#OpenAI

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  • Опубліковано 8 січ 2025

КОМЕНТАРІ • 31

  • @joonlab98
    @joonlab98 2 місяці тому +3

    ⏰ Timestamp
    00:00 Swarm 프레임워크 소개
    00:22 Swarm 깃허브 repository 소개
    00:46 Swarm 장단점
    01:46 Swarm 사용 방법
    02:12 Handoff 기능 소개
    02:30 Context variables 소개
    03:19 OpenAI 키 설정 및 인스턴스 생성
    03:29 Agent 기본 생성 예제
    04:10 Handoff(전달) 기능 예제
    05:22 Handoff 기능 작동 방식
    06:46 Context Variables 예제
    08:02 Function Calling 예제
    09:26 Function Calling 작동 방식
    10:26 대화 루프 예제
    11:29 보고서 작성 Agent 시스템 데모
    13:46 Streamlit 서버 실행 및 데모 시연
    16:52 보고서 개선 요청
    18:05 보고서 내용 확장 요청

  • @hlm_-qu9el
    @hlm_-qu9el Місяць тому +1

    왕! 테디님! 백그라운드로 틀어놓고 작업하는데 목소리가 좋아서 집중이 잘됩니다!! 완전 러키비키자너!!

    • @teddynote
      @teddynote  Місяць тому

      앗! ㅎㅎ 집중 잘되셨다니 감사합니다!🙌

  • @honon-cs2wl
    @honon-cs2wl 2 місяці тому +5

    이렇게 떠먹여주시면 저희는 너무 감사합니다❤❤❤❤

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому +2

      앞으로도 열심히 제작하겠습니다~ 늘 응원의 댓글 감사합니다!!

  • @hellocosmos-00
    @hellocosmos-00 2 місяці тому +1

    언제나 이렇게 찍먹하니 고마울 따름입니다. ^^ 감사합니다.~ 😃

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому

      코스모스 형님 감사합니다~👍

  • @donghoonkim7978
    @donghoonkim7978 2 місяці тому +1

    여윽시^^최고 잘보고가용

  • @Andy95
    @Andy95 2 місяці тому +4

    오 이거 공부해야겠다고 생각만하고 있었는데 이렇게 정리해주셔서 감사드려요

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому

      시청해 주셔서 감사합니다🙌

  • @평범한사업가
    @평범한사업가 2 місяці тому +2

    한글로 번역까지 😊감사히
    잘 먹겠습니다(찍먹)

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому

      냠냠.. 대표님 감사합니다^^

  • @mh.hwang90
    @mh.hwang90 2 місяці тому +1

    정말 빠른 리뷰 진심으로 감사드립니다 !

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому

      속도가 생명이죠^^ 감사합니다~!!!!!!!!!

  • @POPOVGGWP
    @POPOVGGWP 2 місяці тому +2

    오랜만에 잘 보고 갑니다.
    확실히 잠깐 사용해보니까, 랭그래프의 계층적 멀티 에이전트 쿡북이랑 너무 비슷하게 작동하는 것 같더라구요.
    이미 전 랭체인과 랭그래프에 너무 익숙해져서 굳이 라는 느낌이 들긴하던데, 멀티에이전트를 빠르게 구축해서 프로토타이핑 하거나 테스트 용도로는 좋을 것 같다는 느낌이 많았습니다.
    늘 좋은 영상 감사합니다🎉

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому +2

      맞습니다. 정확합니다. 랭그래프의 멀티 에이전트와 유사하면서도 경량 프레임워크이기 때문에 프로토타이핑 테스트로 적합하다고 볼 수 있습니다^^ 시청 감사합니다!

  • @김재호-l8n
    @김재호-l8n 2 місяці тому +2

    crew ai와 매우 유사하네요! 나중에 비교해봐야겠어요. 좋은정보 감사합니다!

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому +2

      크루ai랑 비슷한 점이 많더라고요. 좀 더 경량화 느낌이긴 합니다👌

  • @changjunlee2759
    @changjunlee2759 2 місяці тому +3

    낚시 안하셔서 참 좋네요. 존경합니다~

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому +1

      감사합니다! 재밌게 봐주세요~^^

  • @휴학티비
    @휴학티비 2 місяці тому +1

    감사합니다~~

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому

      감사합니다👍

  • @비니비니-e6u
    @비니비니-e6u 2 місяці тому +1

    안녕하세요~!
    6:00 부분 코드 response =client.run 부분이 에러가 나는데요,,ㅜ
    TypeError: Completions.create() got an unexpected keyword argument 'parallel_tool_calls'
    이 에러입니다. 다른 설정없이 같은 코드 실행을 계속 돌리는데 왜 이런 것이 나올까요..?ㅜㅠ gpt 로도 해결이 되지 않아 댓글 남깁니당,,ㅠ

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому +2

      안녕하세요! 혹시 openai 라이브러리를 최신으로 한 번 업데이트 해보시겠어요?
      pip install -U openai 입니다!

  • @노답-e5v
    @노답-e5v 2 місяці тому

    crew.ai를 써보면서 판단 과정들을 LLM에게 맡기면서 편하긴 한데 응답 속도 역시 비례하게 늘어나서 실 서비스로 구현하기에는 무리라고 생각했는데요, 혹시 이 부분은 어떻게 생각하시나요

  • @호구너-d2s
    @호구너-d2s 2 місяці тому +1

    강의 감사합니다!
    다른 분들이 crewai와 비슷하다고 말씀 많이 해주시는데요.
    crewai를 깊게 보지 못해 질문드립니다.
    crewai에서도 매스텝마다 사용자와 질의를 하는 방식으로 구현될 수 있을까요??

    • @teddynote
      @teddynote  2 місяці тому

      크루ai에서도 유사한 방식으로 구현 가능합니다. 👍

    • @호구너-d2s
      @호구너-d2s 2 місяці тому +1

      @@teddynote 답변 감사합니다!