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How to Design Good AI Agents

(위 이미지를 클릭하면 이 강의의 영상을 볼 수 있습니다)

도구 사용 디자인 패턴

도구는 AI 에이전트가 더 넓은 범위의 기능을 가질 수 있도록 해주는 흥미로운 요소입니다. 에이전트가 수행할 수 있는 행동이 제한적일 때, 도구를 추가하면 에이전트가 다양한 행동을 수행할 수 있게 됩니다. 이 장에서는 AI 에이전트가 특정 도구를 사용하여 목표를 달성하는 방법을 설명하는 도구 사용 디자인 패턴에 대해 살펴보겠습니다.

소개

이 강의에서는 다음 질문에 답하고자 합니다:

학습 목표

이 강의를 완료한 후, 여러분은 다음을 할 수 있습니다:

도구 사용 디자인 패턴이란 무엇인가요?

도구 사용 디자인 패턴은 LLM이 외부 도구와 상호작용하여 특정 목표를 달성할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춥니다. 도구는 에이전트가 행동을 수행하기 위해 실행할 수 있는 코드입니다. 도구는 계산기와 같은 간단한 함수일 수도 있고, 주식 가격 조회나 날씨 예보와 같은 제3자 서비스에 대한 API 호출일 수도 있습니다. AI 에이전트의 맥락에서 도구는 모델 생성 함수 호출에 따라 에이전트가 실행하도록 설계됩니다.

이 패턴이 적용될 수 있는 사용 사례는 무엇인가요?

AI 에이전트는 도구를 활용하여 복잡한 작업을 완료하거나 정보를 검색하거나 결정을 내릴 수 있습니다. 도구 사용 디자인 패턴은 데이터베이스, 웹 서비스 또는 코드 인터프리터와 같은 외부 시스템과 동적으로 상호작용해야 하는 시나리오에서 자주 사용됩니다. 이 능력은 다음과 같은 다양한 사용 사례에 유용합니다:

디자인 패턴을 구현하기 위해 필요한 요소/구성 요소는 무엇인가요?

이 구성 요소들은 AI 에이전트가 다양한 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 도구 사용 디자인 패턴을 구현하기 위해 필요한 주요 요소를 살펴보겠습니다:

다음으로 함수/도구 호출에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

함수/도구 호출

함수 호출은 대형 언어 모델(LLM)이 도구와 상호작용할 수 있도록 하는 주요 방법입니다. ‘함수’와 ‘도구’는 종종 서로 교환하여 사용되는데, ‘함수’(재사용 가능한 코드 블록)가 에이전트가 작업을 수행하는 데 사용하는 ‘도구’이기 때문입니다. 함수의 코드가 호출되기 위해서는 LLM이 사용자 요청을 함수 설명과 비교해야 합니다. 이를 위해 사용 가능한 모든 함수의 설명을 포함하는 스키마가 LLM에 전달됩니다. LLM은 작업에 가장 적합한 함수를 선택하고 함수 이름과 인수를 반환합니다. 선택된 함수가 호출되고, 그 응답이 LLM에 다시 전달되며, LLM은 정보를 사용하여 사용자 요청에 응답합니다.

에이전트에 대한 함수 호출을 구현하려면 다음이 필요합니다:

  1. 함수 호출을 지원하는 LLM 모델
  2. 함수 설명을 포함하는 스키마
  3. 설명된 각 함수의 코드

샌프란시스코의 현재 시간을 가져오는 예제를 사용해 설명해 보겠습니다:

  1. 함수 호출을 지원하는 LLM 초기화:

    모든 모델이 함수 호출을 지원하는 것은 아니므로 사용하는 LLM이 이를 지원하는지 확인하는 것이 중요합니다. Azure OpenAI는 함수 호출을 지원합니다. Azure OpenAI 클라이언트를 초기화하는 것으로 시작할 수 있습니다.

     # Initialize the Azure OpenAI client
 client = AzureOpenAI(
     azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"), 
     api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
     api_version="2024-05-01-preview"
 )

  2. 함수 스키마 생성:

    다음으로 함수 이름, 함수가 수행하는 작업에 대한 설명, 함수 매개변수의 이름과 설명을 포함하는 JSON 스키마를 정의합니다. 그런 다음 이 스키마를 이전에 생성한 클라이언트와 함께 샌프란시스코의 시간을 찾으려는 사용자 요청과 함께 전달합니다. 중요한 점은 도구 호출이 반환된다는 것이며, 질문에 대한 최종 답변이 아니라는 것입니다. 앞서 언급했듯이, LLM은 작업에 선택된 함수 이름과 전달될 인수를 반환합니다.

