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Building AI Agents from Scratch | Full Course
esmile1
2025. 3. 11. 05:07
AI 에이전트 구현 및 활용 방법
AI 에이전트는 다양한 패턴을 통해 구현할 수 있으며, 이 중 하나인 **반성 패턴(Reflection Pattern)**에 대해 설명하겠습니다. 이 패턴은 AI가 자신의 출력을 반성하고 수정하는 과정을 반복하여 결과를 개선하는 방식입니다.
반성 패턴의 개요
- 반성 패턴은 AI가 사용자 입력을 받아 출력을 생성하고, 그 출력에 대한 피드백을 제공받아 이를 반영하여 새로운 출력을 생성하는 과정을 반복합니다.
- 이 과정은 AI가 자신의 성능을 점진적으로 개선하는 데 도움이 됩니다.
주요 내용
- 반성 패턴의 구성 요소
- 생성 블록(Generate Block): 사용자 입력을 받아 출력을 생성합니다.
- 반성 블록(Reflect Block): 생성된 출력에 대한 피드백을 제공합니다.
- 반성 패턴의 활용
- 피드백 루프: 생성 블록과 반성 블록 간의 피드백 루프를 통해 출력이 개선됩니다.
- 중단 조건: 특정 단계 수에 도달하거나, 특정 키워드를 입력받을 때 루프가 중단됩니다.
30단계로 세분화된 사용 방법
1-5. 준비 단계
- Python 환경 설정: Python과 필요한 라이브러리를 설치합니다.
- Gro API 키 설정: Gro API 키를 환경 변수에 설정합니다.
- 프로젝트 구조 생성: 프로젝트 폴더와 필요한 서브 폴더를 생성합니다.
- Jupyter Notebook 설정: Jupyter Notebook을 설치하고 실행합니다.
- 필요한 패키지 설치: Poetry를 사용하여 필요한 패키지를 설치합니다.
6-10. 반성 패턴 구현
- 반성 에이전트 클래스 정의: Python에서 반성 에이전트 클래스를 정의합니다.
- 생성 메서드 구현: 생성 블록의 기능을 구현하는 메서드를 작성합니다.
- 반성 메서드 구현: 반성 블록의 기능을 구현하는 메서드를 작성합니다.
- 실행 메서드 구현: 반성 패턴의 전체 과정을 관리하는 메서드를 작성합니다.
- 예외 처리 구현: 예외 상황에 대한 처리를 구현합니다.
11-15. 피드백 루프 구현
- 피드백 루프 설정: 생성 블록과 반성 블록 간의 피드백 루프를 설정합니다.
- 중단 조건 설정: 특정 단계 수나 키워드에 도달할 때 루프를 중단하는 조건을 설정합니다.
- 출력 개선: 피드백을 반영하여 출력을 개선합니다.
- 루프 반복: 피드백 루프를 반복하여 출력을 지속적으로 개선합니다.
- 최종 출력 확인: 최종 출력의 품질을 확인합니다.
16-20. 코드 최적화
- 코드 리팩토링: 코드의 가독성과 효율성을 높이기 위해 리팩토링합니다.
- 성능 최적화: 코드의 성능을 최적화하여 실행 속도를 높입니다.
- 에러 처리 강화: 에러 처리를 강화하여 안정성을 높입니다.
- 코드 테스트: 다양한 입력에 대해 코드를 테스트합니다.
- 피드백 반영: 테스트 결과에 대한 피드백을 반영하여 코드를 개선합니다.
21-25. 활용 및 확장
- 다양한 입력 테스트: 다양한 입력에 대해 반성 패턴을 테스트합니다.
- 다른 AI 모델과의 비교: 다른 AI 모델과 비교하여 성능을 평가합니다.
- 실제 문제 해결에 적용: 반성 패턴을 실제 문제 해결에 적용합니다.
- 다른 패턴과의 결합: 반성 패턴을 다른 AI 패턴과 결합하여 활용합니다.
- 지속적인 개선: 사용자 피드백을 받아 지속적으로 개선합니다.
26-30. 문서화 및 배포
- 문서화: 프로젝트의 과정과 결과를 문서화합니다.
- 코드 공유: 코드를 공개하여 다른 개발자들이 활용할 수 있도록 합니다.
- 사용자 가이드 작성: 사용자 가이드를 작성하여 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.
- 배포 준비: 프로젝트를 배포할 준비를 합니다.
- 피드백 수집: 사용자로부터 피드백을 수집하여 지속적인 개선을 위한 자료로 활용합니다.
프롬프트 예시
- 생성 블록 프롬프트: "Python으로 머지 소트 알고리즘을 구현하세요."
- 반성 블록 프롬프트: "위 코드에 대한 피드백을 제공하세요. 코드의 가독성과 성능을 고려하여 개선점을 제시해 주세요."