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목록AI Agent (3)
아톨러브
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,..
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..
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..