에이전트 제로: 에이전트 제로: 혁신적인 자가 수정 AI 프레임워크 설명

### 에이전트 제로를 통한 AI 개발의 혁신: 얀 토마섹과의 인터뷰
* 🤖 에이전트 제로의 창립자인 얀 토마섹이 작업 정의와 설정이 필요 없이 사용자가 에이전트에게 프롬프트만 주고 나머지는 에이전트가 처리하도록 하는 **획기적인 새로운 AI 에이전트 접근 방식**에 대해 설명합니다.
* 🔧 에이전트 제로의 고유한 아키텍처에는 **사용자가 에이전트와 토큰 단위로 상호작용할 수 있는 채팅과 같은 인터페이스**가 포함되어 있으며, 에이전트는 작업을 수행하기 전에 먼저 생각한 후 조치를 취합니다.
* 🕰 베를린과 시애틀의 현재 시간을 검색하는 에이전트를 보여주는 데모에서 에이전트는 오류가 발생하자 **이를 진단하고 필요한 라이브러리를 설치**한 후 작업을 성공적으로 완료했습니다.
* 💻 이 프레임워크는 모델에 구애받지 않으며 **GPT-4 mini, CLAW 등 텍스트를 생성할 수 있는 모든 언어 모델**과 호환됩니다.
* 🐳 에이전트 제로는 보안 및 격리를 위해 **도커 컨테이너에서 실행**되며, 에이전트의 작업이 **지정된 작업 디렉터리 내에 포함**되도록 합니다.
* 📝 시스템 프롬프트는 프레임워크 자체에 하드코딩이 거의 없이 에이전트의 행동을 정의하므로 **코더가 아닌 사용자도 쉽게 커스터마이징**할 수 있습니다.
* 🤖 상담원은 **하위 작업을 하위 상담원에게 위임**하여 메모리 오염을 방지하고 복잡한 작업을 세분화할 수 있는 계층 구조를 만들 수 있습니다.
* 🌐 에이전트 제로의 기능을 CRI와 같은 다른 애플리케이션에 통합할 수 있는 **새로운 '콜 에이전트 제로' 도구**가 개발되어 유연성과 폭넓은 활용 가능성을 보여주었습니다.

### 에이전트 제로 빌드 및 실행: 코더가 아닌 사용자를 위한 튜토리얼
* 🤖 에이전트 제로는 **Python 코드를 실행하고 터미널과 상호 작용**하도록 설계된 오픈 소스 AI 프레임워크로, 작업을 자동화할 수 있는 유연하고 효율적인 방법을 제공합니다.
* 📦 시작하려면 **GitHub에서 코드를 다운로드**하고 `pip install -r requirements.txt`를 사용하여 필요한 요구 사항을 설치하세요.
* 🐳 에이전트 제로는 **도커 컨테이너에서 실행**되므로 Python 환경이 없어도 Windows, Mac, Linux 시스템과 호환됩니다.
* 💡 이 프레임워크는 에이전트가 계속 실행되도록 설계되어 **오류 및 대화형 프롬프트를 처리**하여 작업을 완료할 수 있도록 합니다.
* 👨 사용자는 에이전트에게 **오류를 안내**하고 **대체 라이브러리를 제안**하며 에이전트를 다시 시작하여 장애물을 극복할 수도 있습니다.
* 🔮 에이전트 제로의 궁극적인 목표는 **폐쇄형 AI 기능에 대한 오픈소스 대안**을 제공하여 투명성과 통제력을 유지하면서 사용자에게 AI 도구를 제공하는 것입니다.
* 🧠 향후 업데이트에서는 메모리 기능을 개선하여 **정보의 우선순위를 정하고 기억하는 데 있어 더욱 인간과 유사한 기능**을 구현할 예정입니다.
* 🚀 에이전트 제로는 **파일 조작 작업에 코드 실행**을 활용함으로써 AI 모델로 대용량 파일을 처리하는 것보다 더 효율적이고 안전한 대안을 제공합니다.

