How to Build an Advanced AI Agent with Search (LangGraph, Python & More)
- 이 비디오에서는 Langraph와 Python을 사용하여 고급 AI 에이전트를 구축합니다. 🚀
- 이 에이전트는 Google, Bing, Reddit과 같은 소스에서 실시간 데이터를 가져오는 다단계 심층 연구 에이전트입니다. 🔎
- Bright Data를 사용하여 실시간 웹 데이터에 액세스합니다. 💡
- 이 튜토리얼은 고급 Python 개념, 복잡한 아키텍처, 단일 프롬프트 응답을 넘어선 에이전트 구축 모범 사례를 다룹니다. 👨💻
- 완성된 프로젝트는 다중 소스 연구 지원으로, 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. 📚
- 에이전트는 Google, Bing, Reddit에서 병렬로 검색을 수행하여 관련 웹 데이터를 찾고 분석합니다. 🌐
- Bright Data는 웹 크롤링, 파싱을 처리하여 통합된 API를 제공하므로 에이전트 구축에 집중할 수 있습니다. ⚙️
- Langraph 아키텍처를 사용하여 데이터를 흐르게 하고 최종 답변을 얻는 그래프를 구축합니다. 📊
- 사용자 질문에 대해 Google, Bing, Reddit에서 동시에 정보를 검색합니다. ❓
- Reddit 게시물을 분석하고 관련 댓글을 가져와 데이터를 종합합니다. 💬
- 검색 결과를 분석하여 정보를 줄이고 최종 답변을 합성합니다. 🤖
- PyCharm을 사용하여 프로젝트를 설정하고 UV를 통해 필요한 종속성을 설치합니다. 💻
- 환경 변수를 설정하고 프로젝트를 스캐폴딩하여 아키텍처와 흐름을 이해합니다. 🏗️