AWS 샘플 모델 컨텍스트 프로토콜 데모는 대형 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 관리 및 도구 호출을 위한 표준 패턴을 보여주는 오픈 소스 리포지토리입니다. JavaScript/TypeScript와 Python 버전의 두 개의 완전한 데모가 포함되어 있으며, 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하여 개발자가 AWS Lambda 함수 호출, 대화 기록 유지, 응답 스트리밍을 수행하는 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 샘플 코드는 메시지 포맷화, 함수 인자 직렬화, 오류 처리, 맞춤형 도구 통합을 보여주며, 생성형 AI 애플리케이션 프로토타이핑을 가속화합니다.

고급 에이전트 레시피는 LangChain 기반 AI 에이전트 레시피 라이브러리를 제공하는 커뮤니티 주도 프로젝트입니다. 여기에는 컨텍스트 유지용 메모리 모듈, 외부 데이터 및 API 호출용 커스텀 도구 통합, 구조화된 응답을 위한 함수 호출 패턴, 복잡한 의사결정을 위한 사고 사슬 계획, 다단계 워크플로우 오케스트레이션이 포함됩니다. 개발자는 이 예제들을 사용하여 최선의 실천 방안 파악, 행동 맞춤화, 지능형 에이전트 자동화 애플리케이션 개발 가속화 가능합니다.

Justinvarghese511의 Agents Course는 개발자가 AI 에이전트를 설계, 구현, 배포하는 기술을 갖추도록 하는 구조화된 학습 프로그램입니다. 단계별 튜토리얼을 통해 참가자는 에이전트 의사 결정 흐름 설계, 외부 API 통합, 컨텍스트와 메모리 관리를 배웁니다. 이 코스에는 실습용 코드 예제, Jupyter 노트북, 실용적인 연습이 포함되어 있어 데이터를 자동으로 추출하고, 대화형으로 응답하며, 다단계 작업을 수행하는 에이전트를 제작할 수 있습니다. 수료 후에는 AI 에이전트 프로젝트 포트폴리오와 배포 모범 사례를 갖출 수 있습니다.

AI Agent Example은 강력한 언어 모델을 활용하는 지능형 에이전트를 구축하는 데 관심 있는 개발자와 연구자를 위한 실습 시연 저장소입니다. 이 프로젝트에는 에이전트 계획, 메모리 저장, 도구 호출을 위한 샘플 코드가 포함되어 있으며, 외부 API 또는 사용자 정의 함수를 통합하는 방법을 보여줍니다. 사용자 의도를 해석하고, 행동 계획을 수립하며, 미리 정의된 도구를 호출하여 작업을 수행하는 간단한 대화형 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 일정 예약, 웹 스크래핑, 자동 데이터 처리와 같은 새로운 기능으로 에이전트를 확장하는 명확한 패턴을 따를 수 있습니다. 이 모듈형 구조는 AI 기반 워크플로우와 맞춤형 디지털 어시스턴트 실험을 가속화하고, 에이전트 오케스트레이션과 상태 관리에 대한 통찰력을 제공합니다.