PydanticAI 그래프가 AI 에이전트 워크플로우 변환

PydanticAI는 최근 PydanticAI Graphs라는 혁신적인 기능을 출시했습니다. 이 기능은 AI 에이전트가 워크플로우를 관리하고 실행하는 방식을 혁신할 것으로 기대됩니다. 이 새로운 도구는 개발자들이 AI 상호작용을 모델링, 제어, 시각화할 수 있는 새로운 수준의 명확성과 효율성을 제공합니다. 이 기사에서는 비동기 그래프 및 상태 기계 라이브러리인 PydanticAI Graphs의 세계로 깊이 들어가 그 주요 기능, 이점 및 AI 개발을 혁신할 가능성에 대해 탐구해보겠습니다.

주요 포인트

• PydanticAI는 AI 에이전트 워크플로우 모델링을 위한 그래프 지원을 도입합니다.
• 이러한 그래프는 타입 힌트를 사용하여 정의된 비동기 상태 기계로 작동합니다.
• 이 라이브러리는 중급에서 고급 개발자를 대상으로 복잡한 제어 옵션을 제공합니다.
• 핵심 구성 요소로는 GraphRunContext, End, Nodes, Graph가 포함됩니다.
• AI 애플리케이션에서의 의사결정 과정을 향상시키기 위해 설계되었습니다.
• 이러한 핵심 구성 요소는 PydanticAI Graphs의 기본 구성 요소로 작용합니다.

PydanticAI Graphs 이해하기

PydanticAI Graphs란 무엇인가요?

PydanticAI Graphs는 Python을 위해 특별히 제작된 비동기 그래프 및 상태 기계 라이브러리로, 개발자들이 타입 힌트를 사용하여 노드와 엣지를 정의할 수 있게 해줍니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 복잡한 AI 에이전트 상호작용을 설계할 수 있게 해줍니다.

이 라이브러리는 개발자들이 복잡한 워크플로우를 놀라운 명확성으로 모델링, 실행, 제어, 시각화할 수 있게 합니다. PydanticAI Graphs를 사용하면 더 견고하고 이해하기 쉬우며 유지 관리가 가능한 AI 애플리케이션을 만들 수 있으며, AI 에이전트 설계의 새로운 기준을 설정합니다. 그래프와 유한 상태 기계의 조합은 복잡한 워크플로우를 관리하는 강력한 추상화를 제공합니다.

대상 사용자

PydanticAI Graphs는 초보자가 아닌 중급에서 고급 개발자를 대상으로 합니다. 이 도구는 Python과 그래프 데이터 구조에 대한 견고한 이해를 필요로 합니다.

그의 고급 성격으로 인해, 이 라이브러리는 Python 제네릭과 타입 힌트를 활용하여 개발 과정을 간소화합니다. 그래프 데이터 구조에 익숙한 개발자에게는 PydanticAI Graphs가 뛰어난 힘과 유연성을 제공합니다.

설치

PydanticAI Graphs를 시작하는 것은 매우 간단합니다. pip를 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install pydantic-graph

PydanticAI도 설치하는 것이 권장되지만, 이는 선택적 의존성입니다.

PydanticAI Graphs의 주요 구성 요소

PydanticAI Graphs는 라이브러리를 효과적으로 이해하고 사용하는 데 중요한 네 가지 핵심 구성 요소를 중심으로 구축됩니다:

• GraphRunContext: PydanticAI의 RunContext와 유사하게, 이 구성 요소는 그래프와 그 의존성의 상태를 관리합니다. 릴레이 경주에서 배턴처럼, 노드 간에 중요한 정보를 전달하여 원활한 실행을 보장합니다.

• End: 이것은 그래프 실행의 끝을 나타내며, 노드가 최종 값을 반환한 시점을 표시합니다. 경주의 결승선과 같아서 워크플로우의 완료를 신호하며, 특히 많은 작업이 포함된 복잡한 워크플로우를 관리하는 데 도움이 됩니다.

• Nodes: 그래프의 핵심 단위로, run 메서드를 통해 프로세스 로직을 실행합니다.

• Graph: 노드로 구성된 실행 엔진으로, 전체 워크플로우를 조정하는 마스터 청사진입니다. 작업을 트리거하는 파이프라인과 같습니다.

PydanticAI Graphs의 고급 주제

그래프 데이터 구조와 그 중요성

컴퓨터 과학에서 그래프는 엔터티 간의 연결을 나타내는 추상 데이터 유형입니다. 정점(또는 노드)과 엣지로 구성되며, 방향성이 있거나 없을 수 있습니다.

그래프는 교통 및 유틸리티 네트워크, 소셜 네트워크, 분자 구조 등을 모델링하는 데 다양한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 복잡한 관계와 시스템을 나타내는 데 필수적입니다.

