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Using `deepagents` to Build Deep Research (Python)

LangChain

2025. 8. 19.

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#ai
#backend
  • Deep Agents는 장기적인 계획과 심층적인 작업 수행을 위한 에이전트 구축을 지원하는 새로운 패키지임. 📦
  • Tavilli API를 사용하여 검색 도구를 구현, 에이전트가 웹 검색을 통해 정보를 얻을 수 있도록 함. 🔑
  • Deep Agent를 생성하고, 사용자 정의 Instruction과 검색 도구를 연결하여 기본적인 연구 에이전트를 구성함. ⚙️
  • Langraph CLI를 통해 에이전트를 실행하고, 개발 서버를 통해 에이전트의 동작을 테스트함. ▶️
  • 전용 연구 에이전트(Researcher Agent)와 비평 에이전트(Critique Agent)를 추가하여 에이전트의 기능을 확장함. 👩‍🔬
  • 파일 시스템을 활용하여 에이전트 간의 정보 교환을 효율적으로 관리하고, 토큰 사용량을 줄임. 🗂️
  • 메인 에이전트에게 구체적인 지침을 제공하여 서브 에이전트의 활용 시점과 방법을 명확히 함. 🗺️
  • 에이전트의 재귀 제한(Recursion Limit)을 늘려 더 깊이 있는 연구가 가능하도록 설정함. ♾️
  • Deep Agents UI를 통해 에이전트의 작업, 서브 에이전트, 파일 시스템 등을 시각적으로 모니터링함. 👁️
  • 자세한 프롬프트와 서브 에이전트 활용을 통해 더욱 상세하고 완성도 높은 보고서를 생성할 수 있음을 보여줌. 📝

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