Tiger 🐅, LLM Agent를 위한 프레임워크 (feat. Upsonic)

9bow · 4월 21, 2024, 4:54오전

PyTorchKR

LLM들이 다양한 도구를 사용할 수 있게 되며 자동화된 Agent에 대한 관심들이 높아지고 있습니다. 이번에 소개하는 Tiger 프로젝트는 컴퓨터를 '생각만으로' 조작하는 것을 목표로 하고 있습니다. LLM에 여러 도구들을 제공하고, 사용자의 질의에 맞춰 잘 동작하도록 하는 Tiger 프로젝트를 함께 살펴보시죠.

Tiger , LLM Agent를 위한 프레임워크 (feat. Upsonic)

소개

Tiger는 커뮤니티 주도의 프로젝트로, LLM(대규모 언어 모델) 에이전트 혁명을 위한 재사용 가능하고 통합된 도구 생태계를 개발하고 있습니다. Tiger는 Neuralink로부터 영감을 받아 시작한 프로젝트로, AI가 직접 코드를 작성하고 실행하거나, 검색 엔진을 사용하고, 캘린더를 관리하는 등의 작업을 '생각만으로' 수행할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이는 AI의 지능을 실제 행동으로 변환하고 표준 인프라를 지원하는 프로젝트의 핵심 철학을 구현합니다.

Tiger는 LLM(대규모 언어 모델) 에이전트를 위해 재사용 가능하고 통합된 도구 생태계를 개발하는 커뮤니티 주도의 프로젝트입니다. 이 시스템은 Upsonic을 사용하여 도구를 독립적으로 저장하고 자동으로 문서를 생성할 수 있습니다. 사용자는 공개적으로 유지되는 Tiger를 사용하거나, 자신만의 Tiger 환경을 구축하여 에이전트에 적용할 수 있습니다.

Tiger가 지향하는 목표들은 다음과 같습니다:

다양한 프레임워크에서 함수 호출 메커니즘을 사용하는 에이전트 도구에 대한 유틸리티 지점(Utility Point) 제공
기술과 원천 기술을 지원하는 강력한 커뮤니티(Community of tool support) 구축
AI 에이전트 생태계를 위한 무료, 오픈소스, MIT 라이선스 (Free, Open and MIT) 도구 라이브러리 제공

제공하는 도구 목록

Interpreter - python: Python 코드를 실행하는 도구입니다.
check_package - execute: 설치된 패키지를 확인하는 도구입니다.
install_package - sh: 필요한 패키지를 설치하는 도구입니다.
Search - google: Google을 통해 인터넷 검색을 수행합니다.
Search - duckduckgo: DuckDuckGo를 통해 개인정보 보호 검색을 수행합니다.
read_website: 지정된 웹사이트의 내용을 읽어옵니다.
System - os_name: 사용 중인 운영 체제의 이름을 조회합니다.
System - architecture: 시스템의 아키텍처 정보를 제공합니다.
System - python_version: 설치된 Python의 버전을 확인합니다.
Knowledge - put: 데이터를 저장하는 도구입니다.
Knowledge - pull: 저장된 데이터를 검색합니다.
Knowledge - delete: 저장된 데이터를 삭제합니다.
Knowledge - index: 데이터 인덱스를 재설정합니다.
Communication - telegram: Telegram을 통해 메시지를 보내거나 대화를 관리합니다.
Communication - as_user: 사용자 인증을 통한 메시지 발송을 관리합니다.
Communication - delete_message: 보낸 메시지를 삭제합니다.
Communication - get_last_dialogs: 최근 대화 목록을 가져옵니다.
Communication - get_last_messages: 특정 대화의 최근 메시지를 조회합니다.
Communication - send_message: 메시지를 전송합니다.
Communication - signin: Telegram 기능을 사용하기 위한 로그인을 도와줍니다.

사용 방법

Tiger를 사용하기 위해서는 우선 Python 라이브러리 upsonic을 설치해야 합니다. 설치 후, Tiger 객체를 생성하고, 여러분의 에이전트와 통합할 수 있습니다. 예를 들어, Tiger().crewai()를 통해 CrewAI 에이전트와 통합할 수 있으며, 이를 통해 에이전트가 Tiger의 다양한 기능을 활용할 수 있게 됩니다.

1. Tiger 설치 및 설정

Tiger를 사용하려면, 먼저 Python 환경에서 upsonic 라이브러리를 설치해야 합니다. 이 라이브러리는 Python 3.8 이상 버전에서 호환됩니다. 설치 후, Tiger 객체를 생성하여 여러분의 AI 에이전트와 통합할 수 있습니다.

from upsonic import Tiger
tiger = Tiger()

2. 기능 통합 예시

CrewAI 통합: CrewAI와 같은 프레임워크를 사용하는 경우, Tiger를 통해 해당 프레임워크의 에이전트와 도구를 통합할 수 있습니다.

from upsonic import Tiger
tiger_tools = Tiger().crewai()

LangChain 통합: LangChain 에이전트와의 통합을 통해, Tiger 도구를 사용하여 수학 문제를 해결하거나 코드를 실행할 수 있습니다.

from upsonic import Tiger
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub, agents

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-0125-preview", api_key="YOUR_API_KEY")
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")
agent = agents.create_openai_functions_agent(llm, Tiger().langchain(), prompt)

AutoGen 통합: AutoGen 에이전트에 Tiger를 통합하여, Python 코드를 실행하고 결과를 확인할 수 있습니다.

from upsonic import Tiger
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

chatbot = AssistantAgent(name="chatbot", ...)
user_proxy = UserProxyAgent(name="user_proxy", ...)
Tiger().autogen(chatbot, user_proxy)

3. 도구 사용 예시

Tiger는 다양한 일상적 도구들을 제공합니다. 예를 들어, search.google를 사용하여 Google 검색을 실행하거나, system.os_name을 통해 운영 체제의 이름을 확인할 수 있습니다.

# Google에서 검색 실행
tiger.search.google("Python 기초")

# 운영 체제 이름 확인
os_name = tiger.system.os_name()

Tiger 대시보드 데모

Tiger의 공개 대시보드에서는 각 도구의 기능과 사용 방법을 확인할 수 있으며, 사용자와 개발자가 필요한 정보를 쉽게 찾아볼 수 있도록 도움을 제공합니다.

대시보드 접속 주소: https://tiger.upsonic.co
- ID: tiger
- PW: tiger

이렇게 Tiger를 통한 다양한 기능과 통합 방법을 구체적으로 살펴보았습니다. Tiger의 강력한 도구들을 활용하여 여러분의 AI 에이전트를 더욱 지능적으로 만들어 보세요.

더 읽어보기

Tiger GitHub 저장소

Tiger 문서

Tiger 대시보드 데모

ID/PW: tiger / tiger

https://tiger.upsonic.co

이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다.

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