Azure AI 에이전트에 도구 추가

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Microsoft 에이전트 프레임워크에서 도구를 사용하면 AI 에이전트가 기존 API 및 서비스를 사용하여 자체적으로 수행할 수 없는 작업을 수행할 수 있습니다. 도구는 함수 호출을 통해 작동하므로 AI가 특정 함수를 자동으로 요청하고 사용할 수 있습니다. 프레임워크는 요청을 코드베이스의 적절한 함수로 라우팅하고 최종 응답을 생성할 수 있도록 결과를 LLM(큰 언어 모델)으로 다시 반환합니다.

자동 함수 호출을 사용하도록 설정하려면 도구에서 작동 방식을 설명하는 세부 정보를 제공해야 합니다. 함수의 입력, 출력 및 용도는 AI가 이해할 수 있는 방식으로 설명해야 합니다. 그렇지 않으면 AI가 함수를 올바르게 호출할 수 없습니다.

Microsoft Foundry 에이전트에서 도구를 사용하는 방법

Microsoft Agent Framework는 즉시 사용할 수 있는 사용자 지정 함수 도구와 기본 제공 도구를 모두 지원합니다.

기본 제공 도구

Microsoft Foundry 에이전트에는 즉시 사용할 수 있는 몇 가지 기본 제공 도구가 제공됩니다.

  • 코드 인터프리터 - 계산, 데이터 분석 등을 위해 Python 코드를 실행합니다.
  • 파일 검색 - 문서 검색 및 분석
  • 웹 검색 - 인터넷에서 정보 검색

이러한 도구는 자동으로 사용할 수 있으며 추가 설정이 필요하지 않습니다.

사용자 지정 함수 도구

Microsoft Foundry 에이전트에 대한 사용자 지정 도구를 만들 때는 다음과 같은 몇 가지 주요 개념을 이해해야 합니다.

  1. 함수 정의 및 주석

    적절한 형식 주석을 사용하여 일반 Python 함수를 정의하여 도구를 만듭니다. Pydantic의 Annotated 및 Field를 사용하여 AI에게 함수 목적과 매개 변수를 어떻게 사용하는지 이해하는 데 도움이 되는 자세한 설명을 제공합니다. 주석을 더 자세히 설명할수록 AI가 함수를 호출하는 시기와 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다.

  2. 에이전트에 도구 추가

    사용자 지정 함수를 tools 매개변수로 전달하여 ChatAgent를 생성합니다. 단일 함수 또는 여러 함수 목록을 추가할 수 있습니다. 프레임워크는 이러한 함수를 자동으로 등록하고 AI에서 호출할 수 있도록 합니다.

  3. 대화를 통한 도구 호출

    도구가 에이전트에 등록되면 수동으로 호출할 필요가 없습니다. 대신 에이전트에 질문하거나 도구의 기능이 자연스럽게 필요한 작업을 제공합니다. AI는 사용자가 제공한 대화 컨텍스트 및 도구 설명에 따라 도구를 호출할 시기를 자동으로 결정합니다.

  4. 여러 도구 및 오케스트레이션

    단일 에이전트에 여러 도구를 추가할 수 있으며 AI는 사용자의 요청에 따라 사용할 도구를 자동으로 선택합니다. 프레임워크는 오케스트레이션을 처리하여 적절한 함수를 호출하고 결과를 결합하여 포괄적인 응답을 제공합니다.

도구 개발 모범 사례

  • 명확한 설명: AI가 용도를 이해하는 데 도움이 되는 함수 및 매개 변수에 대한 명확하고 자세한 설명을 작성합니다.
  • 형식 주석: 적절한 Python 형식 힌트를 사용하여 예상된 입력 및 출력 형식 지정
  • 오류 처리: 도구 함수에서 적절한 오류 처리를 구현하여 예기치 않은 입력을 정상적으로 처리
  • 의미 있는 데이터 반환: 함수가 AI가 응답에 효과적으로 사용할 수 있는 데이터를 반환하는지 확인
  • 함수 포커스 유지: 한 함수에서 너무 많은 작업을 수행하지 않고 특정 작업을 처리하도록 각 도구 디자인

이러한 개념을 따르면 기본 제공 도구와 사용자 지정 도구를 모두 사용하여 Microsoft Foundry 에이전트를 확장하여 API와 상호 작용하고 고급 작업을 수행할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 AI가 더 강력하고 실제 애플리케이션을 효율적으로 처리할 수 있습니다.