파이썬으로 딥리서치 AI 에이전트 만들기 - 단계별 구현 가이드

딥리서치 AI 에이전트는 최근 OpenAI에서 제공하는 화제의 기능입니다. 이 기능은 사용자가 설정한 주제에 대해 깊이 있는 분석을 수행하여 장문의 보고서를 생성하는 데 도움을 줍니다. 그러나 이 기능을 제대로 활용하려면 프로 유저 계정을 보유해야 하며, 기본 사용자에게는 제한된 활용이 허용됩니다. 이러한 기능의 매력을 많은 사람들이 느낄 수 있도록 오픈 소스 프로젝트로 구현하는 작업이 진행되고 있습니다. 우리 게시자는 프로젝트를 파이썬 기반으로 변환하는 과정을 소개하고자 했습니다. 이렇게 구현된 파이썬 버전은 타입스크립트의 복잡함을 줄이며 더욱 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다. 결과적으로, 파이썬을 통해 딥리서치 기능을 활용해 자주 묻는 질문에 대한 심층적인 분석을 수행하고 체계적인 보고서를 작성할 수 있습니다.

파이썬 코드 구조 이해하기

파이썬 기반의 딥리서치 AI 에이전트를 구축하기 위해서는 코드 구조에 대한 이해가 필수적입니다. 프로젝트가 어떻게 구성되어 있는지, 그리고 각각의 함수가 어떤 역할을 수행하는지를 파악하는 것이 중요합니다. 이 프로젝트는 크게 세 가지 주요 부분으로 나뉩니다: 피드백 질문 생성, 딥 리서치 수행, 그리고 최종 보고서 작성입니다. 각 부분에서 ai의 도움을 받아 연구 주제를 더욱 구체화하고 심층적으로 연구를 수행합니다. 파이썬의 'main.py' 파일에서 전체 로직이 작동하며, API를 통해 OpenAI의 모델들을 호출하여 피드백을 생성하고, 검색 쿼리를 최적화하며, 다양한 검색 엔진을 통해 수집한 데이터를 기반으로 보고서를 작성합니다. 특히 구조화된 LLM 호출과 Firecrawl API 함수를 활용하여 데이터를 수집하고, 그 데이터를 기반으로 연구를 수행합니다.

딥리서치 기능 구현 단계

딥리서치 기능 구현은 몇 가지 주요 단계를 포함합니다. 첫째, 사용자가 제공한 주제에 대해 AI가 후속 질문을 생성합니다. 이는 연구 방향을 더욱 구체적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 그런 다음, 딥서치 알고리즘이 다양한 검색 엔진과 API를 통해 수집한 데이터를 기반으로 심층 분석을 수행합니다. 연구 범위와 깊이에 따라 구체적인 하위 주제를 설정하고, 이를 바탕으로 검색을 진행합니다. 조사된 자료들은 주제에 대한 인사이트로 변환되며, 이러한 단계가 반복되면서 점점 더 깊이 있는 연구 결과를 얻게 됩니다. 최종적으로 이 모든 과정을 통해 얻어진 데이터를 토대로 체계적인 보고서를 작성하며, 이 과정에서 연구의 깊이와 방향성을 조정하는 다양한 메커니즘이 코드 안에 포함됩니다.

API 설정 및 실행 방법 안내

API의 설정과 실행은 딥리서치 프로젝트의 중요한 부분입니다. 프로젝트를 시작하기 위해서는 두 가지 API 키가 필요합니다. 첫 번째는 오픈AI의 API 키로, 이는 AI 모델들을 사용할 수 있게 해줍니다. 두 번째는 Firecrawl이라는 API로, 이는 검색에 필요한 다양한 링크와 관련 정보를 자동으로 수집하는 역할을 합니다. 구글이나 깃헙 계정을 통해 Firecrawl에 가입하고 API 키를 발급받으면, 해당 키를 환경 변수 파일에 추가합니다. 이렇게 API 설정이 완료되면, 가상 환경을 설정하고 필요한 패키지를 설치하여 파이썬 환경을 준비합니다. 그런 다음, `main.py` 파일을 실행하여 원하는 연구 주제에 대해 딥리서치를 수행하게 됩니다. 이 과정에서 설정한 API 키와 파이썬 코드를 통해 심층적인 데이터 수집과 분석이 이루어집니다.

최종 보고서 생성 및 결과 확인

딥 리서치 프로세스의 마지막 단계에서는 최종 보고서를 생성하여 분석 결과를 체계적으로 제시합니다. 이 보고서는 초기 연구 질문, 수집된 인사이트, 그리고 관련 링크 등을 모두 포함하여 마크다운 형식으로 작성됩니다. 보고서를 작성하기 위해 AI는 수집된 학습 데이터를 바탕으로 상세한 내용을 구성하며, 사용자가 설정한 연구 주제와 피드백 질문들을 참고하여 중요 포인트를 강조합니다. 결과적으로, 이 보고서는 종합적인 인사이트와 스토리라인을 포함한 최종 리서치 결과를 제공합니다. 보고서 생성 후, 마크다운 파일로 저장하여 어떤 연구 주제에 대해서도 쉽게 접근할 수 있도록 데이터를 조직화합니다. 이를 통해 사용자는 프로젝트 전반에 걸쳐 수집한 정보를 체계적으로 확인할 수 있으며, 필요에 따라 자료를 활용할 수 있습니다.