개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
이번 세미나에서는 GitHub을 활용한 AI Agent 어플리케이션 개발을 편리하게 진행하는 방법을 알려줍니다! 그리고 직접 Demo 시연을 통해, AI 기술이 실제 비즈니스에 어떻게 적용될 수 있는지 생생하게 보여줍니다.
💡 특히! Ayca가 소개한 AI 기반 보험 청구 자동화 시스템이 인상적이었습니다. 🚗💥 자동차 사고 후, AI Agent가 자동으로 보험 청구서를 작성해주는 어플리케이션! 📹 사고 차량을 동영상으로 촬영 후 업로드하면? ✅ AI Agent가 사고 부위를 자동 감지하고, ✅ 보험 청구서까지 자동 생성! ✅ 관련 사진까지 첨부하여 완벽한 서류 제출 가능!
💎 놀라운 점! 이 소스코드는 오픈 소스로 제공되며, 누구나 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 이미 미국의 한 보험회사에서는 이러한 AI 기술을 활용하여 실제 서비스를 운영 중이라고 하네요.
📌 이 비디오에서 더 많은 실전 Demo와 비즈니스 적용 가능성을 확인할 수 있습니다! GitHub의 수많은 오픈 소스 프로젝트 중, 실제 비즈니스에 바로 적용할 수 있는 AI Agent 기반 솔루션이 많습니다. 하지만, 단순한 개발 기술만으로는 충분하지 않습니다. 비즈니스 적용을 위한 전략과 실행력이 필요하죠.
🔥 여러분도 AI 기술을 배워서, 실제 비즈니스에 적용해보고 싶지 않나요? 이 영상을 보고 나면, AI Agent 어플리케이션을 개발하고 활용하는 방법을 직접 배울 수 있습니다! 개발자가 아니더라도, AI 기술이 어떻게 실생활에 적용될 수 있는지 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
👉 지금 바로 클릭하고, AI Agent 기술이 어떻게 비즈니스에 활용될 수 있는지 확인해 보세요! 📺 이 영상 하나로 AI 기술의 새로운 가능성을 만나보세요! 🚀
오늘은 이전에 개발한 AI 웹 어플리케이션의 소스코드를 개선하는 **리팩토링(refactoring)** 작업과 새로운 기능을 추가하는 **확장(enhancement)** 작업을 진행했습니다.
리팩토링 작업에서는 Streamlit의 `session_state`가 서로 다른 페이지 간에 메시지 데이터를 공유하는 문제를 해결했습니다. API 키는 공유가 필요한 부분에서만 동일하게 사용하고, 각 페이지에서 개별적으로 관리해야 하는 메시지 부분은 분리하여 처리했습니다.
확장 작업으로는 기존에 Anthropic의 Claude 모델만 사용 가능했던 것을 OpenAI의 ChatGPT도 사용할 수 있도록 기능을 추가했습니다. 이를 통해 더 다양한 모델을 활용할 수 있게 되었습니다.
그 외에도 Visual Studio Code에서 변경된 파일을 커밋하고 GitHub에 푸시하는 방법, 그리고 GitLens를 사용해 로컬 파일과 서버 파일을 비교하는 방법 등 실무에서 유용하게 사용되는 팁들을 공유했습니다.
또한, 기대한 결과가 나오지 않았을 때 차분하게 문제를 검증하고 해결해 나가는 과정을 보여드렸습니다. 이는 개발자에게 필수적인 문제 해결 능력을 키우는 데 도움이 될 것입니다.
LangGraph에 새로운 툴을 추가하는 방법을 배우기 위해 Quick Start 튜토리얼의 소스코드를 Streamlit과 결합해 웹 페이지에 표시하도록 구현한 소스코드도 함께 확인하실 수 있습니다.
이 소스코드에는 하나의 에러가 있는데, 이 에러는 여러분과 함께 해결해 볼 과제로 남겨두었습니다. 다음 시간까지 함께 고민해 보시길 바랍니다.
Today, I focused on refining the AI web application we previously developed by undertaking some critical refactoring and implementing enhancements.
The refactoring work addressed an issue where session_state in Streamlit was unintentionally sharing message data across different pages. By ensuring that shared API keys are used consistently while individual messages are managed separately, the application now functions more reliably across various pages.
On the enhancement side, I expanded the application's capabilities by integrating OpenAI's ChatGPT alongside Anthropic's Claude, offering more flexibility in model usage.
In addition to these improvements, I also covered some practical tips for developers. These include committing changes in Visual Studio Code, pushing updates to GitHub, and using GitLens to compare local and server-side files. These insights are grounded in real-world scenarios and are essential for efficient development workflows.
Moreover, you'll see how to methodically troubleshoot when results don't match expectations—a vital skill in any developer's toolkit.
As part of my journey into LangGraph, I also combined the Quick Start tutorial code with Streamlit to create an interactive web page. This integration serves as an excellent example of adding tools to enhance LangGraph functionality.
Lastly, I've left one error in the code as a challenge for you to solve before our next session. It’s an excellent opportunity for us to explore problem-solving together.
