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AI Agents · 강의

일반적인 도구 세트(웹, 계산기, RAG)

입문용 도구 상자를 만들어보세요. 웹 검색, 수학 계산, 지식 기반 질의를 제공하며 데모의 80%를 다룹니다.

일반적인 도구 세트(웹, 계산기, RAG)은(는) CoddyKit의 무료 AI Agents 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 AI Agents 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. AI Agents 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

기본 도구 상자

세 가지 도구로 에이전트 데모의 80%를 구현할 수 있습니다:

  1. web_search — 공개 웹 검색
  2. calculator — 수학 식 평가
  3. retrieve — 내부 지식 기반 검색(RAG)

도구 1: 웹 검색

Tavily, Serper 또는 Brave Search API를 사용합니다:

import requests

def web_search(query: str, k: int = 5):
    r = requests.post('https://api.tavily.com/search',
        json={'api_key': TAVILY_KEY, 'query': query, 'max_results': k})
    results = r.json()['results']
    return [
        {'title': r['title'], 'url': r['url'], 'snippet': r['content'][:300]}
        for r in results
    ]

Web Search Tool Schema

schema_search = {'type': 'function', 'function': {
    'name': 'web_search',
    'description': 'Search the public web. Use for current events or facts after the knowledge cutoff.',
    'parameters': {'type': 'object', 'properties': {
        'query': {'type': 'string', 'description': 'What to search for'},
        'k': {'type': 'integer', 'default': 5}
    }, 'required': ['query']}
}}
import json
print(json.dumps(schema_search, indent=2))

도구 2: 계산기

모델은 머릿속으로 산술을 안정적으로 수행할 수 없습니다. 계산기 도구를 사용하면 대부분의 수치 오류를 해결할 수 있습니다:

import math

ALLOWED = {k: getattr(math, k) for k in ['sqrt','log','exp','sin','cos','tan','pi','e']}

def calculator(expression: str) -> str:
    try:
        return str(eval(expression, {'__builtins__': {}}, ALLOWED))
    except Exception as e:
        return f'Error: {e}'

print(calculator('sqrt(16) + 2'))

Calculator Tool Schema

schema_calc = {'type': 'function', 'function': {
    'name': 'calculator',
    'description': 'Evaluate a math expression like 2 + 3 * sqrt(16). Use for any arithmetic.',
    'parameters': {'type': 'object', 'properties': {
        'expression': {'type': 'string'}
    }, 'required': ['expression']}
}}
import json
print(json.dumps(schema_calc, indent=2))

Tool 3: RAG / Knowledge Retrieval

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma

store = Chroma(persist_directory='./db', embedding_function=OpenAIEmbeddings())

def retrieve(query: str, k: int = 4):
    docs = store.similarity_search(query, k=k)
    return [{'text': d.page_content, 'source': d.metadata.get('source')} for d in docs]

Retrieve Tool Schema

schema_retrieve = {'type': 'function', 'function': {
    'name': 'retrieve',
    'description': 'Search the internal knowledge base for company-specific information (policies, docs, history).',
    'parameters': {'type': 'object', 'properties': {
        'query': {'type': 'string'},
        'k': {'type': 'integer', 'default': 4}
    }, 'required': ['query']}
}}
import json
print(json.dumps(schema_retrieve, indent=2))

도구 4: 코드 인터프리터(보너스)

데이터 작업을 위해 에이전트에 Python 샌드박스를 제공하십시오:

def run_python(code: str) -> str:
    # Use a sandboxed environment (E2B, Firecracker, gVisor)
    return sandbox.run(code).stdout

도구 5: HTTP 가져오기(보너스)

특정 URL을 가져올 때 사용합니다(web_search가 유망한 링크를 반환한 후):

def fetch_url(url: str) -> str:
    r = requests.get(url, timeout=10)
    return BeautifulSoup(r.text, 'html.parser').get_text()[:5000]

도구 설명 작성 팁

  • 도구가 무엇을 하는지만 말하지 말고 WHEN 사용할지도 설명하십시오
  • 일반적인 입력과 출력을 언급하십시오
  • 제한 사항을 기록하십시오("영어 텍스트에서만 작동", "5초 시간 초과")

도구 중복 방지

목적이 겹치는 두 도구는 모델을 혼란스럽게 합니다. search_web와 retrieve가 모두 "검색"을 수행한다면, 각각 언제 사용해야 하는지 설명에서 명확히 구분하십시오.

도구 사용 평가

질문 50개로 작은 테스트 세트를 구축하십시오. 각 질문에는 호출해야 할 "올바른" 도구가 있습니다. 에이전트를 실행하고 올바른 도구를 선택하는 비율을 측정하십시오. 매우 유용한 지표입니다.

숨겨진 도구

일부 도구는 유용하지만 항상 필요한 것은 아닙니다. 관련이 있을 때만 표시하십시오. 예를 들어 사용자가 인증되었고 환불을 요청할 때만 refund_order를 표시할 수 있습니다.

선택을 개선하는 가장 좋은 방법

에이전트가 잘못된 도구를 너무 자주 선택하고 있습니다. 가장 간단한 해결 방법은 무엇입니까?

복습

기본 도구 상자는 web_search, calculator, retrieve입니다. 구축하고, 평가하고, 설명을 반복해서 개선하십시오. 초기 에이전트 사용 사례 대부분을 다룰 수 있습니다.

자주 묻는 질문

“일반적인 도구 세트(웹, 계산기, RAG)” 강의는 무료인가요?

네 — “일반적인 도구 세트(웹, 계산기, RAG)” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 AI Agents 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. AI Agents 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“일반적인 도구 세트(웹, 계산기, RAG)”에서 뭘 배우나요?

입문용 도구 상자를 만들어보세요. 웹 검색, 수학 계산, 지식 기반 질의를 제공하며 데모의 80%를 다룹니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 AI Agents을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

AI Agents을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 AI Agents은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.

“일반적인 도구 세트(웹, 계산기, RAG)” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 AI Agents 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 AI Agents 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. ReAct: 추론 + 행동 패턴
  2. 처음부터 ReAct 구현
  3. 일반적인 도구 세트(웹, 계산기, RAG)
  4. 도구 오류 감지 및 복구
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