에이전트

# LangChain을 이용한 ReAct 에이전트 구현
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import Tool
from langchain import hub
import requests

# LLM 초기화
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)

# 도구 정의: 날씨 조회 API
def get_weather(city: str) -> str:
    """도시의 현재 날씨를 조회합니다."""
    # 실제로는 OpenWeatherMap 등 API 호출
    return f"{city}의 현재 날씨: 맑음, 기온 22도"

def search_web(query: str) -> str:
    """웹 검색을 수행합니다."""
    # 실제로는 Google Search API 등 사용
    return f"'{query}' 검색 결과: 관련 정보 3건 발견..."

def run_python(code: str) -> str:
    """Python 코드를 실행합니다."""
    try:
        exec_globals = {}
        exec(code, exec_globals)
        return str(exec_globals.get('result', '실행 완료'))
    except Exception as e:
        return f"오류: {str(e)}"

# 도구 리스트 생성
tools = [
    Tool(name="weather", func=get_weather, description="도시의 날씨를 조회"),
    Tool(name="search", func=search_web, description="웹 검색 수행"),
    Tool(name="python", func=run_python, description="Python 코드 실행"),
]

# ReAct 프롬프트 로드
prompt = hub.pull("hwchase17/react")

# 에이전트 생성
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    verbose=True,      # 추론 과정 출력
    max_iterations=5   # 최대 반복 횟수
)

# 에이전트 실행
result = agent_executor.invoke({
    "input": "서울 날씨를 확인하고, 비가 오면 우산을 챙기라고 알려줘"
})

print("에이전트 응답:", result["output"])