Agent 주요기능 | LLM에 도구 바인딩하기

Ruah·2025년 1월 28일

Agent

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8/11

도구(tools)

LLM에 도구를 바인딩하는 방법(Binding Tools to LLM)

LLM이 tool을 호출할수 있기 위해 chat 요청을 할 때 모델에 tool schema를 전달해야한다.
tool calling 기능을 지원하는 Langchain Chat Model은 .bind_tools() 메서드를 구현하여 LangChain 도구객체, Pydantic 클래스 또는 json schema를 수신하고 공급자별 예상 형식으로 채팅 모델에 바인딩할 수 있다.

바인딩 된 Chat model의 이후 호출은 모델 API에 대한 모든 호출에 tool schema를 포함하여 모델에 전달된다.

도구 정의
도구 바인딩
도구 사용

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

True

LLM에 바인딩할 Tool 정의

tool을 정의

get_word_length : 문자열의 길이를 반환하는 함수
add_function : 두 숫자를 더하는 함수
naver_news_crawler : 네이버 뉴스 크롤링 반환 함수

참고로 도구를 정의할 때 @tool 데코레이터를 사용하여 도구를 정의할 수 있고, docstring은 가급적 영어로 작성하는것을 권장.

import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from langchain.agents import tool

# define tool
@tool
def get_word_length(text: str) -> int:
    """Returns the number of words in the text"""
    return len(text)

@tool
def add_function(a: float, b: float) -> float:
    """Add two numbers together"""
    return a + b

@tool
def naver_news_crawler(news_url: str) -> str:
    """Crawls a 네이버 (naver.com) news article and returns the body content."""
    # HTTP GET 요청 보내기
    response = requests.get(news_url)

    # 요청이 성공했는지 확인
    if response.status_code == 200:
        # BeautifulSoup을 사용하여 HTML 파싱
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

        # 원하는 정보 추출
        title = soup.find("h2", id="title_area").get_text()
        content = soup.find("div", id="contents").get_text()
        cleaned_title = re.sub(r"\n{2,}", "\n", title)
        cleaned_content = re.sub(r"\n{2,}", "\n", content)
    else:
        print(f"HTTP 요청 실패. 응답 코드: {response.status_code}")

    return f"{cleaned_title}\n{cleaned_content}"

tools = [get_word_length, add_function, naver_news_crawler]

bind_tools()로 llm에 도구 바인딩

LLM모델에 bind_tools() 메서드를 사용하여 도구를 바인딩할 수 있다.

from langchain_openai import ChatOpenAI

# create llm model
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.65)

# bind tools
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

이제 실행결과를 확인하자.
결과는 tool_calls에 저장이되고, .tool_calls 속성을 통해 호출 결과를 확인할 수 있다.

name : 도구 이름
args : 도구 인자

# result
# llm_with_tools.invoke("What is the length of the word `RuahKim`?").tool_calls
llm_with_tools.invoke("What is the length of the word `RuahKim`?").tool_calls

[{'name': 'get_word_length',
  'args': {'text': 'RuahKim'},
  'id': 'call_pXOqsWiqxL8fpNIB7rOqkS3t',
  'type': 'tool_call'}]

위의 코드는 결과는 반환이 되지않고 어떤 tool을 호출했는지 확인할 수 있다.

이를 해결하기 위해 llm_with_tools와 JsonOutputToolsParser를 연결하여 tool_calls를 파싱하고 결과를 출력할수있다.

from langchain_core.output_parsers.openai_tools import JsonOutputToolsParser

# binding tool + parser
chain = llm_with_tools | JsonOutputToolsParser(tools = tools)

# 실행 결과
tool_call_results = chain.invoke("What is the length of the word `RuahKim`?")

tool_call_results

[{'args': {'text': 'RuahKim'}, 'type': 'get_word_length'}]

여기서 출력된 type은 호출된 tool(호출함수)이고, args는 호출된 함수(도구)에 전달되는 인자이다.

