비기술자 및 기술자가 에이전트 제로를 사용하여 자율 AI 에이전트 및 에이전트 워크플로우를 만드는 방법 - AI&YOU #70

금주의 통계: AI 에이전트는 다음과 같이 생산성에 크게 기여합니다. 61% 이를 사용하는 직원들이 보고한 효율성 증가율 (딜로이트)

AI 에이전트의 잠재력을 계속 탐구하면서 새로운 플랫폼인 에이전트 제로 가 등장하여 현재 AI 에이전트의 한계를 뛰어넘는 기능을 제공하고 있습니다. 어쩌면 아직은 AGI에 가장 근접한 기술일지도 모릅니다.

이번 주 AI&YOU에서는 이 주제에 대해 게시한 세 개의 블로그에서 얻은 인사이트를 살펴봅니다:

• 에이전트 제로란 무엇인가요? 빠른 시작 가이드

• 에이전트 제로로 맞춤형 AI 도구 구축

• 에이전트 제로로 AI의 힘을 활용하세요: 기존 에이전트를 능가하는 10가지 방법

에이전트 제로를 사용하여 자율 AI 에이전트 및 에이전트 워크플로우 생성 - AI&YOU #71

에이전트 제로는 기존의 많은 솔루션과 차별화되는 독립적인 수준으로 복잡한 작업을 처리하도록 설계된 자율 AI 기술의 중요한 진보를 의미합니다. 이미 AI를 활용하고 있거나 그 잠재력을 탐색 중인 기업에게 에이전트 제로는 AI 기반 작업 실행 및 문제 해결의 새로운 패러다임을 제시합니다.

이 플랫폼은 현재 AI 솔루션에서 발견되는 많은 한계를 해결하여 사람의 개입을 최소화하면서 다양한 작업을 처리할 수 있는 다목적 셀프 디렉팅 에이전트를 제공합니다.

에이전트 제로란 무엇인가요?

에이전트 제로는 전례 없는 수준의 자율성으로 다양한 작업을 수행할 수 있도록 개발된 고급 AI 에이전트 플랫폼입니다. 지속적인 안내가 필요하거나 특정 유형의 작업에 국한된 기존의 많은 AI 에이전트와 달리 에이전트 제로는 복잡한 지시를 이해하고 포괄적인 솔루션을 개발하여 독립적으로 실행할 수 있도록 설계되었습니다.

에이전트 제로는 간단한 데이터 검색부터 복잡한 코딩 프로젝트까지 모든 작업을 처리할 수 있는 다목적 문제 해결사입니다. 에이전트 제로의 차별점은 문제를 자율적으로 탐색하고, 자체적으로 오류를 수정하며, 각 작업의 특정 요구 사항에 따라 접근 방식을 조정할 수 있다는 점입니다.

에이전트 제로의 주요 기능은 다음과 같습니다:

1. 완전한 자율성: 에이전트 제로는 사람의 지속적인 감독 없이도 처음부터 끝까지 작업을 수행할 수 있습니다.

2. 코드 생성 및 실행: 에이전트 제로의 가장 강력한 기능 중 하나는 코드를 자율적으로 작성, 실행 및 디버깅할 수 있다는 점입니다.

3. 멀티 에이전트 배포: 에이전트 제로는 여러 AI 에이전트를 동시에 생성하고 관리할 수 있는 고유한 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 복잡한 작업을 하위 작업으로 세분화하여 각각 전문 에이전트에게 할당할 수 있습니다.

4. 고급 AI 모델과 통합: 이 프레임워크는 GPT-4 및 Claude와 같은 다양한 대형 언어 모델(LLM)과 함께 작동하도록 설계되었습니다.

5. 실시간 정보 수집: 다음과 같은 API와의 통합을 통해 당혹감에이전트 제로는 웹 검색을 수행하고 최신 정보를 수집할 수 있습니다.

6. 자기 계발 및 학습: 에이전트 제로는 경험을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 접근 방식을 개선할 수 있습니다. 추가 정보가 필요한 시점을 파악하고 통합 도구를 사용하여 해당 정보를 독립적으로 수집할 수 있습니다.

