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LangChain과 VibeCodeCheap으로 AI 에이전트 구축하기
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LangChain과 VibeCodeCheap으로 AI 에이전트 구축하기

• 2 분 읽기
langchain ai-agents tutorial python

AI 에이전트는 지능형 애플리케이션 구축 방식을 변화시키고 있습니다. 이 튜토리얼에서는 LangChain과 VibeCodeCheap의 저렴한 API를 사용하여 강력한 AI 에이전트를 구축합니다.

구축할 것

다음을 할 수 있는 리서치 어시스턴트 에이전트:

  • 웹에서 정보 검색
  • 콘텐츠 요약
  • 후속 질문에 응답
  • 대화 컨텍스트 유지

전제 조건

  • Python 3.9+
  • VibeCodeCheap API 키
  • 기본 Python 지식

1단계: 의존성 설치

pip install langchain langchain-openai python-dotenv

2단계: API 구성

.env 파일 생성:

OPENAI_API_KEY=your-vibecodecheap-key
OPENAI_API_BASE=https://api.vibecodecheap.com/v1

3단계: 에이전트 생성

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent
from langchain.tools import tool
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# VibeCodeCheap으로 LLM 초기화
llm = ChatOpenAI(
    model="claude-sonnet-4.5",
    openai_api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    openai_api_base=os.getenv("OPENAI_API_BASE"),
)

@tool
def search_web(query: str) -> str:
    """웹에서 정보를 검색합니다."""
    # 검색 구현
    return f"검색 결과: {query}"

@tool
def summarize(text: str) -> str:
    """주어진 텍스트를 요약합니다."""
    return llm.invoke(f"이것을 요약해: {text}").content

# 에이전트 생성
tools = [search_web, summarize]

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "당신은 도움이 되는 리서치 어시스턴트입니다."),
    MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),
    ("human", "{input}"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),
])

agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

4단계: 에이전트 실행

result = agent_executor.invoke({
    "input": "AI 코딩 어시스턴트의 최신 트렌드를 조사해",
    "chat_history": []
})

print(result["output"])

AI 에이전트에 왜 VibeCodeCheap을?

에이전트 구축에는 많은 API 호출이 필요합니다. 우리의 가격으로 저렴하게:

  • 50% 비용 절감 - 더 많은 실험, 더 적은 걱정
  • OpenAI 호환 - LangChain과 바로 작동
  • 여러 모델 - Claude, GPT-4, Gemini 시도
  • 높은 속도 제한 - 프로덕션 워크로드 처리

다음 단계

  • 에이전트에 더 많은 도구 추가
  • 긴 대화를 위한 메모리 구현
  • 웹 서비스로 배포

오늘부터 AI 에이전트 구축 시작하기

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