AI 에이전트는 정보를 인식하고, 무엇을 할지 결정하며, 목표를 향해 행동할 수 있는 프로그램입니다. 단순히 프롬프트에 응답하는 챗봇과 달리, 에이전트는 도구를 사용하고, 단계를 따르며, 상황(context)에 따라 동작을 조정할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Python을 사용하여 날씨 API를 호출함으로써 “파리의 날씨는 어때?”와 같은 질문에 답할 수 있는 작은 날씨 비서 에이전트를 구축해 볼 것입니다.

사전 준비 사항 (Prerequisites)

시작하기 전에 다음 항목들이 갖춰져 있는지 확인하세요:

• 기본 Python 지식
• Python 3.10 이상
• OpenAI API 키
• 날씨 API 키 (예: OpenWeatherMap)
• pip 설치 완료

라이브러리 설치하기:

1. 에이전트 루프 이해하기

간단한 에이전트는 보통 다음과 같은 패턴을 따릅니다:

1. 사용자 요청 수신

2. 도구가 필요한지 결정

3. 도구 호출

4. 결과를 사용하여 최종 응답 생성

5. 프로젝트 설정하기

agent.py라는 파일을 만들고 환경 변수를 로드합니다:

1. 날씨 도구 구축하기

이 함수는 OpenWeatherMap을 호출하고 단순화된 결과를 반환합니다.

1. 모델이 언제 도구를 사용할지 결정하게 하기

모델이 날씨 도구를 요청할 수 있도록 OpenAI의 API와 함수 호출(function calling) 기능을 사용합니다.

결론

방금 첫 AI 에이전트를 구축했습니다. 날씨 비서부터 시작하는 것은 복잡함에 압도되지 않고 워크플로우를 배우는 좋은 방법입니다. 여기서부터 메모리 및 여러 도구를 갖춘 더 진보된 에이전트로 확장할 수 있습니다.