print(tool_call_results, end="\n\n==========\n\n")
# 첫 번째 도구 호출 결과
single_result = tool_call_results[0]
# 도구 이름
print(single_result["type"])
# 도구 인자
print(single_result["args"])

[{'args': {'text': 'RuahKim'}, 'type': 'get_word_length'}]

==========

get_word_length
{'text': 'RuahKim'}

도구 이름과 일치하는 도구를 찾아 실행

tool_call_results[0]["type"], tools[0].name

('get_word_length', 'get_word_length')

def execute_tool_calls(tool_call_results):
    """
    도구 호출 결과를 실행하는 함수
    :param tool_call_results: 도구 호출 결과 리스트
    :param tools: 사용 가능한 도구 리스트
    """
    # Iterate through the list of tool call results
    for tool_call_result in tool_call_results:
        # 도구의 이름과 인자 추출
        tool_name = tool_call_result["type"] # 도구 이름(함수)
        tool_args = tool_call_result["args"] # 도구에 전달되는 인자

        # 도구 이름과 일치하는 도구를 찾아 실행
        # next() 함수를 사용하여 일치하는 첫번째 도구를 찾음
        matching_tool= next((tool for tool in tools if tool.name == tool_name), None)

        if matching_tool:
            # 일치하는 도구를 찾았다면 해당 도구 실행
            result = matching_tool.invoke(tool_args)
            print(f"[도구 이름] {tool_name} [Argument] {tool_args}\n[결과] {result}")
        else:
            print(f"일치하는 도구를 찾을 수 없습니다: {tool_name}")

execute_tool_calls(tool_call_results)

[도구 이름] get_word_length [Argument] {'text': 'RuahKim'}
[결과] 7

bind_tools + Parser + Execution 한번에 실행하기

모든 과정을 한번에 실행하는 방법

llm_with_tools : 도구 바인딩 모델
JsonOutputToolsParser : 도구 호출 결과를 파싱하는 파서
execute_tool_calls : 도구 호출 결과를 실행하는 함수

Flow

모델에 도구 바인딩
도구 호출 결과를 파싱
도구 호출 결과를 실행

from langchain_core.output_parsers.openai_tools import JsonOutputToolsParser

chain = llm_with_tools | JsonOutputToolsParser(tools = tools) | execute_tool_calls

# get_word_length 실행 결과
chain.invoke("What is the length of the word `RuahKim`?")

[도구 이름] get_word_length [Argument] {'text': 'RuahKim'}
[결과] 7

# add_function 실행 결과
chain.invoke("114.5 + 121.2")
print(114.5 + 121.2)

[도구 이름] add_function [Argument] {'a': 114.5, 'b': 121.2}
[결과] 235.7
235.7

# naver_news_crawler 실행 결과
chain.invoke(
    "뉴스 기사 크롤링해줘: https://n.news.naver.com/mnews/article/008/0005146446"
)

[도구 이름] naver_news_crawler [Argument] {'news_url': 'https://n.news.naver.com/mnews/article/008/0005146446'}
[결과] 1년에 '13억' 번 상위 1% 유튜버들…"계좌로 후원, 꼼수 탈세 막아야"

