OpenAI Agents 패턴(1)-간단한 에이전트 호출

OpenAI의 에이전트는 다른 프레임워크과는 확연히 다른 방식으로 접근한다. OpenAI의 오픈소스 SDK를 사용해 간단한 단일 에이전트 앱을 구성하는 방법을 살펴보겠다.

1. 간단한 에이전트 호출 구조

• 에이전트를 하나의 프로세스로 나타낸 데이터 흐름도(Data Flow Diagram)
• 사용자 프롬프트가 시작 신호로 작용하며, 에이전트는 하나 이상의 LLM 호출을 수행하고 응답을 받는다.
• 작업이 완료되면 에이전트 응답을 출력함.

2. 간단한 에이전트 호출 예제

• OpenAI Agent SDK를 사용하여 구현한 기본 프로그램 코드 예제

  • 에이전트를 생성하고 이름(name)과 지침(instruction)을 설정한 후, 이를 실행하여 결과를 출력

  • Streamlit 앱으로 UI 구현하는 방식

• 실행 중인 에이전트를 하나의 프로세스로 표현하고, 그 안팎으로 데이터가 흐르는 방식

  import streamlit as st
  import asyncio from agents 
  import Agent, Runner 
  

• 에이전트의 실행이 완료될 때까지 기다리는 비동기처리 하기 위해 Streamlit 과 asyncio 패키지는 필요

  agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")
    
  async def run_agent(input_string):
      result = await Runner.run(agent, input_string)
      return result.final_output 
  

• Streamlit 함수들을 이용해 사용자 인터페이스(UI) 정의

  st.title("Simple Agent SDK Query")
    
  user_input = st.text_input("Enter a query and press 'Send':")
    
  st.write("Response:")
  response_container = st.container(height=300, border=True)
    
  if st.button("Send"):
      response = asyncio.run(run_agent(user_input))
      with response_container:
          st.markdown(response)
  

• 사용자는 질문을 입력하고 ‘Send’ 버튼을 누를 때, run_agent 를 실행한다.

• 루프를 한 번만 돌고 끝남

  from agents import set_default_openai_api
  set_default_openai_api("chat_completions")
  

• 단순화를 위해 기본 Response API를 사용