Agentic AI

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 설정
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)

# 도구 정의 (Agent가 사용할 외부 기능)
def search_web(query: str) -> str:
    """웹 검색을 수행합니다."""
    # 실제로는 검색 API 호출
    return f"'{query}'에 대한 검색 결과..."

def calculate(expression: str) -> str:
    """수학 계산을 수행합니다."""
    try:
        return str(eval(expression))
    except:
        return "계산 오류"

def send_email(to: str, subject: str, body: str) -> str:
    """이메일을 전송합니다."""
    # 실제로는 이메일 API 호출
    return f"이메일 전송 완료: {to}"

tools = [
    Tool(name="WebSearch", func=search_web, description="웹 검색"),
    Tool(name="Calculator", func=calculate, description="수학 계산"),
    Tool(name="SendEmail", func=send_email, description="이메일 전송"),
]

# ReAct 에이전트 생성
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    verbose=True,  # 추론 과정 출력
    max_iterations=10,  # 무한 루프 방지
    handle_parsing_errors=True
)

# 에이전트 실행 - 복잡한 작업도 자율적으로 처리
result = agent_executor.invoke({
    "input": "2024년 AI 트렌드를 검색하고, 주요 키워드 3개를 정리해서 team@company.com으로 보내줘"
})
print(result["output"])