- 단계 1: GitHub에서 Skeernir 리포지토리를 클론합니다.
- 단계 2: pip 또는 패키지 관리자를 통해 종속성을 설치합니다.
- 단계 3: config.yaml에서 환경 설정을 구성합니다.
- 단계 4: examples/ 내 샘플 에이전트 코드를 검토 및 수정합니다.
- 단계 5: `python run_agent.py --config config.yaml` 명령으로 에이전트를 실행합니다.
- 단계 6: 로그를 모니터링하고 의사 결정 로직을 개선합니다.
- 단계 7: 커스텀 ML 모델이나 외부 API를 통합합니다.
- 단계 8: 대상 플랫폼에 배포하고 에이전트 작업을 스케줄링합니다.