7. 오류 처리 및 디버깅: 에이전트 제로의 가장 인상적인 기능 중 하나는 자체 오류를 식별하고 수정하는 기능입니다. 코딩 실수든 접근 방식의 논리적 오류든 에이전트 제로는 종종 사람의 개입 없이도 문제를 진단하고 수정할 수 있습니다.

에이전트 제로는 이러한 수준의 자율성과 다양성을 제공함으로써 복잡한 작업에 필요한 시간과 리소스를 크게 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 일반적으로 전문 전문가로 구성된 팀이 필요한 프로젝트를 단시간 내에 완료할 수 있습니다. 이러한 효율성은 상당한 생산성 향상으로 이어질 수 있으며, 인간 전문가들은 더 높은 수준의 전략적 업무에 집중할 수 있습니다.

에이전트 제로 시작하기

에이전트 제로의 기능을 체험해보고 싶은 분들은 간단하게 시작할 수 있습니다:

1. 환경 설정:

   • Python 설치(환경 관리를 용이하게 하기 위해 가급적 미니콘다를 통해 설치)

   • 개발 환경으로 비주얼 스튜디오 코드(VS 코드)를 설치합니다.

   • 안전한 에이전트 실행을 위한 Docker Desktop 설치

2. 설치:

   • GitHub에서 에이전트 제로 리포지토리 복제하기

   • .env 파일에서 필요한 API 키를 설정합니다(예: OpenAI 및 Perplexity용).

   • 명령을 사용하여 필요한 종속성을 설치합니다: pip 설치 -r 요구사항.txt

3. 에이전트 제로 실행:

   • VS Code에서 터미널 열기

   • 에이전트 제로 디렉토리로 이동합니다.

   • 명령을 실행합니다: python main.py

이 단계를 완료하면 에이전트 제로와 상호 작용하고 강력한 기능을 기업 업무에 활용할 준비가 된 것입니다.

이 과정에 대해 저희가 가장 좋아하는 유튜버 중 한 명이 제작한 이 멋진 동영상을 추천합니다, 데이비드 온드레이.

고급 AI 기술과의 통합

에이전트 제로의 주요 강점 중 하나는 최첨단 AI 기술과 원활하게 통합할 수 있다는 점입니다. 이러한 통합을 통해 기능을 향상시키고 AI 환경에서 사용할 수 있는 가장 진보된 도구를 활용할 수 있습니다. 통합의 두 가지 주요 영역을 살펴보겠습니다: LLM과 외부 API.

대규모 언어 모델(LLM)

에이전트 제로는 다양한 최신 언어 모델과 함께 작동하도록 설계되어 다양한 작업에 해당 언어 모델의 성능을 활용할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 에이전트 제로는 각 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 성능을 최적화할 수 있습니다.

에이전트 제로는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 LLM과 인터페이스할 수 있습니다:

• GPT-4: 광범위한 지식과 정교한 추론 능력으로 유명한 OpenAI의 고급 언어 모델입니다.

• Claude: 맥락을 이해하고 인간과 유사한 응답을 생성하는 데 탁월한 Anthropic의 AI 모델입니다.

• GPT-4 터보: 더 빠른 처리를 위해 최적화된 보다 효율적인 GPT-4 버전입니다.

사용자는 기본 구성 파일을 수정하여 다른 LLM 간에 쉽게 전환할 수 있습니다. 예를 들어 GPT-4를 사용하려면 기본 설정 파일의 main.py 파일을 다음과 같이 수정합니다:

chat_llm = get_openai_chat(model_name="gpt-4″, temperature=0)

Claude로 전환하려면 같은 줄을 수정하면 됩니다:

chat_llm = get_anthropic_chat(model_name="claude-2″, temperature=0)

이를 통해 사용자는 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.

