잘 돌아왔어요
에이전트 프레임워크를 만들 때가 됐어요
정말 기대돼요
지금까지 해 왔던 것처럼 모든 걸 잘 활용하고 있어요 결과에 아주 만족하실
거예요
간단히 정리해 보죠
프레임워크 요원요
에이전트 I는 포괄적인 용어예요
다양한 기술을 참고할 수 있어요
예를 들어 이 다섯 가지 중 아무거나요
복잡한 문제를 여러 모델이 각기 다른 전문화된 작업을 수행하며 작은 단계로
단계화하는 거죠
LLM이 추가적인 기능을 부여할 도구를 갖는 기능일 수 있죠
에이전트 환경에 대해 얘기할 수도 있습니다 에이전트가 협업을 할 수 있는 에이전트
프레임워크죠
하나의 LLM이 플래너 역할을 하는 겁니다 작은 작업들로 나누고 전문가들이 직접
llm이 되거나 소프트웨어 조각을 수행하는 거죠
또 다른 요점은 에이전트 인공지능을 생각할
때 독자적인 기관을 떠올리는데 즉각적인 응답을 넘어서 메모리를
갖고 뉴스 정보를 검색해 웹을 긁고 주식을 매매할지
결정하는 데 사용한다고 보면 돼요
그건 말하자면 요청 응답 채팅의 컨텍스트 밖에 존재하는 무언가예요
이런 식으로∙∙∙ 에이전트 AI와 에이전트의 사용에 대해 얘기할
때 사람들이 언급하는 것들이죠
우리가 여기서 얘기하고 있는 건 1번과 2번이고 3번과
5번도 어느 정도 있어요
하지만 계획을 실행하는 LLM을 만드는 게 아니잖아요
이번 시간엔 그런 걸 안 할 거예요
이건 익숙하실 거예요 채팅 메서드거든요 전에 있던 것과 꽤 비슷하죠
몇 가지 눈에 띄는 게 있어요
이 섹션은 우리가 잘 아는 라디오 채팅 함수예요
메시지와 히스토리를 취하고 그 히스토리를 오픈AI가 기대하는 포맷으로
풀어낸 다음 응답을 호출해요
이 부분도 익숙하실 겁니다 도구를 사용하는 곳이니까요
모델이 도구를 호출하길 원하는지 알고 있다면 그 도구를 다루죠
여기 한 줄 더 있는데요 여기서 말씀 드리고 싶은
건 만약 고객이 티켓 가격을 찾기 위해 툴을 실행해야
한다면 아티스트가 그 도시를 나타내는 이미지를 생성하도록 할 거예요
자, 됐어요
그거 좋네요
그리고 제가 전에 얘기했던 걸 기억하신다면 제가 돌아온 이유를 곧 알게
되실 거예요
여기 있네요
그래서 시가 예술가에게 넘겨야 했어요
그리고 이건 전부 똑같아요
한 가지 더 있어요
여기 있는 이 모델에서 반응을 수집한 다음 토크 커뮤니티에
전화해 반응을 확인하죠
이게 우리 대화예요
그걸 실행해 보죠
비트가 얼마나 쉬운지 늘 자랑했듯이 이 코드는 좀 더 복잡해요
그 이유는 비트를 더 많이 사용하고 이미지를 보여주기 위해서예요
기본 설정 밖으로 나가보죠 규격화된 채팅 사용자 인터페이스 같은 건데 그라디오가 제공해요
인터페이스는 우리가 직접 만들어야 해요
그 결과 이 인터페이스를 구성해야 했어요 input이나 버튼 같은 다양한 구성
요소를 구성하는 거죠
하지만 이건 여전히 아주 간단해요
영어처럼 들려요
무슨 일인지 뻔하죠
여기서 일어나는 모든 일을 볼 수 있어요 읽을 수 있길 바라요
이걸 이용해 더 복잡한 채팅이나 더 복잡한 UI를 만들 수 있어요
이 배경으로 이걸 실행∙∙∙ 실행되고 있어요 불러오죠
새 비서와 대화하는 모습이네요
한번 해 보죠
안녕하세요
무엇을 도와드릴까요?
맘에 들어요?
우리에게 말을 걸었어요
됐어요
에이전트 사용은 처음이죠
오디오를 만드는 전문 모델이 있었는데 그걸 챗봇과 통합해서 우리에게
말을 걸 수 있게 했어요
탁월한 선택이에요
런던 왕복 비행기 표 가격을 알고 싶으세요?
됐어요
재미있다고 해두죠
잠시 멈추죠
시작할게요
런던 왕복 항공권은 799달러예요
다 됐어요
런던 왕복 항공권은 7달러예요 99살요
이미지가 나오네요
정말 장관이에요
런던 버스예요
빅벤도 있어요
다리도 있어요
네
저기 택시가 보여요
여러 이미지의 멋진 몽타주예요
그래서 저는 이 비트가 아주 흥미롭다고 생각합니다 소량의 코드만으로 무엇을 이룰 수 있는지 보여주는
훌륭한 예죠
다중 모듈 앱을 소개합니다 비행기의 인공지능 보조와 통신할
때 음성과 이미지가 포함된 다중 모듈 에이전트 프레임워크죠
수고했어요
이번 주의 도전과 마무리에서 다시 만나요