[the300]
(광주=뉴스1) 김태성 기자 = 정일영 더불어민주당 의원이 24일 정부광주지방합동청사에서 열린 국회 기획재정위원회 광주지방국세청 국정감사에서 질의하고 있다.2024.10.24/뉴스1  Copyright (C) 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포,  AI학습 이용 금지. /사진=(광주=뉴스1) 김태성 기자유튜버나 BJ(인터넷 방송 진행자) 가운데 상위 1%의 평균 한 해 수입이 13억원이 넘는다는 조사결과가 나왔다. 정일영 더불어민주당 의원이 27일 국세청으로부터 제출받은 자료에 따르면 지난해 유튜버, BJ 등 1인 미디어 창작자가 신고한 '2023년 수입금액'은 총 1조7861억원으로 나타났다. 정 의원실에 따르면 2023년 기준 1인 미디어 창작자로 수입을 신고한 인원은 총 2만4797명이었다. 신고 인원은 2019년 1327명에서 2020년 9449명으로 급증했다. 2021년에는 1만6294명, 2022년에는 1만9290명으로 해마다 늘어나는 추세다.  이들이 신고한 연간 수입금액도 증가 추세다. 총 수입액은 2019년 1011억원에서 2020년 5339억원, 2021년 1조83억원, 2022년 1조4537억원으로 집계됐다. 코로나19(COVID-19) 유행기를 거치며 유튜브와 같은 온라인 영상 플랫폼 시장이 확대되고 1인 미디어 창작자가 증가한 영향으로 해석됐다. 1인 미디어 창작자 수입 상위 1%에 해당하는 247명의 총 수입은 3271억원이었다. 이는 전체 수입의 18.3%다. 1인당 연간 평균 13억2500만원을 번 셈이다. 이는 4년 전 2019년 상위 1%의 평균 수입(978억원)보다 35.5% 늘어난 수치다. 또 1인 미디어 상위 10%인 2479명의 총 수입은 8992억원으로 1인당 평균 수입은 3억6200만원이었다. 정 의원은 "1인 미디어 시장 규모가 커지면서 영상 조회수를 높여 광고, 개인 후원 등 수입을 늘리기 위한 극단적이고 자극적인 콘텐츠 생산이 늘어나고 있다"며 "최근 정치 유튜버를 비롯하여 일반적인 유튜버들 사이에서도 사실을 왜곡하거나 극단적인 표현을 사용하는 행태가 지난 12.3 내란 이후 더욱 늘어나 우려스럽다"고 밝혔다. 이어 "유튜버·BJ 등 연수입이 매년 급격하게 늘어나고 있는데도 불구하고 세무조사 건수는 최근 3년 동안 거의 증가하지 않고 있으므로 강력한 세무조사를 촉구한다"고 했다.정 의원 측은 또 "3억원 이상 수입을 내는 상위 10%의 유튜버들이 동영상 자막 등에 개인계좌를 표기해서 후원을 유도하는 경우 편법적 탈세를 막을 수 없을 것"이라며 "자극적이고 극단적인 콘텐츠 양산을 막기 위해서라도 국세청은 강도 높은 세무조사를 체계적이고 전면적으로 설계해 실시해야 할 것"이라고 밝혔다. 
김성은 기자 (gttsw@mt.co.kr)
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bind_tools -> Agent & AgentExecutor로 대체

bind_tools() 는 모델에 사용할 수 있는 스키마(도구)를 제공한다.

AgentExecutor 는 실제로 llm 호출, 올바른 도구로 라우팅, 실행, 모델 재호출 등을 위한 실행 루프를 생성한다.

Agent 와 AgentExecutor 에 대해서는 다음 장에서 자세히 다루게 될 것이다.

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_openai import ChatOpenAI

# create Agent prompt template
agent_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    (
        "system",
        "You are very poserful assistant, but don't know current events."
    ),
    ("user", "{input}"),
                                        #agent_scratchpad : 모델의 출력을 저장하는 변수(메모장 같은 역할을한다)
     MessagesPlaceholder(variable_name= "agent_scratchpad")
])

# create model
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.65)







from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent

# 이전에 정의한 도구 사용
tools = [get_word_length, add_function, naver_news_crawler]

# create agent
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, agent_prompt)

# AgentExecutor 생성
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    verbose=True,
    handle_parsing_errors=True,
)

# get_word_length 실행
result = agent_executor.invoke({"input" : "What is the length of the word `RuahKim`?"})

print(result["output"])

[1m> Entering new AgentExecutor chain...[0m
[32;1m[1;3m
Invoking: `get_word_length` with `{'text': 'RuahKim'}`


[0m[36;1m[1;3m7[0m[32;1m[1;3mThe length of the word "RuahKim" is 7 letters.[0m

[1m> Finished chain.[0m
The length of the word "RuahKim" is 7 letters.

