 있으며 기계에서 읽을 수 있도록 보장하는 방법을 보여줍니다. 이 접근 방식은 재현 가능한 연구 보조자 또는 문헌 조사 봇을 만드는 데 이상적입니다.

# 5. 검색 기능을 갖춘 고급 AI 에이전트

링크: https://www.youtube.com/watch?v=cUC-hyjpNxk
DevLaunch의 Tim이 제공하는 이 심층 튜토리얼은 프로덕션 스타일 연구 에이전트를 구축할 준비가 된 학습자를 위해 설계되었습니다. 라이브 웹 스크래핑 및 검색, 관련성 필터링, 중복 제거 및 신뢰성 검사를 통합하는 다단계 그래프 기반 워크플로를 조율하는 방법을 배우게 됩니다. 이 가이드에서는 쿼리 라우팅, 크롤러 디자인, 증분 인덱싱과 같은 고급 아키텍처 패턴과 공손함, 프록시 및 속도 제한에 대한 실제 고려 사항을 다룹니다. LangGraph를 Google, Bing, Reddit과 같은 소스의 실시간 검색과 결합하면 단순히 추론하는 데 그치지 않고 최신 정보를 적극적으로 탐색하고 수집하는 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 프로젝트는 장난감 에이전트를 넘어 확장 가능한 실제 연구 보조원을 구축하려는 모든 사람에게 이상적입니다.

# 마무리

이 다섯 가지 프로젝트는 “단지 모델 채팅을 만드는 것” 그 이상입니다. 내 팁: 하나의 아이디어를 완성하는 데에만 매달리지 마세요. 가장 흥미로운 것을 선택하여 구축하고 실험해 보세요. 더 많은 에이전트 패턴을 탐색할수록 자신만의 패턴을 혼합하고 일치시키고 발명하는 것이 더 쉬워집니다.

칸왈 메린 데이터 과학과 AI와 의학의 교차점에 대한 깊은 열정을 가진 기계 학습 엔지니어이자 기술 작가입니다. 그녀는 “ChatGPT를 통한 생산성 극대화”라는 전자책을 공동 집필했습니다. 2022년 APAC Google Generation Scholar로서 그녀는 다양성과 학문적 우수성을 옹호하고 있습니다. 그녀는 또한 Tech Scholar, Mitacs Globalink Research Scholar 및 Harvard WeCode Scholar에서 Teradata Diversity로 인정받았습니다. Kanwal은 STEM 분야에서 여성의 역량을 강화하기 위해 FEMCodes를 설립한 변화에 대한 열렬한 옹호자입니다.

출처 참조

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