Practical AI Agents는 대형 언어 모델에 힘입은 자율 에이전트를 구성하기 위한 포괄적인 프레임워크와 즉시 활용 가능한 예제를 제공합니다. API 도구(예: 웹 브라우저, 데이터베이스, 사용자 정의 함수)를 통합하는 방법, RAG 스타일 메모리 구현, 대화 컨텍스트 관리, 동적 계획 수행 방법을 보여줍니다. 예제는 챗봇, 데이터 분석 도우미, 작업 자동화 스크립트 또는 연구 도구에 맞게 조정할 수 있습니다. 이 저장소에는 노트북, Dockerfile, 설정 파일이 포함되어 있어 환경 간의 설정 및 배포를 간소화합니다.

AutoGen Hands-On은 실습 Python 예제를 통해 AutoGen 프레임워크 사용법을 학습할 수 있는 체계적인 환경을 제공합니다. 저장소를 복제하고, 종속성을 설치하며, API 키를 설정하여 다중 에이전트 환경을 배포하는 과정을 안내합니다. 각 스크립트는 에이전트 역할 정의, 세션 메모리, 메시지 라우팅, 작업 오케스트레이션 패턴과 같은 핵심 기능을 보여줍니다. 코드에는 로깅, 오류 처리, 확장 가능한 훅이 포함되어 있어 에이전트의 행동을 맞춤형으로 조정하거나 외부 서비스와 통합할 수 있습니다. 사용자는 고객 지원 챗봇부터 자동화된 데이터 처리 파이프라인에 이르기까지 여러 에이전트가 상호작용하는 협력형 AI 워크플로우를 실습하며 경험을 쌓습니다. 이 튜토리얼은 다중 에이전트 조정과 확장 가능한 AI 개발의 모범 사례를 장려합니다.

Gemini Agent Cookbook은 Google의 Gemini 언어 모델을 기반으로 하는 지능형 에이전트를 구축하기 위한 다양한 실습 예제와 도구 모음입니다. 여러 단계의 추론 체인 오케스트레이션, 외부 API 동적 호출, 데이터 검색을 위한 도구 통합, 대화 흐름 관리 등의 샘플 코드를 포함하며, 오류 처리, 맥락 관리, 프롬프트 설계의 모범 사례를 보여줍니다. 이 책은 자율 채팅봇, 작업 자동화, 의사결정 지원 시스템과 같은 사용 사례를 지원하며, 개발자들이 사용자 요청 해석, 실시간 데이터 수집, 계산 수행, 형식화된 출력 생성이 가능한 맞춤형 에이전트를 구축할 수 있도록 안내합니다. 이 레시피를 따르면 엔지니어는 에이전트 프로토타이핑을 가속화하고 다양한 분야에서 강력한 AI 기반 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.