뉴스레터 자동화를 위한 AI 에이전트 및 도구 만들기

AI 에이전트는 EXA를 통해 웹을 조사하여 HTML 템플릿을 요약하고 채우는 방식으로 뉴스레터를 작성하기 위해 협력합니다.

### CreAI와 EXA를 사용하여 뉴스레터를 생성하는 AI 에이전트 팀 만들기
* 📰 CreAI를 사용하여 모든 주제에 대한 최신 뉴스를 자동으로 조사하고 요약하여 뉴스레터를 작성할 수 있는 **AI 에이전트 팀**을 조정하는 방법을 알아보세요.
* 🤖 CreAI는 서로 다른 전문성을 가진 AI 에이전트를 조율하여 **문제를 협업적으로 해결**할 수 있는 프레임워크입니다.
* 🔎 EXA는 의미로 검색하는 시맨틱 검색 엔진으로, **키워드가 아닌 의미로 생각하는 언어 모델**에 더 적합합니다.
* 🐍 콘다 환경을 만들고 **CreAI를 설치**하여 프로젝트를 시작하세요.
* 📝 프롬프트를 작성하기 전에 **입력, 작업, 상담원 및 도구**를 정의하여 자동화를 계획하세요.
* 🧠 각 상담원이 수행할 작업에 따라 **각 상담원의 역할, 목표 및 배경 스토리**를 정의하세요.
* 🛠 EXA의 API를 사용하여 상담원에게 **웹 검색 및 외부 서비스 액세스 기능**을 제공하는 도구를 만들 수 있습니다.

### 랭체인과 AI 언어 모델로 자동화된 뉴스레터 생성 시스템 구축하기
* 🤖 이 시스템은 다양한 작업을 수행하는 에이전트로 구성됩니다: **리서처(인터넷에서 관련 뉴스를 검색), 에디터(뉴스 제목을 개선하고 맥락을 제공), 제너레이터(최종 뉴스레터 작성)**로 구성됩니다.
* ⚙ 각 작업은 `Crew` 클래스 내에서 메서드로 구현되며, **에이전트는 서로 통신하여 정보와 결과를 전달**합니다.
* 🔍 연구원 작업은 지정된 주제와 관련된 뉴스를 인터넷에서 검색하고 **기사의 제목, 요약 및 URL**을 검색합니다.
* ✏ 에디터 작업은 참여도를 높이기 위해 **뉴스 제목을 개선**하고 각 스토리에 대한 컨텍스트를 제공하며 **스토리의 순서를 다시 지정**합니다.
* 📰 마지막 작업은 에디터에서 제공한 정보로 **HTML 템플릿을 채우고 완전한 뉴스레터**를 반환하는 생성기입니다.
* 🔑 이 시스템은 랭체인 프레임워크를 사용하여 AI 언어 모델과 상호 작용하며, 기본 모델은 **GPT-4**입니다.
* 🗝 ️ Anthropic의 Clot 및 Gro와 같은 다른 언어 모델을 사용하려면 해당 Langchain 통합이 설치되며, 모델은 **`Crew` 클래스 내에서 초기화**됩니다.
* 📈 이 시스템에는 로깅 기능도 포함되어 있으며, 각 작업 출력은 **`logs` 디렉터리의 별도 파일**에 저장됩니다.
* 🌐 다음 단계는 시스템을 보다 사용자 친화적이고 접근하기 쉽게 만들기 위한 **그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 구축**하는 것입니다.

CrewAI + Exa: Generate a Newsletter with Research Agents (Part 1)

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Alejandro AO - Software & Ai

AI 에이전트를 사용하여 뉴스레터 작성

이제 AI 에이전트를 조정하여 인터넷을 검색하고 모든 주제에 대한 최신 뉴스를 요약하여 수동 마케팅 팀의 필요성을 대체할 수 있습니다.

이 프로세스에는 Crei 프레임워크를 사용하여 가상 환경을 만들고, 필요한 종속 요소를 설치하며, 프로젝트 구조를 생성하는 과정이 포함됩니다.

자동화의 성공을 보장하기 위해서는 에이전트와 작업을 채우기 전에 계획하는 것이 중요합니다.

CreAI는 AI 자율 에이전트를 오케스트레이션하기 위한 프레임워크입니다.

이러한 종류의 자동화를 계획하려면 입력과 출력을 정의하고, 관련된 작업을 지정하고, 작업을 담당하는 에이전트를 식별하고, 에이전트가 작업을 완료하는 데 필요한 도구를 결정해야 합니다.

AI로 구동되는 상담원은 언어 모델을 재귀적으로 호출하고 서로 질문할 수 있으며, 보다 정교한 작업을 위해 외부 서비스에 액세스해야 할 수도 있습니다.

GPT 자동화를 위한 프롬프트 만들기

GPT 자동화를 위한 프롬프트 작성에는 아이디어를 브레인스토밍하고, 시행착오를 거쳐 최적화하며, 작업에 대한 명확한 설명과 규칙을 제공하는 작업이 포함됩니다.

