VoltAgent: AI 인텔리전스를 빠르게 구축하기 위한 TypeScript 오픈 소스 프레임워크

일반 소개

VoltAgent는 개발자가 AI 인텔리전스를 신속하게 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 설계된 오픈 소스 TypeScript 프레임워크입니다. 모듈식 도구와 표준화된 개발 모델을 제공하여 대규모 언어 모델(LLM)과의 상호 작용, 상태 관리 및 외부 도구 통합의 복잡성을 간소화합니다. 개발자는 이를 사용하여 챗봇, 가상 비서 또는 복잡한 다중 지능 시스템을 만들 수 있으며, 처음부터 개발해야 하는 지루함을 피하고 코드 없는 플랫폼의 한계를 극복할 수 있습니다. OpenAI, Google, Anthropic 등 다양한 LLM 모델을 지원하며, 개발자가 지능의 상태를 쉽게 모니터링할 수 있는 로컬 디버깅 콘솔을 제공합니다. 이 프로젝트는 GitHub를 통해 오픈 소스 및 커뮤니티 주도로 진행되며 확장 가능한 AI 애플리케이션을 빠르게 개발하려는 개발자에게 적합합니다.

기능 목록

• 핵심 엔진(@voltagent/core): 인텔리전스 정의, 도구 관리 및 메시지 라우팅 기능을 제공합니다.
• 다중 지능 시스템: 감독자 지능을 통해 여러 하위 지능의 조정을 지원하여 복잡한 워크플로우를 처리합니다.
• 도구 통합: 인텔리전스가 현실적인 작업을 수행할 수 있는 외부 API, 데이터베이스 및 서비스에 연결할 수 있도록 지원합니다.
• 유연한 LLM 지원: OpenAI, Anthropic, Google 및 기타 모델과 호환되며 쉽게 전환할 수 있습니다.
• 메모리 관리: 인텔리전스는 자연스러운 대화를 위해 상호 작용 컨텍스트를 저장할 수 있습니다.
• 로컬 디버깅 콘솔: 스마트 바디 상태, 로그 및 도구 호출을 실시간으로 모니터링합니다.
• 데이터 검색 및 RAG: 효율적인 정보 수집 및 처리를 위한 검색 향상 생성을 지원합니다.
• 음성 상호 작용: 다음을 통해 @voltagent/voice 이 패키지는 음성 인식 및 합성을 지원합니다.
• CLI 도구: 경유 create-voltagent-app 프로젝트를 빠르게 구축하세요.

도움말 사용

설치 프로세스

VoltAgent는 Node.js 환경을 기반으로 하므로 먼저 Node.js가 설치되어 있는지 확인해야 합니다(LTS 버전 권장). 자세한 설치 단계는 다음과 같습니다:

1. 초기화 프로젝트
   볼트에이전트에서 제공하는 CLI 도구를 사용하여 프로젝트를 빠르게 생성할 수 있습니다. 터미널을 열고 다음 명령을 실행합니다:

   npm create voltagent-app@latest my-voltagent-app
   

패키지 관리자(npm, yarn 또는 pnpm)를 선택하고 프로젝트 이름을 입력하라는 메시지가 표시됩니다. 완료되면 프로젝트 디렉터리를 입력합니다:

cd my-voltagent-app

2. 구성 환경
   프로젝트가 생성된 후에는 LLM 제공업체의 API 키를 구성해야 합니다. 예를 들어, OpenAI 모델을 사용하려면 .env 파일, 추가:

   OPENAI_API_KEY=sk-proj-你的密钥
   

   상호 호환성 sk-proj-你的密钥 를 실제 OpenAI API 키로 사용하세요. 다른 모델(예: Anthropic, Google)도 유사한 구성을 가지고 있으며, 자세한 내용은 공식 문서를 참조하세요. voltagent.dev/docs.

3. 프로젝트 시작
   다음 명령을 실행하여 개발 서버를 시작합니다:

   npm run dev
   

   개발 서버 지원 tsx watch코드 변경 후 VoltAgent는 자동으로 재부팅됩니다. 일단 시작되면 브라우저를 통해 볼트에이전트 콘솔에 액세스할 수 있습니다(일반적으로 http://localhost:3000) 인텔리전스와 상호 작용합니다.

