단일 GPT-4 에이전트를 구축하려면 먼저 에이전트에게 도구와 기능 세트를 제공해야 합니다. 이를 위해 에이전트의 설명, 지침 및 다양한 도구와 보조원에 대한 액세스를 정의할 수 있습니다.

주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 에이전트의 설명과 지침을 정의합니다. 이를 통해 에이전트의 행동에 대한 톤과 기대치를 설정할 수 있습니다.
2. 에이전트에게 저장소와 지식베이스를 추가하여 정보를 유지하고 관련 지식을 검색할 수 있게 합니다.
3. 에이전트에게 웹 데이터 액세스, Python 스크립트 실행 또는 보고서 생성 등의 작업을 수행할 수 있는 도구 세트를 제공합니다.
4. 선택적으로 데이터 분석 보조원이나 연구 보조원과 같은 전용 보조원 팀을 에이전트에게 제공할 수 있습니다.

이러한 구성 요소가 마련되면 에이전트는 사용자와 상호 작용하면서 자체 기능을 사용할지, 도구를 활용할지, 팀원에게 작업을 위임할지 결정할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 다양한 요청을 유연하고 효율적으로 처리할 수 있습니다.

Repository에 제공된 코드는 Fi-data 프레임워크를 사용하여 이러한 유형의 에이전트를 설정하는 방법을 보여줍니다. 에이전트의 설명, 도구 및 팀원을 사용자 정의하여 특정 요구 사항에 맞는 강력한 AI 보조원을 만들 수 있습니다.

이 섹션에서는 새로운 GPT-4 모델을 사용하여 에이전트 팀을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저 단일 에이전트를 만들고 이를 특정 작업을 위임할 수 있는 전용 에이전트 팀으로 확장할 것입니다.

주요 에이전트는 도구 세트에 액세스할 수 있으며 직접 질문에 답변하거나 도구를 사용하거나 팀원에게 작업을 위임할 수 있습니다. IBM-HashiCorp 인수에 대한 보고서 작성을 요청하면 에이전트가 팀에 이 작업을 위임하는 것을 보여드리겠습니다.

에이전트 팀에는 다음이 포함됩니다:

1. 데이터 분석 에이전트: CSV, Parquet, JSON 파일과 같은 다양한 소스의 데이터를 분석할 수 있습니다.
2. Python 에이전트: 특정 작업을 수행하기 위해 Python 스크립트를 작성하고 실행할 수 있습니다.
3. 연구 에이전트: 강력한 검색 엔진을 활용하여 연구 보고서를 생성합니다.
4. 투자 에이전트: 투자 권장 사항과 분석을 제공합니다.

주요 에이전트는 이러한 전문 에이전트들의 작업을 조율하여 요청된 작업을 완료합니다. 이 에이전트 팀을 사용자 정의하고 확장하여 특정 요구 사항에 맞출 수 있습니다.

이 애플리케이션의 코드는 Fi-Data 리포지토리의 cookbook/agents 폴더에서 확인할 수 있습니다. 리포지토리를 포크하고 복제한 다음 README의 단계별 지침을 따라 애플리케이션을 실행하고 코드를 탐색할 수 있습니다.

비디오에서 소개된 에이전트 애플리케이션의 코드는 Fi-data 리포지토리의 cookbook/agents 폴더에서 확인할 수 있습니다. 에이전트에 액세스하고 사용자 정의하려면 다음 단계를 따르세요:

1. GitHub에서 Fi-data 리포지토리를 포크하고 복제합니다.
2. 복제된 리포지토리 내의 cookbook/agents 폴더로 이동합니다.
3. 선호하는 코드 편집기에서 코드를 엽니다.

에이전트를 정의하는 주요 파일은 agent.py 파일입니다. 이 파일에서 에이전트의 지침, 도구 및 팀원 구현을 찾을 수 있습니다.

에이전트 애플리케이션을 실행하려면 리포지토리의 README 파일에 제공된 단계별 지침을 따르세요. 이를 통해 애플리케이션 설정 및 실행 과정을 안내받을 수 있습니다.

지침, 도구 추가/제거, 팀원 구성 등을 수정하여 에이전트를 사용자 정의할 수 있습니다. 비디오에서는 에이전트의 기능과 상호 작용 방법에 대한 자세한 개요를 제공하므로 에이전트 구축 및 확장을 시작하는 데 도움이 될 것입니다.

제공된 예제의 에이전트 코드는 복잡한 작업을 해결하기 위해 협력하는 AI 에이전트 팀을 구축할 수 있는 강력한 프레임워크를 보여줍니다. 코드의 주요 측면을 살펴보겠습니다:

1. 에이전트 설명 및 지침: 에이전트는 기능과 사용자와의 상호 작용 방식을 설명하는 설명 및 지침 세트로 정의됩니다. 이에는 도구 사용, 지식베이스 검색, 추가 정보 요청 등이 포함됩니다.

