API 뒤에서 에이전트 제공
인증, 요청 검증, SSE 또는 WebSockets를 통한 스트리밍을 포함해 에이전트를 FastAPI로 감싸보세요.
API 뒤에서 에이전트 제공은(는) CoddyKit의 무료 AI Agents 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 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.
노트북에서 서비스로
노트북에서 작동하는 에이전트는 시작점일 뿐입니다. 출시하려면 다른 서비스가 호출할 수 있는 HTTP API로 감싸야 합니다.
FastAPI Skeleton
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class AgentRequest(BaseModel):
query: str
user_id: str
class AgentResponse(BaseModel):
answer: str
trace_id: str
@app.post('/agents/qa', response_model=AgentResponse)
def qa(req: AgentRequest):
trace_id = run_agent(req.query, req.user_id)
return AgentResponse(answer=result.answer, trace_id=trace_id)인증
모든 에이전트 엔드포인트는 인증해야 합니다. 호출자 유형에 따라 API 키 또는 OAuth를 사용합니다:
from fastapi import Header, HTTPException
def require_api_key(api_key: str = Header(alias='X-API-Key')):
if not is_valid(api_key):
raise HTTPException(401, 'Invalid API key')
return api_key
@app.post('/agents/qa')
def qa(req: AgentRequest, key=Depends(require_api_key)):
...스트리밍 응답
채팅 화면에서는 SSE로 토큰을 스트리밍합니다:
from fastapi.responses import StreamingResponse
@app.post('/agents/qa/stream')
def qa_stream(req: AgentRequest):
def gen():
for chunk in stream_agent(req.query):
yield f'data: {chunk}\n\n'
yield 'data: [DONE]\n\n'
return StreamingResponse(gen(), media_type='text/event-stream')요청 검증
Pydantic은 자료형과 기본 검증을 적용합니다. 필요에 따라 사용자 지정 검증을 추가합니다:
from pydantic import Field
class AgentRequest(BaseModel):
query: str = Field(min_length=1, max_length=10_000)
user_id: str
options: dict = {}오류 처리
예외를 깔끔한 HTTP 응답으로 변환합니다:
from fastapi import HTTPException
@app.exception_handler(BudgetExceeded)
def budget_handler(req, exc):
return JSONResponse({'error': 'budget-exceeded'}, status_code=429)
@app.exception_handler(Exception)
def catch_all(req, exc):
log.exception('Unhandled')
return JSONResponse({'error': 'internal', 'trace_id': get_trace_id()}, status_code=500)동시성
FastAPI는 기본적으로 비동기 방식으로 동작합니다. CPU를 많이 사용하는 에이전트(드묾)나 차단형 SDK에는 비동기 클라이언트를 사용합니다:
from openai import AsyncOpenAI
client = AsyncOpenAI()
async def run_agent_async(query):
return await client.chat.completions.create(...)Health and Readiness Endpoints
@app.get('/healthz')
def healthz():
return {'status': 'ok'}
@app.get('/readyz')
def readyz():
if not vector_db.is_healthy():
raise HTTPException(503)
return {'status': 'ready'}Containerise
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ['uvicorn', 'main:app', '--host', '0.0.0.0', '--port', '8080']여러 작업자로 실행하기
운영 환경에서는 Uvicorn + Gunicorn을 사용합니다:
gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker -w 4 main:app역방향 프록시
TLS를 적용하고 gzip을 사용하며 IP 허용 목록을 관리하려면 Nginx 또는 Caddy를 앞단에 배치하십시오.
Logging Structured Output
import structlog
log = structlog.get_logger()
@app.middleware('http')
async def log_requests(request, call_next):
response = await call_next(request)
log.info('http', method=request.method, path=request.url.path, status=response.status_code)
return responseCORS for Browser Clients
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=['https://app.example.com'],
allow_methods=['*'], allow_headers=['*']
)프로덕션 점검 항목
모든 프로덕션 에이전트 API에 필수적인 것은 무엇입니까?
요약
FastAPI + Pydantic + 비동기 클라이언트 + 스트리밍 + 인증 + 구조화된 로그 + 상태 확인 프로브입니다. 이것이 프로덕션의 최소 구성입니다.
자주 묻는 질문
“API 뒤에서 에이전트 제공” 강의는 무료인가요?
네 — “API 뒤에서 에이전트 제공” 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.
“API 뒤에서 에이전트 제공”에서 뭘 배우나요?
인증, 요청 검증, SSE 또는 WebSockets를 통한 스트리밍을 포함해 에이전트를 FastAPI로 감싸보세요. 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 1번째 강의입니다.
“API 뒤에서 에이전트 제공” 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
- API 뒤에서 에이전트 제공
- 비동기 작업 흐름 및 백그라운드 작업
- 속도 제한 및 할당량 관리
- 에이전트를 위한 블루-그린 및 카나리 배포