에이전트 제로는 에이전트가 프로그래밍 지식 없이도 자율적으로 오류를 수정하고 작업을 실행할 수 있도록 하여 AI를 혁신합니다.

This 100% automatic AI Agent can do anything, just watch

"The greatest danger is not that our aim is too high and we miss it, but that it is too low and we reach it." - Michelangelo

David Ondrej

에이전트 제로로 AI 에이전트 혁신

에이전트 제로는 별도의 설정 없이 프롬프트만으로 작업을 수행할 수 있는 새로운 접근 방식의 AI 에이전트를 제공합니다.

토큰 단위로 메시지를 스트리밍하는 에이전트의 고유한 통신 방식을 통해 에이전트는 조치를 취하기 전에 충분히 생각할 수 있습니다.

에이전트는 내장된 코드 실행 도구를 통해 자체 코드를 작성하고 디버그하여 효과적으로 오류를 수정하고 자율적으로 작업을 실행할 수 있습니다.

GPT-4 미니로 맞춤형 에이전트 구축

에이전트 프레임워크는 채팅을 통해 라이브러리를 설치하고 도구를 구축하는 독특한 접근 방식을 제공하므로 프로그래밍 기술이 없는 사용자도 쉽게 이용할 수 있습니다.

최근 출시된 GPT-4 Mini는 에이전트 구축을 위한 비용 효율적이고 유능한 모델을 제공하여 높은 비용에 대한 걱정을 덜어줍니다.

이 프레임워크는 다양한 언어 모델 제공업체에 구애받지 않도록 설계되어 사용자가 쉽게 모델을 전환할 수 있고 오프라인 사용과의 호환성을 제공합니다.

AI 프레임워크의 사용자 상호작용 및 에이전트 관리

py 파일은 AI 에이전트와의 사용자 상호작용에 초점을 맞추고, 에이전트의 로직은 별도의 파일에서 처리합니다.

이 프레임워크는 사용자가 에이전트의 출력을 중단할 수 있도록 하여 실수를 실시간으로 수정할 수 있는 기회를 제공합니다.

사용자 지정 JSON 파서가 구현되어 불완전하거나 잘못된 JSON 개체를 처리하여 다양한 언어 모델에서 발생하는 일반적인 형식 지정 오류를 해결합니다.

작업 위임에서 에이전트 제로의 역할

에이전트 제로는 서버 설정 및 라이브러리 다운로드와 같은 개발 작업을 수작업으로 할 때보다 훨씬 짧은 시간 내에 간소화할 수 있도록 설계되었습니다.

에이전트는 하위 에이전트에게 작업을 위임할 수 있는 기능과 함께 루프 방식으로 작동하여 유연하고 효율적인 워크플로우를 생성합니다.

에이전트는 실행을 위해 Docker 컨테이너를 사용하여 격리된 환경에서 작동하므로 사용자의 파일이나 시스템이 중단될 위험이 최소화됩니다.

에이전트 제로에서 공유 폴더 관리하기

공유 폴더는 상담원이 작업한 파일과 만든 파일을 여기에 저장하여 파일에 쉽게 액세스하고 협업할 수 있도록 합니다.

모델 파일은 사용자 지정할 수 있지만 제공된 라이브러리를 사용하면 나중에 변경할 필요가 없을 수도 있습니다.

프롬프트 폴더는 프레임워크 동작의 75%를 정의하고 상담원의 커뮤니케이션 및 작업 해결 프로세스를 제어하는 매우 중요한 폴더입니다.

에이전트 제로 통합하기: 단계별 가이드

에이전트 제로의 프레임워크는 매우 유연하여 사용자가 코드를 건드리지 않고도 시스템 프롬프트를 통해 동작을 변경할 수 있습니다.