     # Function description for the model to read
 tools = [
     {
         "type": "function",
         "function": {
             "name": "get_current_time",
             "description": "Get the current time in a given location",
             "parameters": {
                 "type": "object",
                 "properties": {
                     "location": {
                         "type": "string",
                         "description": "The city name, e.g. San Francisco",
                     },
                 },
                 "required": ["location"],
             },
         }
     }
 ]

      
 # Initial user message
 messages = [{"role": "user", "content": "What's the current time in San Francisco"}] 
  
 # First API call: Ask the model to use the function
   response = client.chat.completions.create(
       model=deployment_name,
       messages=messages,
       tools=tools,
       tool_choice="auto",
   )
  
   # Process the model's response
   response_message = response.choices[0].message
   messages.append(response_message)
  
   print("Model's response:")  

   print(response_message)
  

     Model's response:
 ChatCompletionMessage(content=None, role='assistant', function_call=None, tool_calls=[ChatCompletionMessageToolCall(id='call_pOsKdUlqvdyttYB67MOj434b', function=Function(arguments='{"location":"San Francisco"}', name='get_current_time'), type='function')])

  3. 작업을 수행하는 데 필요한 함수 코드:

    이제 LLM이 실행해야 할 함수를 선택했으므로 작업을 수행하는 코드를 구현하고 실행해야 합니다. 우리는 Python으로 현재 시간을 가져오는 코드를 구현할 수 있습니다. 또한 response_message에서 이름과 인수를 추출하여 최종 결과를 얻는 코드를 작성해야 합니다.

       def get_current_time(location):
     """Get the current time for a given location"""
     print(f"get_current_time called with location: {location}")  
     location_lower = location.lower()
        
     for key, timezone in TIMEZONE_DATA.items():
         if key in location_lower:
             print(f"Timezone found for {key}")  
             current_time = datetime.now(ZoneInfo(timezone)).strftime("%I:%M %p")
             return json.dumps({
                 "location": location,
                 "current_time": current_time
             })
      
     print(f"No timezone data found for {location_lower}")  
     return json.dumps({"location": location, "current_time": "unknown"})

      # Handle function calls
   if response_message.tool_calls:
       for tool_call in response_message.tool_calls:
           if tool_call.function.name == "get_current_time":
     
               function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
     
               time_response = get_current_time(
                   location=function_args.get("location")
               )
     
               messages.append({
                   "tool_call_id": tool_call.id,
                   "role": "tool",
                   "name": "get_current_time",
                   "content": time_response,
               })
   else:
       print("No tool calls were made by the model.")  
  
   # Second API call: Get the final response from the model
   final_response = client.chat.completions.create(
       model=deployment_name,
       messages=messages,
   )
  
   return final_response.choices[0].message.content

       get_current_time called with location: San Francisco
   Timezone found for san francisco
   The current time in San Francisco is 09:24 AM.

함수 호출은 대부분의 에이전트 도구 사용 설계의 핵심이지만, 처음부터 이를 구현하는 것은 때로는 어려울 수 있습니다. Lesson 2에서 배운 것처럼 에이전트 프레임워크는 도구 사용을 구현하기 위한 사전 구축된 구성 요소를 제공합니다.

에이전트 프레임워크를 활용한 도구 사용 예제

다양한 에이전트 프레임워크를 사용하여 도구 사용 디자인 패턴을 구현하는 방법에 대한 몇 가지 예를 소개합니다:

Semantic Kernel

Semantic Kernel은 대형 언어 모델(LLM)을 사용하는 .NET, Python, Java 개발자를 위한 오픈 소스 AI 프레임워크입니다. 함수 호출을 자동으로 설명하고 함수와 매개변수를 모델에 전달하는 직렬화 과정을 통해 함수 호출 사용을 간소화합니다. 또한 모델과 코드 간의 상호작용을 처리합니다. Semantic Kernel과 같은 에이전트 프레임워크를 사용하면 파일 검색 및 코드 인터프리터와 같은 사전 구축된 도구에 액세스할 수 있다는 장점도 있습니다.