# add_function 실행
result = agent_executor.invoke({"input" : "114.5 + 121.2 의 계산 결과를 알려줘"})
print("result : ",result)
print("result['output'] : ",result["output"])

[1m> Entering new AgentExecutor chain...[0m
[32;1m[1;3m
Invoking: `add_function` with `{'a': 114.5, 'b': 121.2}`


[0m[33;1m[1;3m235.7[0m[32;1m[1;3m114.5 + 121.2의 계산 결과는 235.7입니다.[0m

[1m> Finished chain.[0m
result :  {'input': '114.5 + 121.2 의 계산 결과를 알려줘', 'output': '114.5 + 121.2의 계산 결과는 235.7입니다.'}
result['output'] :  114.5 + 121.2의 계산 결과는 235.7입니다.

AgentExecutor 는 도구를 호출하고 결과를 파싱하는 모든 과정을 자동으로 처리한다.

또한 한번의 실행으로 끝나는 것이 아닌, 모델이 자신의 결과를 확인하고 다시 자신을 호출하는 과정을 거쳐 최종응답을 llm으로반환한다.

input > llm > tool_call > 응답 > llm > 최종응답

# Atent 실행
# Agent 실행
result = agent_executor.invoke(
    {"input": "114.5 + 121.2 + 34.2 + 110.1 의 계산 결과는?"}
)

# 결과 확인
print(result["output"])
print("==========\n")
print(114.5 + 121.2 + 34.2 + 110.1)

[1m> Entering new AgentExecutor chain...[0m
[32;1m[1;3m
Invoking: `add_function` with `{'a': 114.5, 'b': 121.2}`


[0m[33;1m[1;3m235.7[0m[32;1m[1;3m
Invoking: `add_function` with `{'a': 235.7, 'b': 34.2}`


[0m[33;1m[1;3m269.9[0m[32;1m[1;3m
Invoking: `add_function` with `{'a': 269.9, 'b': 110.1}`


[0m[33;1m[1;3m380.0[0m[32;1m[1;3m114.5 + 121.2 + 34.2 + 110.1의 계산 결과는 380.0입니다.[0m

[1m> Finished chain.[0m
114.5 + 121.2 + 34.2 + 110.1의 계산 결과는 380.0입니다.
==========

380.0

result = agent_executor.invoke(
    {"input" :  "뉴스 기사 크롤링 후 요약해줘: https://n.news.naver.com/mnews/article/008/0005146446"}
)

print(result["output"])

[1m> Entering new AgentExecutor chain...[0m
[32;1m[1;3m
Invoking: `naver_news_crawler` with `{'news_url': 'https://n.news.naver.com/mnews/article/008/0005146446'}`


[0m[38;5;200m[1;3m1년에 '13억' 번 상위 1% 유튜버들…"계좌로 후원, 꼼수 탈세 막아야"