모델 선택의 '온도' 매개변수를 통해 출력을 미세 조정할 수 있습니다. 온도가 낮을수록(예: 0) 더 결정론적인 반응이 나타나고, 값이 높을수록(예: 0.7) 더 창의적인 반응이 나타납니다:

chat_llm = get_openai_chat(model_name="gpt-4″, temperature=0.7)

특히 장기간 상담원을 운영할 때 비용 효율적인 운영을 위해 더 효율적인 모델을 선택할 수 있습니다. 예를 들어

chat_llm = get_openai_chat(model_name="gpt-4-1106-preview", temperature=0)

외부 API

에이전트 제로의 기능은 외부 API와의 통합 기능으로 더욱 향상되어 실시간 정보 및 전문 서비스에 액세스할 수 있습니다.

에이전트 제로는 Perplexity와 같은 고급 검색 API와 통합됩니다. 이를 통해 최신 웹 검색을 수행하여 최신 정보에 기반한 응답을 제공할 수 있습니다.

이러한 통합을 사용하려면 사용자는 .env 파일에서 API 키를 설정해야 합니다. 예를 들어

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

PERFLEXITY_API_KEY=your_perplexity_api_key_here

에이전트 제로는 최신 정보가 필요한 작업에 직면하면 이러한 API를 자율적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 사건에 대한 질문을 받으면 Perplexity API를 사용하여 최신 뉴스를 수집한 후 답변을 작성할 수 있습니다.

현재는 특정 API와 통합되어 있지만 에이전트 제로의 설계는 필요에 따라 다른 전문 서비스를 포함하도록 확장할 수 있습니다.

에이전트 제로로 맞춤형 AI 도구 구축

이러한 기능만으로도 에이전트 제로는 다양한 AI 애플리케이션을 위한 강력한 도구이지만, 진정한 잠재력은 맞춤형 AI 도구 개발의 기반이 될 수 있다는 데 있습니다. 이를 통해 개발자는 전례 없이 쉽고 유연하게 특화된 AI 기반 애플리케이션을 개발할 수 있는 새로운 지평을 열 수 있습니다.

에이전트 제로의 개발 환경 이해하기: 도커 컨테이너화

맞춤형 AI 툴 개발을 위한 에이전트 제로의 잠재력을 충분히 활용하려면 에이전트 제로의 고유한 개발 환경을 이해하는 것이 중요합니다.

에이전트 제로 개발 환경의 핵심은 Docker 컨테이너화를 사용하는 것입니다. 이 접근 방식은 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다:

• 격리: 각 에이전트 제로 인스턴스는 자체 컨테이너에서 실행되므로 코드 실행이 호스트 시스템으로부터 격리됩니다. 이러한 격리는 호스트 환경과의 잠재적인 충돌을 방지하고 의도하지 않은 시스템 수정으로부터 보호하는 추가적인 보안 계층을 제공합니다.

• 일관성: Docker 컨테이너는 여러 시스템에서 개발 환경이 일관성을 유지하도록 보장합니다. 이러한 일관성을 통해 "내 컴퓨터에서만 작동한다"는 문제가 해결되므로 맞춤형 AI 도구를 더 쉽게 개발, 테스트 및 배포할 수 있습니다.

• 확장성: 컨테이너화된 접근 방식을 통해 에이전트 제로 애플리케이션을 쉽게 확장할 수 있습니다. 여러 인스턴스를 빠르게 가동하여 워크로드 증가를 처리하거나 병렬 프로세스를 실행할 수 있습니다.

사용 사례: 시장 분석 도구 구축

에이전트 제로를 사용하면 종합적인 시장 분석 시스템과 같은 정교한 AI 도구를 만들 수 있습니다.

에이전트 제로의 기능을 활용하여 이러한 도구를 구축하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 데이터 수집

에이전트 제로에게 실시간 금융 뉴스와 주식 시장 데이터를 수집하는 웹 스크래핑 스크립트를 생성하도록 지시할 수 있습니다. 필요한 정보의 출처와 유형을 정의하기만 하면 에이전트 제로가 코드 생성 및 실행을 처리합니다.

2. 다중 모델 분석

도구 내에서 여러 AI 모델을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 뉴스 기사의 자연어 처리에는 한 모델을, 시장 데이터의 수치 분석에는 다른 모델을 사용할 수 있습니다. 에이전트 제로를 사용하면 최적의 성능을 위해 이러한 모델 간에 원활하게 전환할 수 있습니다.

