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에이전트 단계 추적, 동작 모니터링

당신은 선수 기록, 스카우팅 인사이트, 경기 전략이 담긴 PDF 보고서를 분석하는 데 도움을 주는 농구 코치를 위해 smolagents 기반 보조 에이전트를 만들고 있어요.

코치는 에이전트에게 다음과 같은 질문에 답하기를 기대합니다: "상대 팀의 세컨드 유닛을 상대로 어떤 수비 전략을 써야 하나요?"

하지만 코치는 단순한 답변만 원하는 것이 아니라, 에이전트가 백그라운드에서 무엇을 하고 있는지 투명하게 보고 싶어 합니다.

이 연습 문제에서는 에이전트가 한 단계 진행할 때마다(예: 도구 호출, 모델 사용) 실행되는 액션 콜백을 작성할 거예요. 이 콜백은 다음을 수행합니다:

  • 현재까지의 단계 수를 보여주고,
  • 에이전트가 종료되었으면 사용된 토큰 수를 표시합니다.

이를 통해 코치(그리고 여러분)는 에이전트의 진행 상황과 결론에 도달하기까지 얼마나 많은 작업이 수행되는지 모니터링할 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Hugging Face smolagents로 AI 에이전트 만들기

강의 보기

연습 안내

  • 함수 시그니처에 agent_step 매개변수를 추가해 완성하세요.
  • 현재 단계가 최종 답변을 생성했는지 agent_step의 .is_final_answer 속성으로 확인하세요.
  • 최종 답변이라면 total_tokens에서 전체 토큰 수를 가져와 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Define an action callback that accepts the agent step and the agent
def action_callback(____, agent):
    step_num = agent_step.step_number
    print(f"Step {step_num}: Analyzing basketball data!")
    
    # Check if the agent step includes token usage
    if agent_step.____:
        total_tokens = agent_step.token_usage.total_tokens
        # Print how many tokens were used
        print(f"Analysis complete! Total tokens used: {____}")
코드 편집 및 실행