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멀티 에이전트 아키텍처 완전 정복 가이드단일 LLM 기반 에이전트의 한계를 넘어서는 멀티 에이전트 아키텍처 설계 전략이 글에서는 각기 다른 역할의 AI 에이전트들이 협력하며 복잡한 문제를 해결하는 구조를 설명합니다.✅ 단일 에이전트 vs 멀티 에이전트 시스템항목 단일 에이전트 멀티 에이전트구성하나의 모델이 모든 기능 수행역할 기반 에이전트 분산 구성유연성낮음매우 높음확장성구조 변경 어려움기능 단위로 확장 용이예시단순 챗봇데이터 수집 + 분석 + 요약 AI 조합🧠 멀티 에이전트 아키텍처 패턴 11가지1. 병렬 (Parallel)여러 에이전트가 동시에 서로 다른 작업을 처리예: 뉴스 요약, 이미지 분석, 텍스트 변환을 병렬로 실행2. 순차 (Sequential)작업을 단계별로 나누어 순차적으로 실행예: 사..

AI 기술의 발전으로 가상 인플루언서가 현실화되었으며, 이는 새로운 수익 창출 기회를 제공합니다. Anil Chandra Naidu Matcha의 Medium 글에서는 Python을 활용하여 AI 인플루언서를 자동화하고 월 $10,000의 수익을 올리는 방법을 소개하고 있습니다. AI 인플루언서 자동화의 이점:24/7 콘텐츠 생성: AI 인플루언서는 지치지 않고 연중무휴로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.무한한 가능성: AI를 통해 다양한 장소와 상황에서 콘텐츠를 제작할 수 있어 창의적인 표현이 가능합니다.비용 효율성: 실제 모델을 고용하지 않고도 광고 캠페인을 확장할 수 있습니다.맞춤화: 다양한 인종, 연령, 성별, 스타일의 AI 모델을 생성하여 브랜드의 요구에 맞출 수 있습니다.일관성: AI 인플루언서는..

GitHub App 기반 고급 자동화 기능 개발: AI 응답, 이슈 분류, 멀티 리포지토리 연동이전 글에서는 Webhook 서버를 GitHub App으로 전환하는 과정과, 인증 및 API 호출 방식에 대해 다뤘습니다.이번 글에서는 GitHub App의 고급 기능을 활용해 AI 연동, 이슈 자동 분류, 멀티 리포지토리 자동화를 구현하는 실제 사례 중심으로 살펴봅니다.이제 GitHub App은 단순한 자동화 도구가 아니라, 지능형 협업 에이전트로 진화합니다.1. AI와 GitHub App을 연결하는 이유✅ AI가 GitHub 협업에 유용한 이유이슈 내용 요약PR 설명 자동 생성태그 및 라벨 추천중복 이슈 탐지코드 변경 사항 설명💡 AI는 단순 자동화를 넘어서, 협업의 질을 높이는 역할을 합니다.2. 기능 ..

Docker를 이용한 AI 에이전트 컨테이너화 및 배포AI 시스템을 개발한 후에는 언제 어디서든 실행할 수 있도록 배포해야 합니다.이번 글에서는 Docker를 활용하여 CrewAI + FastAPI 기반 AI 에이전트를 컨테이너화하고,배포하는 방법을 실습합니다.🔹 1. Docker를 활용한 AI 배포의 필요성📌 Docker란?Docker는 애플리케이션을 컨테이너로 패키징하여 실행 환경을 통일할 수 있는 기술입니다.이를 활용하면 AI 시스템을 어떤 환경에서도 동일하게 실행 가능하게 만들 수 있습니다.✅ Docker 기반 AI 배포의 장점어떤 서버에서도 동일한 실행 환경 유지설치 과정 없이 실행 가능 (패키지 의존성 해결)클라우드 및 로컬 환경에서 실행 가능배포 및 유지보수 용이 (CI/CD 연동 가능)..

AI 기억력 추가하기 - 세션 기반 대화 관리AI가 보다 인간처럼 대화를 이어가기 위해서는 이전 대화를 기억하고 맥락을 유지하는 능력이 필요합니다.이번 글에서는 CrewAI와 LangChain을 활용하여 AI의 기억력을 추가하는 방법을 배우고,AI가 대화를 이어가면서 맥락을 유지하도록 설계하는 실습 코드를 진행합니다.🔹 1. AI 기억력(Memory)이란?📌 AI가 기억을 유지해야 하는 이유일반적인 AI 챗봇은 한 번의 요청에만 반응하는 방식으로 동작합니다.하지만 사용자의 대화 흐름을 기억하지 못하면 맥락을 유지하기 어려운 단점이 있습니다.✅ 기억력 없는 AI vs 기억력 있는 AI 비교항목 일반 AI (기억력 없음) 기억력 추가 AI (세션 유지)대화 맥락이전 대화를 기억하지 못함이전 대화를 유지하..

