넨이의 코딩

저번 6편 글에서는 단일 파일이었던 에이전트 루프 코드를 모듈화하는 리팩터링을 진행했다. 리팩터링을 진행한 가장 중요한 이유 중 하나는 바로 멀티 프로바이더(Multi-Provider) 지원 구조를 갖추기 위해서이다.에이전트를 서비스나 환경에 맞게 운용하려면 Claude뿐만 아니라 OpenAI의 GPT 모델, 혹은 가성비가 훌륭한 DeepSeek 등 다양한 LLM을 코드 수정 없이 자유롭게 스왑할 수 있어야 한다. 프로바이더마다 도구 스펙 포맷, 응답 구조, 메시지 히스토리(특히 Assistant 턴과 Tool Result)를 기록하는 방식이 전부 제각각이다.이 다른 규격들을 하나의 뼈대로 일관되게 다루기 위해 설계한 실제 멀티 프로바이더 연동 구조를 살펴보자. 1. 프로바이더 추상 클래스 설계 (bas..

저번에 5편 글에서는 파이썬(Python)으로 병렬 도구 호출(Parallel Tool Use)을 어떻게 처리하는지 알아보았다. 하지만 loop.py 한 파일에 API 호출, 도구 정의, 루프 처리, 터미널 출력까지 다 때려박아 놔서 코드가 점점 복잡해지고 있었다..이제 진짜 언리얼 엔진 연동이나 더 많은 도구들을 붙이려면 깔끔하게 리팩터링해야 한다. 그래서 이번에는 코드를 LLM 프로바이더, 도구 레지스트리, 이벤트 기반 루프, UI 진입점으로 역할을 나누고 완전히 쪼개보았다. 1. 변경된 폴더 구조역할 분담에 맞춰 파일을 다음과 같이 정리했다. agent/├── llm/│ ├── __init__.py│ ├── base.py│ └── claude.py├── tools/│ ├── __ini..

저번에 curl을 사용해 HTTP 요청으로 Claude API를 호출해봤는데, 이번에는 파이썬(Python)으로 구현을 해보려고 한다. 직접 curl로 매번 터미널에서 요청을 보낼 수는 없으니까..파이썬 스크립트로 만들어서 우리가 원할 때 질문을 인자로 넘겨 호출할 수 있게 구현했다. 이번 파이썬 스크립트 작성에 필요한 패키지는 requests와 .env 파일을 로드하기 위한 python-dotenv이다. 가장 먼저 패키지들을 설치해준다. pip install requests python-dotenv 그리고 프로젝트 폴더 안에 .env 파일을 만들어서 API 키를 저장해둔다.(이렇게 해야 보안적으로도 안전하고 코드에 API 키가 노출되지 않는다.) ANTHROPIC_API_KEY=발급받은_API_키 그 ..

에이전트 만들기 첫걸음으로 API를 호출해보려고 한다. 저번에도 말했듯이 구독 or API 키를 사용해 AI 모델을 불러올 수 있다. API 키는 https://platform.claude.com/ Claude PlatformBuild on the Claude Platformplatform.claude.com여기서 클로드 코드 API를 가져올 수 있고, https://platform.openai.com OpenAI Platform platform.openai.com여기서는 gpt 모델을 가져올 수 있다. 뭐.. 딥시크나 glm도 가져오라면 가져올 수 있다! (사실 딥시크가 api키는 현재 가장 싸다.) (2달러 결제도 있어서) 딥시크의 경우에 openai api 호출방식을 그대로 사용하기 때문에 나중에..

오랜만에 글을 써본다.. 대학생활 하느라 바빠가지고, 게임 개발 말고는 딱히 만들거나 추가적인 공부를 하는게 없어서 손을 놨었는데.이제 졸업이 눈앞이라 만들고 싶었던걸 만들어 보려고한다. 마지막 목적은 언리얼에서 동작하는 AI 테스트 에이전트를 만드는게 목표이다.(왜 만드냐면, 게임 개발을 하면서 QA가 생각보다 매우 귀찮고 반복 작업이 많다. 이걸 AI를 사용해서 어느정도 자동화가 가능하지 않을까? 싶어서 만들어 보기로 했다.) 그 첫걸음은 당연히 API 호출하기! 보통 AI는 anthropic이나 OpenAI에서 구독을 통해서 사용할 수 있는 방법과 API 키를 사용해서 사용할 수 있는 방법.크게 2가지가 있다. 가장 기초부터 하나하나 만들어 보는게 목표이기 때문에 API 키를 호출해보려고 한다. 대..