Hello-Agents는 Datawhale의 오픈소스 기반 커뮤니티 주도 튜토리얼로, 학습자가 처음부터 AI 에이전트를 구축하는 방법을 배울 수 있게 해줍니다. 에이전트 프레임워크를 블랙박스로 취급하는 대신, 기저 원리인 LLM 기초, ReAct 및 Plan-and-Solve와 같은 고전적 추론 패턴, 메모리 시스템, 컨텍스트 엔지니어링, 에이전트 통신 프로토콜을 단계별로 설명하여 학습자가 프레임워크가 내부적으로 실제로 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있도록 돕습니다.
이 자료는 5개 파트에 걸쳐 16개 챕터로 구성되어 있으며, 에이전트 및 LLM 기초부터 시작해 LLM 기반 에이전트 구축을 거쳐 멀티 에이전트 학습 및 평가와 같은 고급 주제로 나아가고, 마지막으로 지능형 여행 비서, 연구 에이전트, 상호작용하는 에이전트들로 구성된 시뮬레이션된 "사이버 타운"과 같은 종합적인 실습 프로젝트를 다룹니다. 또한 면접 준비, GUI 에이전트, 웹 에이전트를 다루는 보충 챕터 세트가 제공됩니다.
이 튜토리얼은 기본 파이썬 기술과 대형 언어 모델에 대한 기본 지식을 갖추고 있으며, 에이전트 프레임워크를 단순히 사용하는 것에서 벗어나 이를 이해하고 직접 구축하고자 하는 소프트웨어 엔지니어, 학생, 자기 주도 학습자를 대상으로 합니다. 코드 예제와 함께 자체 구축된 참조 프레임워크(HelloAgents)를 제공하여, 실제 프로젝트를 실행하고 수정하며 학습하는 독자에게 실용적입니다.
접근
전체 튜토리얼, 소스 코드 및 프로젝트 자료는 GitHub에서 Creative Commons BY-NC-SA 라이선스에 따라 무료로 제공되며, 콘텐츠에 대한 활발한 커뮤니티 기여 및 토론이 이루어지고 있습니다.