나만의 AI 에이전트 설계하기 (역할 기반 AI 구현)Manus와 같은 AI 시스템에서는 각 에이전트(Agent)가 특정한 역할을 수행하도록 설계됩니다.이번 글에서는 CrewAI를 활용하여 AI 에이전트의 역할을 정의하고, 맞춤형 AI 시스템을 설계하는 방법을 배워봅니다.🔹 1. 역할 기반 AI 에이전트란?📌 AI 에이전트(Agent)란?AI 에이전트는 특정 역할을 수행하는 AI 모델입니다.Manus 스타일 AI 시스템에서는 여러 개의 AI 에이전트가 협력하여 작업을 수행합니다.✅ 역할 기반 AI의 특징특정 전문성을 가진 AI를 정의할 수 있음AI 간 협업이 가능 (예: 연구원 + 기술 작가 + 분석가)맥락을 유지하며 맞춤형 답변 제공✅ 일반적인 AI vs 역할 기반 AI 비교비교 항목 일반적인 AI..

FastAPI로 AI API 만들기 - Ollama와 CrewAI 연동Manus와 같은 AI 시스템을 구축하려면 AI 모델을 API 형태로 제공할 필요가 있습니다.이번 글에서는 FastAPI를 사용하여 CrewAI 기반 AI 에이전트를 REST API로 배포하는 방법을 배워봅니다.🔹 1. FastAPI란?📌 FastAPI 개요FastAPI는 Python 기반의 고성능 웹 프레임워크로,비동기(Async) 기반으로 빠른 속도와 간결한 코드를 제공하는 것이 특징입니다.✅ FastAPI의 주요 기능비동기 처리 지원 (async/await)자동 문서화 (Swagger, Redoc 지원)Python 타입 힌트를 활용한 강력한 데이터 검증FastAPI + CrewAI + Ollama를 결합하여 AI API 구축 ..

CrewAI란? 다중 AI 에이전트 시스템 이해하기Manus와 같은 AI 시스템을 개발하려면 다중 에이전트(AI Agents) 기반의 구조를 이해해야 합니다.CrewAI는 여러 개의 AI 에이전트가 협업하여 작업을 수행할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다.이 글에서는 CrewAI의 개념과 구조를 설명하고, Ollama와 연동하여 AI 에이전트를 실행하는 방법을 실습합니다.🔹 1. CrewAI란?📌 CrewAI 개요CrewAI는 여러 개의 AI 에이전트가 역할을 분담하고 협력하여 작업을 수행하는 시스템을 구현할 수 있도록 도와주는 Python 라이브러리입니다.✅ CrewAI의 주요 특징다중 에이전트 시스템: 여러 AI 에이전트가 역할을 분담하여 협력 가능자동화된 워크플로우: 각 AI 에이전트가 특정 작..

Manus 스타일 AI Agent란? Ollama + CrewAI로 맞춤형 AI 만들기최근 AI 기술이 발전하면서 Manus와 같은 맞춤형 AI 에이전트가 주목받고 있습니다.이 글에서는 Manus 스타일의 AI Agent가 무엇인지 분석하고,Ollama + CrewAI를 활용하여 직접 나만의 AI 에이전트를 개발하는 방법을 설명합니다.🔹 1. Manus 스타일 AI Agent란?📌 AI 에이전트(AI Agent)란?AI 에이전트는 사용자의 요청을 처리하고, 지속적으로 학습하며, 다양한 작업을 자동화하는 자율적 AI 시스템입니다.Manus와 같은 AI 시스템은 다중 에이전트 구조를 사용하여, 여러 AI가 협업하며 최적의 답변을 제공합니다.✅ Manus 스타일 AI의 핵심 특징자율적 실행: 사용자의 입력..

고급 프롬프트 작성법: AI의 한계를 극복하는 방법AI는 강력한 도구지만, 프롬프트를 잘못 작성하면 부정확하거나 비효율적인 답변을 받을 수 있습니다.이 글에서는 AI의 한계를 극복하는 3가지 고급 프롬프트 작성법을 소개하고,Ollama를 활용한 실전 예제 코드를 통해 직접 실습해봅니다.🔹 1. AI의 한계를 극복하는 3가지 방법📌 1. AI가 틀린 정보를 제공할 때: 사실 검증 기법AI는 때때로 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.이럴 때는 출처 요청, 단계별 검증, AI 모델 비교 등의 방법을 활용해야 합니다.✅ 좋은 예제:"AI의 최신 기술 동향을 2024년 연구 논문을 바탕으로 설명해줘.""이제 이 정보를 신뢰할 만한 출처와 함께 제공해줘.""이제 이 정보를 JSON 형식으로 정리해줘."🔹 Ol..