(삼정 KPMG future academy 6기 수업) AI agent 3

좋은 AI Agent의 핵심 요소

1. 목표 달성 능력 (Goal Achievement)

• 사용자의 의도를 정확히 파악하고 목표에 맞는 행동을 선택
• 복잡한 작업을 단계별로 분해하고 실행
• 예상치 못한 상황에서도 목표를 향해 적응하며 진행

2. 비용 효율성 (Cost Efficiency)

• API 호출 횟수 최소화
• 적절한 모델 선택
• 토큰 사용 최적화

3. 신속성 (Speed & Responsiveness)

• 빠른 의사결정과 실행
• 병렬 처리 가능한 작업 동시 수행
• 불필요한 검증 단계 최소화

4. 툴 설계 (Tool Design) ⭐ 새로 추가

• 명확한 목적과 범위를 가진 툴
• 자기 설명적인 인터페이스 (descriptive naming, 명확한 파라미터)
• 적절한 추상화 레벨 (너무 low/high-level 지양)
• 명확한 에러 처리와 피드백
• 의존성과 실행 순서 명시

5. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering) ⭐ 새로 추가

• 명확한 툴 사용 가이드라인
• 워크플로우 예시 제공
• 컨텍스트와 제약사항 명시
• 툴 선택 힌트와 의사결정 기준

6. 신뢰성 & 안전성

• 일관되고 예측 가능한 결과
• 유해하거나 의도하지 않은 행동 방지

7. 투명성 & 설명 가능성

• 어떤 행동을 왜 하는지 설명 가능
• 의사결정 과정의 가시성

 

 

 

 

 

 

## 랭체인 : 순차적으로 처리

- Agent, toolkit, tool 등등
- Start (쿼리 날리기) "오늘 주식시장 분석해줘"  --> 주식시장 검색하는 tool +  검색 내용을 기반으로 문서작업 해주는 tool v 

  LLM (gpt 등 model/ 로컬 모델 등)

  Tool 선택  

 

## 랭그래프 : 복잡한 거 만들기에 유용

- 상태 : 현재 대화하고 있는 

- 노드 : agent

- 엣지

 

## Crew ai 

- Agent : 역할, 모델, tool 

- Task

- Crew

•  CrewAI의 핵심 개념인 Agent(에이전트), Task(태스크), Crew(크루),  Process(실행 프로세스)
• 코드의 흐름
  두 에이전트 정의 – (researcher, writer) 각기 다른 역할과 목표 설정
  두 태스크 정의 – (research_task: 조사, write_task: 작성) 및 태스크 간 context 연결 설정
  Crew 구성 – 두 에이전트와 두 태스크를 하나의 크루로 묶고 순차 실행 설정
  Crew 실행 – kickoff()로 먼저 researcher가 조사 수행 → 그 결과를 바탕으로 writer가 결론 작성
  결과 출력 – 각 태스크의 출력물을 순서대로 표시 (조사 결과 목록 + 결론 글)
• 검색 툴 (구글 키워드 검색, 요약 기능 없음): https://docs.crewai.com/ko/tools/search-research/serperdevtool
• Tavily : ai가 쓰기 좋게 요약된 검색 결과를 가져온다(요약기능 내장), 조금 느리다. 구조화된 응답을 제공
• Crew ai 흐름 : Tool 뭐쓸지 결정 -> agent -> task -> crew -> kickoff

 

 

## 가상환경 세팅 (VS 코드)

conda create -n crewai_basic python=3.12
conda activate crewai_basic