AI 요약관련 정보

• OpenAI Agents SDK는 AI 에이전트 개발을 간결하고 효율적으로 돕는 핵심 도구입니다. 🛠️
• 기본 에이전트는 Agent와 Runner 클래스를 활용하여 사용자 질문에 응답하며, 비동기 프로그래밍(asyncio)을 기본으로 합니다. ⚡
• 대화형 에이전트는 메시지 기록을 유지하여 연속적인 대화를 가능하게 하며, run_stream 메서드로 실시간 스트리밍 응답을 구현할 수 있습니다. 💬
• Streamlit을 활용하면 파이썬 코드로 터미널 기반 에이전트를 웹 서비스 UI로 쉽게 전환할 수 있습니다. 🌐
• 에이전트는 @function_tool 데코레이터를 사용하여 사용자 정의 파이썬 함수를 도구로 활용하거나, WebSearchTool 같은 내장 도구를 연동할 수 있습니다. 🧰
• Playwright MCP와 같은 외부 마이크로 코파일럿(MCP)을 연동하여 브라우저 자동화 등 고급 기능을 에이전트에 추가할 수 있습니다. 🤖
• 다른 에이전트 자체를 AgentAsTool로 감싸 도구처럼 활용하여 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 🔗
• Pydantic 모델과 output_type을 사용하여 에이전트 응답을 딕셔너리나 리스트 같은 구조화된 형태로 안정적으로 받을 수 있습니다. 📊
• context 객체를 통해 사용자 정보(ID, 이름, 구독 유형 등)를 관리하고, 이를 도구 활성화 조건, 동적 프롬프트, 또는 특정 도구의 is_enabled 조건으로 활용할 수 있습니다. 👤
• input_guardrail 기능을 통해 에이전트가 특정 주제(예: 여행)와 무관한 질문을 필터링하고 응답을 거절하여 워크플로우를 보호할 수 있습니다. 🛡️
• handoff 기능을 사용하면 에이전트가 상황에 따라 다른 에이전트에게 주도권을 넘겨주어 복잡한 의사결정 및 작업 흐름을 구현할 수 있습니다. 🤝
• 최종 여행 일정 에이전트는 가드레일, 핸드오프, 다양한 도구(날씨, 웹 검색)를 통합하고 Streamlit 웹 UI로 제공되는 복합적인 AI 서비스의 좋은 예시입니다. ✈️
• OpenAI LLM 외 다른 LLM 모델 연동 및 에이전트 워크플로우 모니터링을 위한 트레이싱 기능도 지원합니다. 🔭
• 복잡한 에이전트 실행 시 GPT-4o 같은 고성능 모델은 토큰 비용이 발생할 수 있으므로, 테스트 시 비용 효율적인 모델(예: GPT-4o mini) 사용을 고려해야 합니다. 💰