에이전트 제로를 다른 애플리케이션에 통합하는 것은 입력과 출력이 하나씩 있는 함수를 사용하여 간단합니다.

설정 과정은 GitHub에서 코드를 다운로드하고 필요한 요구 사항을 설치한 다음 터미널을 사용하여 실행하고 디버깅 및 코딩을 위한 VS Code(옵션)를 사용하면 됩니다.

에이전트 제로를 설치하려면 Python과 Docker가 필요하며, Docker 데스크톱은 Mac, Windows 및 Linux에서 빠르고 쉽게 설정할 수 있습니다.

에이전트는 Docker 컨테이너에서 실행되므로 Python 환경이 필요하지 않지만, 조직용으로 권장됩니다.

에이전트는 오류 및 대화형 프로그램을 처리할 수 있으며, 프로세스가 정지된 경우 에이전트와 Docker 컨테이너를 다시 시작하는 것이 가장 좋은 해결책입니다.

상담원 작업 및 시간 초과 관리

상담원에게는 메시지에 대한 시간 제한이 있으며, 사용자가 응답하지 않더라도 계속 작동하도록 조정할 수 있습니다.

'작업 완료' 도구는 시간 초과를 피하기 위해 사용되지만 상담원이 이 도구를 제대로 사용하지 못하는 경우가 있습니다.

에이전트는 독립적으로 작동하도록 설계되어 사용자의 지속적인 입력 없이도 오류와 작업을 관리합니다.

에이전트 제로는 인간과 AI 에이전트를 결합하여 더 나은 문제 해결을 목표로 하며, 한 에이전트가 다른 에이전트를 지원할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이 개념은 에이전트가 새로운 승무원을 생성하고 작업을 세분화할 수 있는 승무원 AI 실험에서 시작되었습니다.

설립자의 독점 소프트웨어 개발 경력은 Python과 클라우드 배포에 대한 가파른 학습 곡선으로 이어졌고, 궁극적으로 프로그래밍 기술이 언어 간에 이전 가능하다는 사실을 인식하게 되었습니다.

프로그래밍 학습과 AI 사용의 중요성

프로그래밍을 배우는 데 수천 시간이 필요하지 않으며, 처음 20~30시간만 투자해도 많은 제한을 풀고 기본적인 이해도를 높일 수 있습니다.

ChatGPT와 같은 AI 도구는 빠른 답변과 최적화된 솔루션을 제공하는 코딩 지원에 매우 유용합니다.

에이전트 제로의 목표는 클로즈드 소스 도구에 대한 오픈 소스 대안을 제공하여 프로그래밍 커뮤니티에서 힘의 균형을 맞추고 대응책을 제시하는 것입니다.

AI 에이전트를 위한 확장 가능한 프레임워크

이 프레임워크는 확장성을 위해 설계되어 사용자가 도구를 만들고, 기능을 변경하고, 기능을 추가할 수 있습니다.

개발자는 시스템 프롬프트를 개선하고 상담원을 위한 보다 효과적인 메모리 기능을 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다.

향후 계획에는 상담원의 행동과 메모리 관리를 개선하기 위해 별도의 메모리 영역을 만들고 인간의 학습 과정을 복제하는 것이 포함됩니다.

AI 프레임워크에서 프롬프트와 코드의 중요성

프롬프트는 동일한 프롬프트에 대해 모델마다 다르게 반응할 수 있으므로 AI 모델의 동작을 조정하는 데 중요한 역할을 합니다.

AI 에이전트가 파일 조작과 같은 작업을 위한 코드를 작성하고 실행하도록 허용하는 것이 모델의 컨텍스트 창을 통해 대용량 파일을 처리하는 것보다 더 효율적이고 비용 효율적이며 신뢰할 수 있습니다.

데이터 조작에 코드를 사용하는 접근 방식은 AI와 에이전트에만 의존하는 것보다 더 효율적인 대안으로 옹호되고 있습니다.