AI 에이전트 도구
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이 문서에서는 Mosaic AI 에이전트 프레임워크를 사용하여 AI 에이전트 도구를 빌드하는 방법에 대한 개요를 제공합니다.
AI 에이전트 도구를 사용하면 에이전트가 구조화되거나 구조화되지 않은 데이터를 검색하고 사용자 지정 코드를 실행하는 등의 언어 생성 이외의 작업을 수행할 수 있습니다.
AI 에이전트에 대한 소개는 복합 AI 시스템 및 AI 에이전트란?을 참조하세요..
Unity 카탈로그 함수 도구 및 에이전트 코드 도구
Mosaic AI Agent Framework를 사용하여 도구를 만들려면 다음 방법의 조합을 사용할 수 있습니다.
메서드 | 설명 |
---|---|
Unity 카탈로그 함수 | - 기본 제공 보안 및 규정 준수 기능을 사용하여 Unity 카탈로그에서 정의 및 관리 - 더 쉬운 검색 가능성, 거버넌스 및 재사용을 부여합니다. - 큰 데이터 세트에 변환 및 집계를 적용하는 데 적합합니다. |
에이전트 코드 도구 | - AI 에이전트의 코드에 정의됨 - REST API를 호출하거나, 임의의 코드를 사용하거나, 대기 시간이 짧은 도구를 실행하는 데 유용합니다. - 함수의 내장 관리와 기능 발견의 부족 |
두 방법 모두 사용자 지정 Python 에이전트 또는 LangGraph와 같은 에이전트 작성 라이브러리와 호환됩니다.
AI 에이전트 도구 만들기
에이전트가 사용자 지정 Python 코드를 실행할 수 있도록 하는 AI 에이전트 도구를 만드는 방법을 알아봅니다. Unity 카탈로그 함수를 사용하여 사용자 지정 AI 에이전트 도구 만들기참조하세요.
에이전트 도구 예제
에이전트 도구의 예제는 다음 문서를 참조하세요.
- 코드 인터프리터 도구는 사용자가 Python과 같은 임의의 코드를 실행할 수 있도록 해줍니다.
- 구조화된 데이터 검색 도구는 에이전트가 SQL 테이블과 같은 구조화된 데이터 원본을 쿼리할 수 있게 해줍니다.
- 구조화되지 않은 데이터 검색 도구는 에이전트가 텍스트 말뭉치와 같은 구조화되지 않은 데이터 원본을 쿼리하여 검색 기반 생성을 수행할 수 있게 합니다.
- 외부 연결 도구는 에이전트 도구를 외부 서비스 및 API에 연결합니다.
에이전트에 Unity 카탈로그 도구 추가
에이전트 코드에 정의된 에이전트 코드 도구와 달리 Unity 카탈로그 도구를 에이전트에 명시적으로 추가하여 사용할 수 있도록 해야 합니다.
Databricks는 UCFunctionToolkit
사용하여 Unity 카탈로그 도구를 에이전트 제작 프레임워크 및 SDK와 통합하는 것이 좋습니다.
Unity 카탈로그 함수를 사용하여 사용자 지정 AI 에이전트 도구 만들기참조하세요.
또한 AI Playground를 사용하여 에이전트에 Unity 카탈로그 도구를 프로토타입 동작에 빠르게 추가할 수 있습니다. AI Playground 의프로토타입 도구 호출 에이전트를 참조하세요.
명확한 설명서를 사용하여 도구 호출 개선
잘 문서화된 도구는 AI 에이전트가 도구를 효과적으로 사용하는 시기와 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 도구 매개 변수 및 반환 값을 문서화할 때 다음 모범 사례를 따릅니다.
- Unity 카탈로그 함수의 경우
COMMENT
사용하여 도구 기능 및 매개 변수를 설명합니다. - 예상된 입력 및 출력을 명확하게 정의합니다.
- 유용성을 향상시키기 위해 의미 있는 설명을 제공합니다.
예: 효과적인 도구 설명서
다음 예제에서는 구조화된 테이블을 쿼리하는 Unity 카탈로그 함수 도구에 대한 유효 COMMENT
문자열을 보여 줍니다.
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.lookup_customer_info(
customer_name STRING COMMENT 'Name of the customer whose info to look up.'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Returns metadata about a specific customer including their email and ID.'
RETURN SELECT CONCAT(
'Customer ID: ', customer_id, ', ',
'Customer Email: ', customer_email
)
FROM main.default.customer_data
WHERE customer_name = customer_name
LIMIT 1;
예: 비효율적인 도구 설명서
다음 예제에서는 중요한 세부 정보가 부족하여 AI 에이전트가 도구를 효과적으로 사용하기 어렵게 만듭니다.
CREATE OR REPLACE FUNCTION main.default.lookup_customer_info(
customer_name STRING COMMENT 'Name of the customer.'
)
RETURNS STRING
COMMENT 'Returns info about a customer.'
RETURN SELECT CONCAT(
'Customer ID: ', customer_id, ', ',
'Customer Email: ', customer_email
)
FROM main.default.customer_data
WHERE customer_name = customer_name
LIMIT 1;