Week 1: 에이전트 기초 & 도구
AI 에이전트의 기초 개념을 직접 구현하며 학습합니다.
목표: 이번 주가 끝나면 에이전트가 내부적으로 어떻게 작동하는지 이해하고, 기본적인 도구 사용 에이전트를 직접 만들 수 있습니다.
학습 목표
- ✅ ReAct (Reasoning + Acting) 패턴 이해
- ✅ Thought → Action → Observation 루프 구현
- ✅ Pydantic으로 도구 스키마 정의
- ✅ OpenAI Function Calling API 사용
- ✅ Tavily를 활용한 실제 웹 검색 통합
세션
주간 개요
핵심 개념
에이전트란?
에이전트는 다음을 수행할 수 있는 LLM입니다:
- 다음에 무엇을 할지 추론(Reason)
- 외부 도구를 호출하여 행동(Act)
- 결과를 **관찰(Observe)**하고 계속 진행
이것은 단순히 텍스트만 생성하는 챗봇과 근본적으로 다릅니다.
ReAct 패턴
Thought: X에 대한 정보를 검색해야 합니다
Action: search["X"]
Observation: [검색 결과]
Thought: 이제 정보가 있으니 답변할 수 있습니다
Final Answer: 조사 결과에 따르면, X는...사전 요구사항
이번 주를 시작하기 전에:
- 시작하기 가이드 완료
sotaaz환경이 활성화되어 있는지 확인- API 키 설정 완료
예상 소요 시간
| 세션 | 소요 시간 |
|---|---|
| 세션 1: ReAct | ~2시간 |
| 세션 2: Tool Calling | ~2시간 |
| 주말 프로젝트 | ~3-4시간 |
준비되셨나요? ReAct 패턴 →으로 시작합시다