AI Agents 학습 저장소

다양한 AI Agent 프레임워크와 SDK를 활용한 실습 및 프로젝트 모음입니다.

📁 프로젝트 구조

현재 구현된 프로젝트

• warm-up - OpenAI API를 활용한 기초 실습
• autogen-deep-research - AutoGen 프레임워크를 활용한 심층 리서치 및 이메일 최적화 에이전트
• crewai-news-reader - CrewAI를 활용한 뉴스 수집, 요약, 큐레이션 시스템
• crewai-job-hunter - CrewAI를 활용한 채용 공고 분석 및 맞춤 지원 자료 생성 에이전트
• crewai-content-pipeline - CrewAI를 활용한 자동 반복 개선 기능이 포함된 콘텐츠 생성 파이프라인

향후 추가 예정 프로젝트

• OpenAI Agents SDK - OpenAI Agents SDK를 활용한 고급 에이전트 구현
• Google Agent Development Kit - Google Agent SDK를 활용한 에이전트 개발
• LangGraph - LangGraph를 활용한 복잡한 에이전트 워크플로우

🚀 시작하기

각 프로젝트는 독립적으로 실행 가능하며, 개별 디렉토리의 README를 참조하여 설정 및 실행 방법을 확인하세요.

🔧 공통 요구사항

• Python 3.13+
• 각 프로젝트별 API 키 설정 (.env 파일 참조)
• uv 패키지 매니저 권장

📚 학습 목표

이 저장소를 통해 다음을 학습할 수 있습니다:

1. 다양한 AI Agent 프레임워크의 특징과 차이점
2. 멀티 에이전트 시스템 설계 및 구현
3. 에이전트 간 협업 및 워크플로우 관리
4. 실제 사용 사례에 맞는 에이전트 개발 패턴