2. 저장소 및 지식베이스: 에이전트는 상호 작용 내역을 추적하기 위한 영구 저장소와 효율적인 정보 검색을 위한 벡터 데이터베이스 기반 지식베이스에 액세스할 수 있습니다.

3. 도구 및 보조원: 에이전트에는 파일 읽기, 웹 검색, 금융 데이터 공급자와의 상호 작용 등을 수행할 수 있는 도구 세트가 장착되어 있습니다. 또한 데이터 분석가, Python 스크립트 실행기, 연구 보조원, 투자 자문가와 같은 전문 보조원 팀이 있습니다.

4. 작업 위임: 주요 에이전트가 직접 처리할 수 없는 작업이 요청되면 적절한 보조원에게 작업을 위임합니다. 예를 들어 인수 보고서 작성을 요청하면 에이전트가 연구 보조원에게 이 작업을 위임합니다.

5. 원활한 상호 작용: 에이전트는 GPT-4와 같은 강력한 언어 모델을 활용하여 사용자와 자연스럽고 인간적인 방식으로 상호 작용할 수 있습니다. 사용자 요청을 이해하고, 적절한 응답을 생성하며, 팀원의 노력을 조율하여 포괄적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

6. 확장성 및 사용자 정의: 코드는 모듈식으로 구성되어 있어 쉽게 사용자 정의하고 확장할 수 있습니다. 사용자는 필요에 따라 새로운 도구, 보조원 및 기능을 에이전트에 추가할 수 있습니다.

이 프레임워크는 전문화된 에이전트로 구성된 협력적 AI 시스템 구축의 힘을 보여줍니다. 작업을 위임하고 팀의 집합적 지식과 기술을 활용함으로써 주요 에이전트는 다양한 복잡한 문제를 효율적이고 효과적으로 해결할 수 있습니다.

제공된 코드는 다중 에이전트 AI 시스템을 탐구하고 사용자 정의 솔루션을 구축하려는 개발자들에게 견고한 기반을 제공합니다.

에이전트 애플리케이션을 실행하려면 다음 단계를 따르세요:

1. 리포지토리의 README 파일을 엽니다. 이 파일에는 애플리케이션 설정 및 실행 방법에 대한 단계별 지침이 포함되어 있습니다.

2. Python, Streamlit, 필요한 Python 패키지와 같은 필수 종속성이 설치되어 있는지 확인합니다.

3. 에이전트 코드가 있는 리포지토리의 agents 폴더로 이동합니다.

4. README 지침에 명시된 대로 에이전트 파일을 실행합니다. 이렇게 하면 Streamlit 애플리케이션이 시작되어 에이전트와 상호 작용할 수 있습니다.

5. Streamlit 애플리케이션에서 에이전트에게 질문을 하고, 작업을 요청하고, 에이전트가 전문 에이전트 팀에 작업을 위임하는 것을 관찰할 수 있습니다.

6. 에이전트 코드를 탐색하여 주요 에이전트의 정의, 도구 및 팀원과의 상호 작용, 전체 시스템 구조를 이해할 수 있습니다.

7. 에이전트를 사용자 정의하고, 새로운 도구 또는 팀원을 추가하고, 다양한 구성을 실험하여 특정 요구 사항에 맞출 수 있습니다.

Repository의 README 파일에 자세한 지침과 안내가 제공되므로 이를 참조하여 원활한 설정 및 실행을 보장하세요.

이 비디오는 GPT-4 모델과 Fi-data 프레임워크를 사용하여 AI 에이전트 팀을 구축하는 방법에 대한 종합적인 개요를 제공했습니다. 주요 하이라이트는 다음과 같습니다:

• 주요 드라이버 에이전트는 다양한 도구와 전용 에이전트 팀에 액세스할 수 있는 강력한 AI 보조원입니다.
• 드라이버 에이전트는 직접 질문에 답변하고, 도구를 사용하며, 팀원에게 작업을 위임할 수 있습니다.
• 팀에는 데이터 분석, Python 스크립팅, 연구, 투자 분석과 같은 특정 작업을 수행하는 에이전트가 포함됩니다.
• 에이전트들은 복잡한 문제를 해결하기 위해 협력하며, 드라이버 에이전트가 이 협업을 조율합니다.
• 이 애플리케이션의 코드는 Fi-data 리포지토리에서 확인할 수 있으며, 시청자는 이를 탐색하고 사용자 정의하도록 권장됩니다.
• 이 비디오는 Fi-data 프로젝트를 지원하기 위해 GitHub 리포지토리에 별표를 주고 제작자를 팔로우할 것을 강조합니다.

전반적으로 이 비디오는 Fi-data 프레임워크를 통해 협력 에이전트를 갖춘 고급 AI 시스템을 구축할 수 있는 기능을 선보였으며, 이 기술의 다양한 응용 분야에 대한 가능성을 보여줍니다.