3. 예측 모델링

에이전트 제로에게 시장 예측을 위한 머신 러닝 모델을 생성하고 훈련하도록 지시할 수 있습니다. 과거 데이터를 제공하고 예측 목표를 정의하면 에이전트 제로가 필요한 코드를 생성하고 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 지속적으로 모델을 개선하도록 할 수 있습니다.

4. 보고서 생성

에이전트 제로에게 데이터 시각화를 생성하고 서면 분석을 작성하는 보고 모듈을 만들도록 맡길 수 있습니다. 강조하고 싶은 인사이트 유형을 지정하면 에이전트 제로가 포괄적이고 일관성 있는 보고서를 작성합니다.

이 과정에서 에이전트 제로의 오류 처리 및 자체 최적화 기능을 활용하여 툴을 정확하고 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 최소한의 개입으로 데이터 수집, 복잡한 분석, 통찰력 있는 리포팅을 결합한 강력한 시장 분석 도구를 만들 수 있습니다.

에이전트 제로를 사용하여 AI 에이전트를 구축해야 하는 10가지 이유

많은 AI 에이전트가 사전 정의된 좁은 범위의 작업에 탁월한 반면, 에이전트 제로는 사람의 개입을 최소화하면서 다양하고 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력이 뛰어납니다.

에이전트 제로를 다른 AI 에이전트와 차별화하는 10가지 주요 차이점을 살펴보고, 에이전트 제로를 사용해야 하는 이유를 알아보세요:

1️⃣ 독보적인 자율성: 최소한의 인력으로 복잡한 작업을 처음부터 끝까지 처리하여 전략적 업무에 집중할 수 있는 리소스를 확보할 수 있습니다.

2️⃣ 고급 코드 생성 및 실행: 다양한 언어에서 복잡한 코드를 자동으로 작성, 실행 및 디버그하여 소프트웨어 개발을 가속화합니다.

3️⃣ 멀티 에이전트 협업: 복잡하고 다면적인 작업을 병렬 처리할 수 있도록 여러 AI 에이전트를 생성하고 관리합니다.

4️⃣ 유연한 LLM 통합: 다양한 언어 모델 간에 쉽게 전환하여 특정 작업에 맞게 성능을 최적화할 수 있습니다.

5️⃣ 실시간 정보 수집: 외부 API의 최신 데이터를 통합하여 최신 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

6️⃣ 자가 학습 및 개선: 결과를 분석하고 접근 방식을 조정하여 시간이 지남에 따라 지속적으로 성능을 향상시킵니다.

7️⃣ 다양한 문제 해결: 고급 추론 기능을 사용하여 데이터 분석부터 복잡한 의사 결정에 이르기까지 다양한 문제를 해결합니다.

8️⃣ 컨테이너화를 통한 보안 강화: 안전한 Docker 컨테이너에서 실행되므로 여러 환경에서 격리 및 일관된 성능을 보장합니다.

9️⃣ AI 기능의 민주화: 자연어 상호 작용을 통해 다양한 기술적 배경을 가진 사용자가 고급 AI에 액세스할 수 있습니다.

🔟 확장성 및 리소스 최적화: 리소스를 효율적으로 할당하고 속도나 품질 저하 없이 증가하는 수요를 충족할 수 있도록 확장합니다.

결론

에이전트 제로는 자율성, 다용도성, 고급 기능의 독특한 조합으로 시중의 다른 솔루션과 차별화되는 AI 에이전트 분야의 중요한 도약을 의미합니다. 복잡한 작업을 처리하고, 코드를 생성 및 실행하고, 여러 에이전트 간에 협업하고, 지속적으로 학습하고 개선할 수 있어 혁신과 성장을 위해 AI를 활용하고자 하는 기업에게 매우 유용한 도구입니다.

에이전트 제로는 보안, 접근성, 확장성과 같은 주요 과제를 해결함으로써 다양한 산업과 애플리케이션에서 자동화, 의사 결정, 문제 해결을 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.

시간을 내어 AI & YOU를 읽어주셔서 감사합니다!

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