프롬프트에 단문 또는 몇 개의 단문 예시를 사용하면 일관된 결과를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

언어 모델이 프롬프트의 여러 부분을 식별할 수 있도록 마크다운 마크업을 사용하는 것도 중요합니다.

GPT 자동화를 위한 프롬프트를 작성하는 과정은 시간이 오래 걸리고 제대로 작성하려면 많은 시행착오가 필요합니다.

뉴스레터 생성 크루를 위한 프롬프트 만들기

뉴스레터 제작팀의 연구원, 편집자, 디자이너를 위한 프롬프트 작성에 대한 단계별 가이드입니다.

프롬프트에는 각 에이전트의 역할, 목표 및 배경 스토리가 포함되며, 관리자가 직원의 배경을 정의하는 것처럼 생각하는 데 중점을 둡니다.

이 프로세스에는 승무원을 위한 클래스를 채우고, yaml 파일에서 구성을 할당하고, 각 에이전트를 위한 툴을 설정하는 작업이 포함됩니다.

AI 프로젝트를 위한 에이전트, 작업 및 도구 설정하기

구성에는 특정 작업을 수행하는 에이전트를 만들고 해당 에이전트가 사용할 수 있는 도구를 설정하는 것이 포함됩니다.

리소스 사용을 최소화하기 위해 'HTML 작성' 상담원은 도움을 요청할 수 없도록 제한됩니다.

'연구 작업', '편집 작업', '뉴스레터 작업'이라는 세 가지 작업이 서로 다른 상담원에게 배정되어 완료됩니다.

다음 단계는 '리서치 에이전트'가 프로젝트의 필요에 맞는 관련 정보를 찾을 수 있도록 시맨틱 검색 엔진인 EXA를 사용하여 리서치 툴셋을 구축하는 것입니다.

시맨틱 AI 기술을 통한 검색 결과 개선

EXA와 같은 시맨틱 검색 엔진은 쿼리의 의미에 집중하여 보다 관련성 높은 결과를 제공합니다.

EXA의 API는 매월 3,000건의 무료 요청을 제공하므로 비용 효율적인 옵션입니다.

리서치 에이전트는 EXA의 시맨틱 검색 기능을 활용하여 인터넷 검색의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

HTML 텍스트를 포함하고 최대 글자 수를 지정할 수 있는 옵션으로 검색 결과를 검색하는 도구가 만들어집니다.

또 다른 도구는 EXA API와 검색을 실행하는 실행 메서드를 사용하여 주어진 URL과 유사한 문서를 찾기 위해 개발되었습니다.

마지막으로, 기사 ID를 입력으로 받아 EXA API를 사용하여 특정 기사의 콘텐츠를 검색하는 도구는 기사 ID 목록을 입력할 수 있는 옵션과 함께 특정 기사의 콘텐츠를 가져오는 도구로 만들어졌습니다.

뉴스 리서치 도구의 기능 테스트

사용자는 뉴스 콘텐츠 검색 및 분석을 위한 세 가지 도구를 테스트합니다.

첫 번째 도구는 미국 주식 시장에 대한 최신 뉴스를 성공적으로 검색합니다.

두 번째 도구인 '유사 항목 찾기'는 주어진 URL과 유사한 기사를 효과적으로 식별합니다.

세 번째 도구인 '콘텐츠 가져오기'는 EXA 인덱스에서 특정 기사 URL의 콘텐츠를 정확하게 추출하여 인쇄합니다.

이 프로세스에는 뉴스레터 주제, 개인 메시지 및 HTML 템플릿에 대한 입력을 설정한 다음 Poetry 스크립트를 사용하여 자동화를 실행하는 단계가 포함됩니다.

자동화는 AI를 사용하여 콘텐츠를 수집하고, 제목을 개선하고, 컨텍스트를 제공하고, 스토리를 재정렬하여 HTML 템플릿을 작성합니다.

자동화를 통해 주식 시장 업데이트 및 관련 스토리가 포함된 뉴스레터를 성공적으로 생성합니다.

뉴스레터 파일을 자동으로 저장하고 여러 언어 모델을 사용할 수 있는 추가 기능이 추가되었습니다.

다음 단계는 애플리케이션을 위한 그래픽 사용자 인터페이스를 구축하는 것이었습니다.

Anthropic 및 Groc 언어 모델 설치 및 초기화하기

Anthropic 및 Groc 언어 모델을 구현하려면 통합을 설치하고 환경에 API 키를 추가해야 합니다.

그런 다음 모델 이름 및 최대 토큰과 같은 특정 매개 변수를 사용하여 언어 모델을 초기화합니다.

Anthropic은 유료 모델인 반면 Groc은 요금 제한이 있는 무료 버전이 있습니다.

자동화의 각 단계에 로깅을 추가하여 각 언어 모델의 출력을 추적할 수 있습니다.

자동화는 각 작업에 대한 출력 파일을 지정된 '로그' 폴더에 성공적으로 저장합니다.

샌프란시스코의 부동산 시장에 대한 정보를 검색하여 HTML 형식의 뉴스레터를 생성합니다.

편집기에서 반환되는 기사 수와 관련된 몇 가지 잠재적인 문제가 언급되었지만 전반적으로 자동화는 성공적인 것으로 간주됩니다.