.NET 퀵스타트 — 첫 AI 에이전트 만들기

몇 단계만 거치면 Python, .NET, Java 중 어느 언어에서든 첫 AI 에이전트를 만들 수 있어요. 여기서는 .NET 기준으로 SDK 설치부터 함수를 호출하는 에이전트까지 살펴볼게요.

출처: https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/get-started/quick-start-guide?pivots=programming-language-csharp

Semantic Kernel은 여러 NuGet 패키지를 제공하지만, 대부분의 시나리오에서는 Microsoft.SemanticKernel 하나면 충분해요.

dotnet add package Microsoft.SemanticKernel

Python이라면 semantic-kernel 패키지를 pip으로 설치해요.

pip install semantic-kernel

먼저 필요한 패키지를 import 해요.

using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
using Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI;

예제에서는 Azure OpenAI 채팅 완성을 사용했어요. 다른 채팅 완성 서비스도 물론 가능하죠.

// Create kernel
var builder = Kernel.CreateBuilder()
builder.AddAzureOpenAIChatCompletion(modelId, endpoint, apiKey);

다음 단계에서 중요한 건 계획(Planning) 이에요. Semantic Kernel은 대부분의 LLM이 기본 지원하는 함수 호출을 활용해 계획을 세워요. 함수 호출로 LLM이 특정 함수를 요청(호출)하면, 그 요청을 처리하도록 만들 수 있죠.

OpenAIPromptExecutionSettings openAIPromptExecutionSettings = new()
{
    FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()
};

FunctionChoiceBehavior.Auto()를 설정하면 모델이 필요할 때 플러그인의 함수를 스스로 골라 호출해요. 이렇게 짧은 코드만으로 "AI 에이전트가 자동으로 함수를 호출하는" 기본 구조를 갖출 수 있어요.

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