AI Agent Demo는 Python과 LangChain을 활용하여 지능형 에이전트를 구축하는 오픈소스 쇼케이스입니다. OpenAI GPT 모델, SerpAPI를 통한 웹 검색, 로컬 벡터 저장소를 이용한 기억 저장, 사용자 정의 함수 호출을 통합합니다. 사용자들은 CLI 또는 FastAPI 엔드포인트를 통해 채팅, 음성, 코드 실행과 상호작용할 수 있습니다. 이 데모는 모듈형 설계를 강조하며, 웹 크롤링, 맥락 기반 기억, 동적 작업 수행이 가능한 에이전트의 빠른 프로토타이핑을 지원합니다.
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AI Agent Demo
AI Agent Demo는 Python과 LangChain을 활용하여 지능형 에이전트를 구축하는 오픈소스 쇼케이스입니다. OpenAI GPT 모델, SerpAPI를 통한 웹 검색, 로컬 벡터 저장소를 이용한 기억 저장, 사용자 정의 함수 호출을 통합합니다. 사용자들은 CLI 또는 FastAPI 엔드포인트를 통해 채팅, 음성, 코드 실행과 상호작용할 수 있습니다. 이 데모는 모듈형 설계를 강조하며, 웹 크롤링, 맥락 기반 기억, 동적 작업 수행이 가능한 에이전트의 빠른 프로토타이핑을 지원합니다.
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AI Agent Demo란?
AI Agent Demo는 사용자 및 외부 데이터 소스와 상호작용할 수 있는 AI 에이전트 구축에 적합한 다목적 템플릿을 제공합니다. LangChain을 활용하여 체인, 도구, 기억 모듈을 조율하여 SerpAPI를 통한 웹 검색, 웹 콘텐츠 요약, 벡터 기반 기억 유지, 안전한 Python REPL 도구를 이용한 코드 스니펫 실행 등을 수행할 수 있게 합니다. 에이전트는 CLI 명령과 FastAPI HTTP 엔드포인트를 제공하며, 텍스트 및 음성 입력을 지원합니다. 개발자는 도구 정의와 체인 로직을 커스터마이징하여 고객 지원, 데이터 검색, 자율 워크플로우에 적합한 에이전트를 만들 수 있으며, 모듈형 구조 덕분에 데이터베이스 쿼리 또는 타사 API 연동이 용이합니다.
AI Agent Demo을 사용할 사람은?
- 소프트웨어 개발자
- AI 연구자
- 데이터 과학자
- DevOps 엔지니어
- AI 에이전트 설계에 관심 있는 교육자 및 학생
AI Agent Demo 사용 방법은?
- 1단계: 저장소 클론: git clone https://github.com/Liu-Shihao/ai-agent-demo.git
- 2단계: 종속성 설치: pip install -r requirements.txt
- 3단계: 환경 변수 설정: OPENAI_API_KEY, SERPAPI_API_KEY
- 4단계: FastAPI 서버 실행: uvicorn app:app --reload 또는 CLI 실행: python cli.py
- 5단계: CLI 명령이나 HTTP 엔드포인트(/chat, /voice)를 통해 상호작용
- 6단계: tools.py에서 도구 커스터마이징 및 main.py에서 체인 로직 조정
- 7단계: 필요에 따라 기억 확장, 신규 도구 추가 또는 API 통합
플랫폼
- web
- mac
- windows
- linux
AI Agent Demo의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- LangChain 통합
- OpenAI GPT 지원
- SerpAPI 기반 웹 검색
- 벡터 기반 메모리
- 함수 호출 도구
- 보안 코드실행 REPL
- CLI 및 FastAPI 인터페이스
- 음성 상호작용 지원
장점
- 모듈형 아키텍처
- 빠른 프로토타입 개발
- 간편한 커스터마이징
- 멀티모달 입력 지원
- 영구 채팅 기록
- 개발자 친화적 예제
AI Agent Demo의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 대화형 고객지원 봇 구축
- 웹 데이터 자동 수집 및 요약
- 즉시 코드 생성 및 실행
- 기억이 있는 개인 비서
- AI 워크숍 및 교육 시연
AI Agent Demo의 자주 묻는 질문
AI Agent Demo 회사 정보
- Liu-Shihao
AI Agent Demo 리뷰
5/5
AI Agent Demo의 주요 경쟁자와 대안은?
- AutoGPT
- BabyAGI
- LangChain Agents
- Microsoft Bot Framework
- RASA
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