AI 요약관련 정보

• AI 에이전트 구축은 Python에서 langchain 및 langgraph 라이브러리를 사용하여 10분 이내에 가능합니다. ⏱️
• 프로젝트 설정에는 PyCharm과 같은 코드 에디터, uv를 통한 의존성 설치(langchain, langgraph, python-dotenv, langchain-openai)가 포함됩니다. 🛠️
• OpenAI의 GPT-4o mini와 같은 LLM을 사용하며, .env 파일에 저장된 OpenAI API 키가 필요합니다. 🔑
• 에이전트의 핵심은 외부 도구에 접근하는 능력으로, @tool 데코레이터로 파이썬 함수를 정의하고, 매개변수 타입 힌트와 명확한 독스트링을 제공해야 합니다. 🔧
• 제공된 도구 예시로는 JSON 파일 쓰기, JSON 파일 읽기, 샘플 사용자 데이터 생성이 있으며, 에이전트는 이러한 도구를 활용하여 복잡한 작업을 수행합니다. 📂
• 에이전트는 LLM 모델, 도구 목록, 시스템 메시지(프롬프트)를 결합하여 create_react_agent 함수로 초기화됩니다. 🧠
• agent.invoke() 메서드를 통해 에이전트를 실행하며, 에이전트는 필요에 따라 자동으로 도구를 호출하고 사용자 입력에 응답합니다. 🚀
• Notion AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어, Notion 워크스페이스 내에서 작업을 계획하고, 정보를 수집하며, 페이지를 업데이트하고, 팀원에게 알림을 보내는 등 엔드 투 엔드 작업을 완료하는 AI 팀 역할을 합니다. 💡
• Notion AI 에이전트는 사용자의 스타일, 파일링 방식, 어조를 학습하고 기억을 구축하여 시간이 지남에 따라 필요한 것을 예측합니다. 🌟
• 데모에서는 무작위 사용자 생성, 특정 조건의 사용자 데이터를 JSON 파일에 저장, 저장된 파일에서 정보 추출 등 에이전트의 다양한 기능을 시연했습니다. ✅