Agentic AI19 VII. Python 함수 → Tool 함수 → Agent의 Tool Dispatcher 구조 # 1. 함수의 기본값과 키워드 인수 def search(query, limit=3, safe=True): mode = "safe" if safe else "unfiltered" return f"searching '{query}' | limit={limit} | {mode}" print(search("환불정책")) print(search("환불정책", 10)) print(search("환불정책", limit=5, safe=False)) print(search(limit=1, query="환불정책")) #-------- 2. 함수 기본값의 함정 (mutable default) def add_bad(item, bucket=[]): .. 2026. 8. 23. VI. Python의 반복문과 자료구조를 이용해 AI Agent의 실제 실행 흐름을 만드는 과정 # 1. history 순회 + range() history = [ {"role":"user","content":"제품번호 5001의 재고를 확인해라."}, {"role":"assistant", "content":"지금 찾아보고 있어요."}, {"role":"user", "content":"그 제품이 어느 창고로부터 배송되는지 확인해라."}, ] for message in history: print(f"{message['role']}: {message['content']}") print() for i in range(3): print(f"step {i}") #-------- 2. enumerate() + .. 2026. 8. 23. V. AI Agent의 핵심 부품들 하나씩 만들어보기 # 1. Tool 실행과 안전장치 TOOLS = {"calculator": lambda a: eval_expr(a.get("expr",""))} def eval_expr(expr): return f"{expr}의 결과값" def run_tool(name, args, steps, max_steps): if steps >= max_steps: return "중지되었습니다. 단계 제한에 도달하였습니다." if name not in TOOLS: return f"중지되었습니다. {name}이라는 툴이 없습니다." if not isinstance(args, dict): return "중지.. 2026. 8. 23. IV. AI Agent가 LLM의 응답을 JSON으로 받고, 그 안에서 Tool 이름과 인자(arguments)를 꺼내서 실제 Tool 실행으로 연결하기 위한 기초 # 1. JSON 문자열을 Python 객체로. import json raw = '{"tool":"search", "args":{"query":"refund policy"}, "done":false}' data = json.loads(raw) print(type(data)) print(data["tool"]) print(data["args"]["query"]) print(data["done"], type(data["done"])) #-------- 2. Python 객체를 JSON 문자열로 import json payload = { "model":"some-model", "max_tokens": 2048, .. 2026. 8. 22. III. 대화 기록(history)을 어떻게 Python으로 관리하는가 history = [ {"role":"system", "content":"너는 도움을 주는 에이전트야."}, {"role":"user", "content":"내 주문에 대한 배송이 늦네."}, {"role":"assistant", "content":"내가 그 주문을 확인해 볼께."}, ] print(history[1]["content"]) print("Turns: ", len(history)) for msg in history: print(f"[{msg['role']:^9}] {msg['content']}") #-------- response = { "id":"steven_20", "usage.. 2026. 8. 22. II. AI Agent를 만들 때 자주 사용하는 패턴들 # 1. 변수 f-string user_name = "스티븐" task = "분기별 판매 보고서를 요약하세요." step = 2 max_steps = 5 prompt = f"User: {user_name} \nTask: {task} \nStep {step} of {max_steps}" print(prompt) #------- 2. 숫자 formatting tokens_used = 25123 cost_per_token = 0.000003 print(f"사용한 토큰수: {tokens_used:,}") print(f"현재까지 비용: ${tokens_used * cost_per_token:.4f}") print(f"남아있는 예산: ${100.. 2026. 8. 22. 이전 1 2 3 4 다음
