Agents Towards Production: 프로덕트 레일 제너레이티브 AI 에이전트 구축 가이드

Agents Towards Production 는 프로토타입에서 엔터프라이즈까지 확장 가능한 프로덕트 레일 제너레이티브 AI 에이전트를 구축하기 위한 필수 리소스입니다. 튜토리얼은 상태ful 워크플로우, 벡터 메모리, 실시간 웹 검색 API, Docker 배포, FastAPI 엔드포인트, 보안 가이드라인, GPU 스케일링, 브라우저 자동화, 미세 조정 (fine-tuning), 다중 에이전트 협조, 가시성 (observability), 평가, 그리고 UI 개발을 포함합니다.

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28 개의 프로덕트 등급 튜토리얼을 포함하며 상태ful 워크플로우, 벡터 메모리, 웹 검색 API, Docker 배포, 보안 가이드라인, GPU 스케일링, 다중 에이전트 협조 등을 다룹니다.

이 저장소에 단계별 튜토리얼을 기여한 기업들입니다.
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Agent Framework & Workflows | Memory & Vector Database | RAG & Knowledge Management | Web Data Platform |

Real-time Web Search API | MCP Runtime | Kotlin AI Agent Framework |

Self-Improving AI Memory | GPU Cloud Computing |

이 프로젝트를 파트너십과 리소스를 통해 지원한 기업들입니다.
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AI Code Review |

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Agents Towards Production 는 제너레이티브 AI 에이전트 스택의 모든 구성 요소를 구축하는 실습 가이드입니다.

모든 지식은 오케스트레이션, 메모리, 가시성, 배포, 보안 등을 포함하는 실행 가능한 튜토리얼을 통해 제공됩니다. 각 튜토리얼은 별도의 폴더에 있으며 실행 가능한 노트북 또는 코드 파일이 포함되어 있어 개념에서 작동하는 에이전트로 몇 분 만에 이동할 수 있습니다.

이 다이어그램은 프로덕트 레벨 에이전트를 구축하는 흐름을 보여줍니다. 이 저장소의 튜토리얼은 각 구성 요소를 단계별로 다룹니다.

튜토리얼	설명	보기
Multi-Agent Communication with A2A Protocol	상호 운용성을 위해 오픈 통신 프로토콜을 사용하여 협력 에이전트 워크플로우와 메시지 교환을 시뮬레이션합니다.

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Multi-Agent Communication with A2A Protocol	상호 운용성을 위해 오픈 통신 프로토콜을 사용하여 협력 에이전트 워크플로우와 메시지 교환을 시뮬레이션합니다.

튜토리얼	설명	보기
Tool & API Integration via Model Context Protocol (MCP)	표준화된 프로토콜을 사용하여 에이전트를 외부 도구 및 API 와 통합합니다. 예: 고급 에이전트 워크플로우를 위한 원활한 도구 및 API 통합.

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튜토리얼	설명	보기
Building a Chatbot UI with Streamlit	채팅 인터페이스, 파일 업로드, 세션 상태를 갖춘 초보자를 위한 채팅봇 웹 애플리케이션을 구축합니다.

우리의 검증된 패턴과 구현을 사용하여 AI 에이전트 아이디어를 프로덕트 레일 시스템으로 변환하세요.

GitHub 에서 직접 튜토리얼을 탐색하여 프로덕트 등급 구현, 아키텍처 결정, 통합 패턴을 이해하세요. 각 튜토리얼은 별도의 로컬 설정 없이 연구하고 적응할 수 있는 종합적인 문서와 코드를 포함합니다.

저장소를 다운로드하여 로컬에서 튜토리얼을 실행하고, 구성을 실험하며, 구현을 커스터마이징하고, 검증된 패턴을 에이전트 개발 워크플로우에 직접 통합하세요.

1. 코드 가져오기

git clone https://github.com/NirDiamant/agents-towards-production.git
cd agents-towards-production

2. 의존성 설치
목표 튜토리얼로 이동하고 환경을 설정하세요:

# 예: 멀티 툴 에이전트 오케스트레이션
cd tutorials/agentic-applications-by-xpander.ai
pip install -r meeting-recorder-agent/requirements.txt

3. 배포 및 테스트
튜토리얼을 선호하는 인터페이스를 통해 실행하세요:

# 실험을 위한 인터랙티브 노트북 실행
jupyter notebook tutorial.ipynb
# 통합 테스트를 위한 프로덕션 스크립트 실행
...

이 목록에는 아마존 제휴 링크가 포함되어 있습니다. 아마존 연맹으로서 저는 자격 있는 구매에서 수익을 얻습니다. 아래 모든 책은 제가 읽었으며, 이 공간의 엔지니어들에게 진심으로 추천합니다. 이 저장소의 동반자 책은 이 README 상단에 별도로 소개됩니다.

• Large Language Model (From Scratch) by Sebastian Raschka: PyTorch로 GPT 스타일 모델을 종단에서 구축하세요.
• AI Engineering: Building Applications with Foundation Models by Chip Huyen: 프로덕션화하는 foundation-model 앱의 표준 참조서입니다.
• Hands-On Large Language Models by Jay Alammar and Maarten Grootendorst: 시각적이고 실용적인 LLM walkthroughs 입니다.
• Natural Language Processing with Transformers by Lewis Tunstall, Leandro von Werra, and Thomas Wolf: Hugging Face 팀에서 제공.
• Designing Machine Learning Systems by Chip Huyen: 프로덕션 ML 시스템, 여전히 표준 참조서입니다.

우리는 에이전트 개발을 지원하는 도구, 인프라, 프레임워크의 기여를 환영합니다. 이는 모니터링, 배포 플랫폼, 보안 도구, 데이터베이스, API, 그리고 프로덕션 에이전트 시스템을 가능하게 하는 다른 수평 서비스를 포함합니다.

자세한 내용은 기여 가이드라인을 참조하세요.

교육용 사용만 허용. 저자들은 사용, 오용 또는 결과에 대한 모든 책임을 배제합니다. 여기에서 언급된 제 3 자 회사, 도구, 서비스는 지지하지 않으며, 검증하거나 보증하지 않습니다. 언급된 당사자에 의한 손해, 손실, 보안 침해, 사기적 활동으로 인한 책임은 면제됩니다.

귀하의 책임: 심층 조사 수행, 합법성 확인, 격리 실험, 법적 준수 확인. 보안 도구는 적절한 권한을 갖춘 윤리적 사용이 필요합니다.

이 저장소를 사용하면 이 면책 조항에 동의합니다.

이 프로젝트는 커스텀 비상업적 라이선스 하에 라이선스되어 있습니다 - 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.