make a agent

1. 에이전트 생성의 사전 준비 사항
   LangChain에서 에이전트를 만들기 위해서는 다음과 같은 준비가 필요합니다:

Python 환경 구축
LangChain 관련 패키지 설치
LLM(대형 언어 모델) API 키 준비(OpenAI, Anthropic 등)
LangSmith 추적을 위한 환경 변수 설정(옵션)

2. 필수 패키지 설치 및 환경 변수 설정

pip install langchain-core langchain-openai langchain-anthropic langchain-teddynote

.env 파일에 환경 변수를 설정합니다.

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key

LANGSMITH_API_KEY=your_langsmith_api_key
LANGSMITH_TRACING_V2=true
LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com
LANGSMITH_PROJECT=your_langsmith_project_name

3. 에이전트 생성 기본 코드 구조
   아래는 최신 LLM(GPT-4.1-mini, Claude 3.7 Sonnet)을 활용한 에이전트 생성의 기본 예시입니다.

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_teddynote import logging

# LangSmith 추적 설정
logging.langsmith("에이전트 생성 프로젝트")

# LLM 준비(GPT-4.1-mini)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1-mini", temperature=0)

# 프롬프트 템플릿 준비
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "You are a helpful assistant. Answer the following question: {question}"
)

# 에이전트 체인 예시
def run_agent(question):
    formatted_prompt = prompt.format(question=question)
    response = llm.invoke(formatted_prompt)
    return response.content

# 테스트
print(run_agent("What is LangChain?"))

위 코드는 에이전트의 기본 구조를 보여주며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 다양한 역할을 부여할 수 있습니다.

4. 추가 참고 자료
   LangChain 공식 튜토리얼 및 문서
   랭체인 한국어 튜토리얼: https://wikidocs.net/book/14314
   랭체인 한국어 튜토리얼 코드저장소: https://github.com/teddylee777/langchain-kr

References:

https://wikidocs.net/book/14314
https://github.com/teddylee777/langchain-kr
https://platform.openai.com/account/api-keys
https://smith.langchain.com