에이전트 개발

개요

Vertex AI Agent Engine을 사용하려면 먼저 Vertex AI Agent Engine에 배포할 수 있는 에이전트를 개발해야 합니다. 에이전트를 개발하는 가장 쉬운 방법은 Google에서 제공하는 프레임워크별 템플릿 중 하나를 사용하는 것입니다. 프레임워크별 템플릿은 객체를 직렬화하고 프롬프트에 응답하는 코드와 에이전트를 초기화하는 코드를 분리하는 것과 같은 에이전트 개발 중 일반적인 부분을 자동으로 처리합니다. 제공되는 프레임워크별 템플릿은 다음과 같습니다.

프레임워크 설명
LangChain 사전 정의된 구성 및 추상화로 인해 기본 사용 사례에서 쉽게 구현할 수 있습니다.
LangGraph 고급 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 및 되감기/재생 기능을 사용하여 워크플로를 정의하는 그래프 기반 접근 방식입니다.
AG2(이전의 AutoGen) AG2는 LLM 워크플로를 빌드하기 위한 고급 추상화로 멀티 에이전트 대화 프레임워크를 제공합니다.
LlamaIndex 쿼리 파이프라인 LlamaIndex의 쿼리 파이프라인은 검색 증강 생성(RAG) 워크플로를 만들기 위한 고급 인터페이스를 제공합니다.
CrewAI CrewAI는 자율 AI 에이전트를 조정하기 위한 프레임워크입니다.

사용 사례와 맞는 프레임워크별 템플릿이 없으면 자체 커스텀 에이전트를 개발할 수 있습니다.

다음 단계