AI 요약관련 정보

• Deep Agents는 긴 시간 동안 작업을 완료하는 에이전트 유형이며, Claude Code, Manis, Deep Research 등이 사용하는 아키텍처임. 🧠
• 이 비디오에서는 Typescript로 연구 Deep Agent를 만들고, 웹 검색을 수행하고 정보를 종합하여 보고서를 작성하는 방법을 다룸. 💻
• Deep Agents는 React Agent 구조를 기반으로 하며, 계획 도구, 파일 시스템, 서브 에이전트, 상세한 시스템 프롬프트의 네 가지 주요 구성 요소를 가짐. 🧰
• 계획 도구는 다음에 수행해야 할 작업을 계획하고 이해하는 데 도움을 줌. 🗺️
• 파일 시스템은 컨텍스트와 정보를 체계적으로 저장하여 에이전트가 너무 많은 정보를 컨텍스트 창에 누적하는 것을 방지함. 🗄️
• 서브 에이전트는 특정 작업을 수행할 수 있는 전문화된 에이전트이며, 연구 서브 에이전트 또는 비평 서브 에이전트가 될 수 있음. 🤖
• 상세한 시스템 프롬프트는 모든 에이전트와 서브 에이전트를 안내함. 📜
• Deep Agents JS 저장소를 복제하고, 환경 파일을 설정하고, 필요한 패키지를 설치하고 빌드하여 연구 에이전트를 실행할 수 있음. ⚙️
• Deep Agents UI를 복제하고, 환경 파일을 설정하고, 필요한 종속성을 설치하고 실행하여 UI를 실행할 수 있음. 🎨
• 환경 변수를 사용하여 Langraph 서버와 Deep Agents UI를 연결하면 연구 에이전트를 사용할 수 있음. 🔗
• Deep Agents UI에서 메시지를 보내면 Langraph 서버와 통신하고, 파일을 작성하고, 할 일 목록을 작성하고, 서브 에이전트를 생성하여 작업을 수행함. 💬
• 연구 서브 에이전트는 인터넷 검색을 수행하고 정보를 종합하며, 비평 서브 에이전트는 최종 보고서를 비평함. 🧐
• Deep Agents JS 저장소, Deep Agents UI를 복제하고, 환경 변수를 설정하고, Langraph 서버와 UI를 연결하면 Deep Agents를 사용할 수 있음. 🎉