[the300]
(광주=뉴스1) 김태성 기자 = 정일영 더불어민주당 의원이 24일 정부광주지방합동청사에서 열린 국회 기획재정위원회 광주지방국세청 국정감사에서 질의하고 있다.2024.10.24/뉴스1  Copyright (C) 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포,  AI학습 이용 금지. /사진=(광주=뉴스1) 김태성 기자유튜버나 BJ(인터넷 방송 진행자) 가운데 상위 1%의 평균 한 해 수입이 13억원이 넘는다는 조사결과가 나왔다. 정일영 더불어민주당 의원이 27일 국세청으로부터 제출받은 자료에 따르면 지난해 유튜버, BJ 등 1인 미디어 창작자가 신고한 '2023년 수입금액'은 총 1조7861억원으로 나타났다. 정 의원실에 따르면 2023년 기준 1인 미디어 창작자로 수입을 신고한 인원은 총 2만4797명이었다. 신고 인원은 2019년 1327명에서 2020년 9449명으로 급증했다. 2021년에는 1만6294명, 2022년에는 1만9290명으로 해마다 늘어나는 추세다.  이들이 신고한 연간 수입금액도 증가 추세다. 총 수입액은 2019년 1011억원에서 2020년 5339억원, 2021년 1조83억원, 2022년 1조4537억원으로 집계됐다. 코로나19(COVID-19) 유행기를 거치며 유튜브와 같은 온라인 영상 플랫폼 시장이 확대되고 1인 미디어 창작자가 증가한 영향으로 해석됐다. 1인 미디어 창작자 수입 상위 1%에 해당하는 247명의 총 수입은 3271억원이었다. 이는 전체 수입의 18.3%다. 1인당 연간 평균 13억2500만원을 번 셈이다. 이는 4년 전 2019년 상위 1%의 평균 수입(978억원)보다 35.5% 늘어난 수치다. 또 1인 미디어 상위 10%인 2479명의 총 수입은 8992억원으로 1인당 평균 수입은 3억6200만원이었다. 정 의원은 "1인 미디어 시장 규모가 커지면서 영상 조회수를 높여 광고, 개인 후원 등 수입을 늘리기 위한 극단적이고 자극적인 콘텐츠 생산이 늘어나고 있다"며 "최근 정치 유튜버를 비롯하여 일반적인 유튜버들 사이에서도 사실을 왜곡하거나 극단적인 표현을 사용하는 행태가 지난 12.3 내란 이후 더욱 늘어나 우려스럽다"고 밝혔다. 이어 "유튜버·BJ 등 연수입이 매년 급격하게 늘어나고 있는데도 불구하고 세무조사 건수는 최근 3년 동안 거의 증가하지 않고 있으므로 강력한 세무조사를 촉구한다"고 했다.정 의원 측은 또 "3억원 이상 수입을 내는 상위 10%의 유튜버들이 동영상 자막 등에 개인계좌를 표기해서 후원을 유도하는 경우 편법적 탈세를 막을 수 없을 것"이라며 "자극적이고 극단적인 콘텐츠 양산을 막기 위해서라도 국세청은 강도 높은 세무조사를 체계적이고 전면적으로 설계해 실시해야 할 것"이라고 밝혔다. 
김성은 기자 (gttsw@mt.co.kr)
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[0m[32;1m[1;3m기사 요약:

2023년, 상위 1%의 유튜버와 BJ(인터넷 방송 진행자)들이 평균 연간 수입으로 13억 원 이상을 벌어들이고 있다는 조사 결과가 발표됐다. 정일영 더불어민주당 의원이 국세청에서 받은 자료에 따르면, 지난해 1인 미디어 창작자들이 신고한 총 수입은 1조 7861억 원에 달하며, 신고한 창작자 수는 2만 4797명으로 증가 추세에 있다. 특히, 상위 1%인 247명의 총 수입은 3271억 원으로 전체 수입의 18.3%를 차지하고 있다.

정 의원은 1인 미디어 시장의 성장에 따라 자극적이고 극단적인 콘텐츠 생산이 증가하고 있으며, 세무조사 건수가 증가하지 않고 있는 점을 우려하고 있다. 그는 국세청이 강력한 세무조사를 실시해야 한다고 강조했다.[0m

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기사 요약:

2023년, 상위 1%의 유튜버와 BJ(인터넷 방송 진행자)들이 평균 연간 수입으로 13억 원 이상을 벌어들이고 있다는 조사 결과가 발표됐다. 정일영 더불어민주당 의원이 국세청에서 받은 자료에 따르면, 지난해 1인 미디어 창작자들이 신고한 총 수입은 1조 7861억 원에 달하며, 신고한 창작자 수는 2만 4797명으로 증가 추세에 있다. 특히, 상위 1%인 247명의 총 수입은 3271억 원으로 전체 수입의 18.3%를 차지하고 있다.

정 의원은 1인 미디어 시장의 성장에 따라 자극적이고 극단적인 콘텐츠 생산이 증가하고 있으며, 세무조사 건수가 증가하지 않고 있는 점을 우려하고 있다. 그는 국세청이 강력한 세무조사를 실시해야 한다고 강조했다.

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