120분
프로젝트 구현: 설비 조회 Agent
Day 5: 설비 조회 Agent 프로젝트
프로젝트 구현: 설비 조회 Agent
AI Agent 기초 > Day 5: 설비 조회 Agent 프로젝트
학습 목표
- 이번 주에 배운 모든 기술을 종합하여 Agent를 구현한다
- 5가지 Tool + ReAct Agent + 캐싱 + 에러 처리를 통합한다
- 프로덕션 수준의 코드 품질을 달성한다
미션: 공장 설비 관리 Agent 완성
이번 주에 배운 모든 것을 하나로 합치세요.
체크리스트
- Tool 5종 구현 (설비, 매뉴얼, 재고, 생산, 설비목록)
- JSON Schema 5종 정의
- ReAct 시스템 프롬프트 작성
- Agent 루프 구현 (최대 8회 반복)
- 캐싱 시스템 (TTL 5분)
- 에러 처리 (모든 Tool)
- 모니터링 (호출 로그, 통계)
- 테스트 10가지 시나리오
구현 순서 권장 (합계 120분)
- 데이터 & Tool 함수 (30분)
- JSON Schema 정의 (15분)
- Agent 루프 (30분)
- 캐싱 & 에러 처리 (20분)
- 테스트 & 디버깅 (25분)
오전 일정표(09:30~11:30)의 다섯 칸이 이 순서와 그대로 맞물립니다.
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힌트 보기
- • Tool 함수에서 .upper().strip()으로 입력을 정규화하세요
- • JSON Schema의 description은 최대한 상세하게 작성하세요
- • SYSTEM_PROMPT에 "추측하지 말 것"과 "정상 설비 건너뛸 것"을 명시하세요
- • Agent 루프에서 msg.tool_calls가 None이면 모델이 더 부를 도구가 없다는 뜻입니다. 질문이 풀렸다는 뜻은 아니므로, 답이 부실하면 프롬프트를 고치세요
- • conversation_history에는 user/assistant만 넣습니다. 도구 결과는 남지 않으므로 "아까 그 설비"는 알아듣지만 "아까 그 설비의 진동값"은 다시 조회해야 합니다
- • [-6:]처럼 이력을 자를 때는 왜 6인지, 6을 넘으면 무엇이 잘리는지 주석으로 적어 두세요. 이 판단이 곧 컨텍스트 관리입니다
정답 보기
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AI로 학습하기 — 꿀팁
설비 조회 Agent 통합 스캐폴딩AI 학습 팁
AI에게 5가지 Tool·ReAct Agent·캐싱·에러 처리를 하나의 파일로 통합한 설비 조회 Agent 완성본을 생성시키세요.
제조 설비 조회 Agent를 완성해줘. 설비상태·알람목록·정비이력·부품재고·담당자조회 5개 Tool을 정의하고, ReAct 루프, TTL 캐싱(functools.lru_cache 또는 cachetools), 도구 실패 시 graceful fallback, 최대 10회 반복 가드를 포함한 단일 파이썬 파일로 작성해줘.
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