상태 기계 설명

상태 기계는 특정 시점에 유한한 상태 중 하나에 있을 수 있는 계산 모델입니다. 입력에 따라 상태가 변경되며, 이러한 변경을 전환이라고 합니다.

상태 기계는 복잡한 시스템 모델링, 로봇 컨트롤러 설계, 컴퓨터 언어 분석, 비디오 게임 개발 등에 중요합니다. 노드가 상태를 나타내고 엣지가 전환을 나타내는 방향 그래프로 시각화될 수 있습니다.

PydanticAI Graph 사용 방법

간단한 그래프 코딩

세 개의 노드로 간단한 그래프를 설정해보겠습니다:

• 시작 노드로 Node A.
• 의사결정 노드로 Node B.
• 프로세스의 끝으로 Node C.

각 노드는 기본 클래스 타입을 공유하는 것이 중요합니다. 먼저 필요한 구성 요소를 가져옵니다:

from dataclasses import dataclass
from pydantic_graph import GraphRunContext, BaseNode, Graph, End
@dataclass
class NodeA(BaseNode[int]):
track_number: int
@dataclass
class NodeB(BaseNode[int]):
track_number: int
@dataclass
class NodeC(BaseNode[int]):
track_number: int

async Run 메서드 코딩

이제 이 노드에 대한 async run 메서드를 코딩해보겠습니다:

@dataclass
class NodeA(BaseNode[int]):
track_number: int
async def run(self, ctx: GraphRunContext) -> BaseNode:
print(f'Calling Node A')
return NodeB(self.track_number)
@dataclass
class NodeB(BaseNode[int]):
track_number: int
async def run(self, ctx: GraphRunContext) -> BaseNode | End:
print(f'Calling Node B')
if self.track_number == 1:
return End(f'Stop at Node B with value --> {self.track_number}')
else:
return NodeC(self.track_number)
@dataclass
class NodeC(BaseNode[int]):
track_number: int
async def run(self, ctx: GraphRunContext) -> End:
print(f'Calling Node C')
return End(f'Value to be returned at Node C: {self.track_number}')

Node A는 Node B로 트랙을 전달하고, Node B는 실행을 중지할지 아니면 Node C로 진행할지를 결정합니다.

실행

마지막으로 그래프를 초기화하고 실행합니다:

graph = Graph(nodes=[NodeA, NodeB, NodeC])
result, history = graph.run_sync(start_node=NodeA(track_number=1))
print(''  40)
print('History:')
for history_part in history:
print(history_part)
print(''  40)
print(f'Result: {result}')

이 코드는 Node A를 호출한 후, 트랙 값이 1인 경우 Node B에서 실행을 중지합니다.

PydanticAI Graphs 사용의 장단점

장점

• 향상된 워크플로우 모델링 및 시각화.
• 고성능을 위한 비동기 작업.
• 견고한 코드를 위한 타입 힌트.
• 독립적으로 사용 가능.

단점

• 초보자에게는 학습 곡선이 가파름.
• 초기 베타 상태로 인해 버그 및 미완성 문서가 포함될 수 있음.

FAQ

PydanticAI란 무엇인가요?

PydanticAI는 AI 애플리케이션의 개발, 배포, 관리를 간소화하기 위해 설계된 AI 프레임워크입니다. 비동기 프로그래밍, 데이터 검증, 워크플로우 관리 기능을 통합한 일관된 시스템입니다.

PydanticAI Graphs 사용의 주요 이점은 무엇인가요?

PydanticAI Graphs는 개발자가 더 큰 명확성과 제어로 복잡한 AI 에이전트 워크플로우를 생성할 수 있게 합니다. 그래프 구조는 이러한 워크플로우의 모델링과 시각화를 더 쉽게 해주며, 유지 관리성과 성능을 향상시킵니다.

PydanticAI Graphs는 다른 PydanticAI 구성 요소에 의존합니까?

PydanticAI의 일부로 개발되었지만, PydanticAI Graphs는 다른 구성 요소에 의존하지 않으며 그래프 기반 상태 기계 애플리케이션에 독립적으로 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 다양한 프로젝트에 적합합니다.

관련 질문

PydanticAI의 대안은 무엇인가요?

AI 에이전트 및 워크플로우 구축을 위한 대안으로는 다음이 있습니다:

• Langchain: 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 애플리케이션을 만드는 프레임워크입니다.
• AutoGen: Microsoft에서 개발된 이 도구는 여러 에이전트가 대화하여 작업을 해결할 수 있도록 도와줍니다.
• Haystack: deepset에서 제공하는 오픈 소스 프레임워크로, 대규모 문서 컬렉션을 통해 지능형 검색 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다.