다음 다이어그램은 Semantic Kernel을 사용한 함수 호출 과정을 보여줍니다:

function calling

Semantic Kernel에서는 함수/도구를 플러그인이라고 부릅니다. 이전에 본 get_current_time 함수를 클래스 형태로 변환하여 플러그인으로 만들 수 있습니다. 또한 함수 설명을 받는 kernel_function 데코레이터를 가져올 수 있습니다. 그런 다음 GetCurrentTimePlugin으로 커널을 생성하면 커널이 함수와 매개변수를 자동으로 직렬화하여 LLM에 보낼 스키마를 생성합니다.

from semantic_kernel.functions import kernel_function

class GetCurrentTimePlugin:
    async def __init__(self, location):
        self.location = location

    @kernel_function(
        description="Get the current time for a given location"
    )
    def get_current_time(location: str = ""):
        ...


from semantic_kernel import Kernel

# Create the kernel
kernel = Kernel()

# Create the plugin
get_current_time_plugin = GetCurrentTimePlugin(location)

# Add the plugin to the kernel
kernel.add_plugin(get_current_time_plugin)

Azure AI Agent Service

Azure AI Agent Service는 개발자가 기본 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 관리하지 않고도 고품질의 확장 가능한 AI 에이전트를 안전하게 구축, 배포 및 확장할 수 있도록 설계된 최신 에이전트 프레임워크입니다. 특히 엔터프라이즈 애플리케이션에 유용하며, 엔터프라이즈급 보안을 갖춘 완전 관리형 서비스입니다.

LLM API를 직접 개발하는 것과 비교했을 때, Azure AI Agent Service는 다음과 같은 장점을 제공합니다:

Azure AI Agent Service에서 사용할 수 있는 도구는 두 가지 범주로 나뉩니다:

  1. 지식 도구:
  2. 액션 도구:

Agent Service를 사용하면 이러한 도구를 toolset으로 함께 사용할 수 있습니다. 또한 특정 대화의 메시지 기록을 추적하는 threads를 활용합니다.

Contoso라는 회사의 영업 에이전트라고 가정해 보겠습니다. 여러분은 영업 데이터를 분석할 수 있는 대화형 에이전트를 개발하고 싶습니다.

다음 이미지는 Azure AI Agent Service를 사용하여 영업 데이터를 분석하는 방법을 보여줍니다:

Agentic Service In Action

이 서비스에서 도구를 사용하려면 클라이언트를 생성하고 도구 또는 도구 세트를 정의할 수 있습니다. 이를 실제로 구현하기 위해 다음 Python 코드를 사용할 수 있습니다. LLM은 도구 세트를 살펴보고 사용자가 생성한 함수 fetch_sales_data_using_sqlite_query를 사용할지, 아니면 사전 구축된 코드 인터프리터를 사용할지 사용자 요청에 따라 결정할 수 있습니다.

import os
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from fetch_sales_data_functions import fetch_sales_data_using_sqlite_query # fetch_sales_data_using_sqlite_query function which can be found in a fetch_sales_data_functions.py file.
from azure.ai.projects.models import ToolSet, FunctionTool, CodeInterpreterTool

project_client = AIProjectClient.from_connection_string(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    conn_str=os.environ["PROJECT_CONNECTION_STRING"],
)

# Initialize function calling agent with the fetch_sales_data_using_sqlite_query function and adding it to the toolset
fetch_data_function = FunctionTool(fetch_sales_data_using_sqlite_query)
toolset = ToolSet()
toolset.add(fetch_data_function)

# Initialize Code Interpreter tool and adding it to the toolset. 
code_interpreter = code_interpreter = CodeInterpreterTool()
toolset = ToolSet()
toolset.add(code_interpreter)

agent = project_client.agents.create_agent(
    model="gpt-4o-mini", name="my-agent", instructions="You are helpful agent", 
    toolset=toolset
)

신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하기 위해 도구 사용 디자인 패턴을 사용할 때 고려해야 할 특별한 사항은 무엇인가요?

LLM이 동적으로 생성한 SQL과 관련된 일반적인 우려는 보안, 특히 SQL 삽입 또는 데이터베이스 삭제나 변조와 같은 악의적인 행동의 위험입니다. 이러한 우려는 타당하지만, 데이터베이스 액세스 권한을 적절히 구성함으로써 효과적으로 완화할 수 있습니다. 대부분의 데이터베이스에서는 데이터베이스를 읽기 전용으로 구성하는 것이 포함됩니다. PostgreSQL이나 Azure SQL과 같은 데이터베이스 서비스의 경우 앱에 읽기 전용(SELECT) 역할을 할당해야 합니다. 앱을 안전한 환경에서 실행하면 보호 수준이 더욱 강화됩니다. 기업 환경에서는 데이터를 일반적으로 운영 시스템에서 추출하고 변환하여 읽기 전용 데이터베이스나 데이터 웨어하우스로 옮기며, 사용자 친화적인 스키마를 제공합니다. 이러한 접근 방식은 데이터의 보안을 유지하고 성능 및 접근성을 최적화하며, 앱이 제한된 읽기 전용 접근 권한만 가지도록 보장합니다.

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