이 영상에서는 langflow를 사용하여 ai 에이전트를 간편하게 구축하는 방법을 보여줍니다. 이 도구는 코딩에 익숙하지 않은 사람들도 시각적으로 에이전트와 워크플로우를 쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. 또한 에이전트와 워크플로우 간의 차이를 설명하며, 각 유형의 기능을 직접 실습을 통해 배울 수 있는 기회를 제공합니다. AI 기술을 활용한 비즈니스의 가능성을 탐구하며, 나만의 고유한 ai 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다. 이 영상을 통해 기술의 미래에 대한 통찰력을 얻고, 에이전트 개발의 중요성을 이해할 수 있습니다.
1. 🤖 에이전트의 중요성과 Langflow의 역할
에이전트는 2025년의 핵심 키워드로 자리잡아가며, 주요 AI 기업들이 에이전트를 활용하여 제품을 출시하고 연구 논문을 발표하고 있다 .
에이전트를 구축하는 것은 여전히 복잡하고 난해하지만, langflow는 코드 작성 경험이 없더라도 누구나 에이전트를 쉽게 만들 수 있도록 도와준다 .
이 영상에서는 langflow를 소개하고 에이전트 구축에 대한 핵심 개념과 간단한 에이전트를 함께 만들어 볼 예정이다 .
2. 🛠️ Langflow 소개 및 에이전트와 워크플로우의 차이
langflow는 LLM 기반 애플리케이션을 생성하기 위해 만들어진 시각적 프로그래밍 도구이다.
langflow를 통해 사용자는 코드 없이 챗봇부터 자동화된 워크플로우까지 다양한 것을 구축할 수 있다.
에이전트는 동적으로 결정을 내리고 새로운 입력에 즉각적으로 반응한다.
예를 들어, 거래 에이전트는 자금을 통해 수익을 창출하려고 노력하며, 거래 전략을 적용하여 스스로 규칙을 만드는 역할을 한다.
반면, 워크플로우는 정적인 경로를 따라 작업을 실행하며, 주어진 작업을 단계적으로 수행한다.
3. 🚀 Langflow를 이용한 AI 에이전트 구축 과정
langflow에 접속하여 무료 시작하기 버튼을 클릭하고, Google 또는 GitHub로 로그인해야 한다 .
기본 프롬프트, RAG, 에이전트의 세 가지 주요 옵션이 있으며, RAG는 외부 지식을 부가하여 LLM과 통합하는 방법이다 .
RAG는 데이터베이스나 문서 등의 외부 소스에서 관련 정보를 검색하여 질문에 정확한 답변을 제공해준다 .
에이전트를 이용해 복잡한 의사결정을 할 수 있으며, 기본적인 프롬프트를 접목하여 간단한 챗봇을 구축하는 과정을 설명한다 .
API 키를 설정 및 노드를 연결하는 과정을 거쳐, langflow 프로젝트를 완성할 수 있으며, 단 몇 개의 블록만으로 기능을 구현할 수 있다 .
4. 🤖 RAG 워크플로우와 AI 에이전트 구축
RAG 워크플로우를 구축하는 것은 langflow의 중요한 주제로 다른 영상에서 다룰 예정입니다 .
사용자에게 적합한 데이터를 검색하기 위해 Pinecone 또는 Weaviate와 같은 벡터 데이터베이스를 연결할 수 있다 .
SEO는 키워드 찾기, 작성, 출판을 포함한 여러 작업이 필요한 독립적인 업무라고 언급된다 .
키워드 생성을 위해 ai 에이전트를 사용하여 제공하는 정보에 대해 분석하고 제안된 키워드를 작성하는 계획이 진행된다 .
사용자 정의를 통해 핵심 프롬프트를 조정할 수 있으며, OpenAI 키를 사용하여 LLM과 연결한다 .
AI 블록을 추가하여 이전 블록에서 생성된 컨텐츠를 기반으로 새로운 컨텐츠를 생성할 수 있는 작업이 진행된다 .
주식 시장에 대한 키워드 조사 및 블로그 작성을 통해 ai 에이전트의 사용성을 보여주는 데 중점을 둔다 .
5. 🤖 주식 시장 연구를 위한 AI 에이전트 구축
주식 시장 연구를 위해 또 다른 ai 에이전트를 구축하는 과정을 소개한다 .
기존의 SEO 템플릿과는 다르게, 순차적 작업 에이전트라는 템플릿을 사용할 수 있다 .
이 템플릿에는 금융 분석, 연구자 등의 여러 에이전트가 포함되어 있으며, 다양한 도구를 사용할 수 있다 .
Tavali라는 내장 검색 엔진을 활용하여 LLMs와 RAG에 적합한 검색 기능을 지원한다 .
Apple(AAPL) 또는 Tesla에 대한 분석 요청을 통해 ai 에이전트를 테스트할 수 있다 .
요청한 분석 결과는 요약, 시각적 맥락, 숫자 등 매우 유용한 정보를 제공한다 .
코드를 사용하지 않고도 langflow를 통해 손쉽게 에이전트를 구축할 수 있음을 강조하며, 놀라운 결과를 보여준다 .
6. 🤖 다음 단계는 당신의 차례이다
시청자들은 자신이 직접 워크플로우와 에이전트를 구축하는 방법을 배웠다고 기대된다.
이 영상에서는 시청자들에게 어떤 에이전트를 만들고 싶은지 아이디어를 댓글로 남겨달라고 요청하고 있다.
더 많은 노코드와 AI 도구에 대한 심층 내용을 보려면 Builder Central을 팔로우하라고 강조하고 있다.
https://youtu.be/FPbZYCrql8k?si=NGtK7sWuE6YOEU6M
#Langflow #AI 에이전트 #워크플로우 #자동화 #노코드 #자연어모델
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