주요 기능

1. 인텔리전스 생성 및 운영

볼트에이전트의 핵심은 인텔리전스의 정의입니다. 프로젝트 초기화 후src/index.ts 지능형 바디의 간단한 예가 포함되어 있습니다. 다음은 기본 지능형 바디를 만드는 코드입니다:

import { VoltAgent, Agent } from "@voltagent/core";
import { VercelAIProvider } from "@voltagent/vercel-ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
const agent = new Agent({
name: "my-voltagent-app",
description: "回答用户问题的助手",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});
const voltagent = new VoltAgent({ agents: { agent } });

프로젝트를 실행한 후 콘솔을 통해 "양자 컴퓨팅에 대해 설명해 주세요"와 같은 메시지를 보내면 지능형 바디가 응답을 생성합니다.

2. 다중 지능 시스템

볼트에이전트는 다중 지능 협업을 지원합니다. 예를 들어 다음과 같은 인텔리전스가 포함된 GitHub 리포지토리 분석 시스템을 구축한다고 가정해 보세요:

• StarsFetcher: 창고 별 개수를 가져옵니다.
• 기여자페쳐: 기여자 목록을 가져옵니다.
• RepoAnalyzer: 데이터를 분석하고 보고서를 생성합니다.
• 감독자위의 인텔리전스를 조정합니다.

샘플 코드:

const supervisorAgent = new Agent({
name: "Supervisor",
description: "协调 GitHub 仓库分析任务",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
subAgents: [starsFetcherAgent, contributorsFetcherAgent, analyzerAgent],
});

"전압/전압 분석"과 같은 메시지를 보내면 수퍼바이저 인텔리전스가 하위 인텔리전스를 호출하여 분석 결과를 생성합니다.

3. 도구 통합

인텔리전트는 도구를 통해 외부 시스템과 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어 GitHub에 별표를 표시하는 도구를 추가할 수 있습니다:

const fetchRepoStarsTool = createTool({
name: "fetchRepoStars",
description: "获取 GitHub 仓库星标数",
execute: async ({ repo }) => {
// 调用 GitHub API
const response = await fetch(`https://api.github.com/repos/${repo}`);
const data = await response.json();
return { stars: data.stargazers_count };
},
});

도구를 인텔리전스에 바인딩하세요:

const starsFetcherAgent = new Agent({
name: "StarsFetcher",
tools: [fetchRepoStarsTool],
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});

4. 시운전 및 모니터링

VoltAgent는 로컬 디버깅 콘솔(console.voltagent.dev)를 사용하여 외부 서버 없이 스마트바디 작동을 모니터링할 수 있습니다. 프로젝트를 시작한 후 콘솔에 액세스하여 확인합니다:

• 지능형 본문 메시지 흐름 및 도구 호출.
• 실시간 로깅 및 상태.
• 응답 시간과 같은 성능 지표.
  이 콘솔은 복잡한 다중 인텔리전스 시스템을 디버깅하기 위해 n8n과 유사한 시각적 워크플로우를 지원합니다.

5. 음성 상호 작용

통과(청구서 또는 검사 등) @voltagent/voice 패키지를 통해 스마트 바디는 음성 입력 및 출력을 지원합니다. 설치 패키지:

npm install @voltagent/voice

스마트바디 구성에서 음성 기능을 활성화합니다:

const voiceAgent = new Agent({
name: "VoiceAgent",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
voice: true,
});

사용자는 마이크를 통해 지능형 신체와 대화할 수 있으며, 이는 가상 비서 시나리오에 적합합니다.

주요 기능 작동

데이터 검색 및 RAG

VoltAgent는 전용 검색 인텔리전스를 통해 외부 데이터 소스에서 정보를 가져오는 검색 증강 생성(RAG)을 지원합니다. 구성 예시:

const retrieverAgent = new Agent({
name: "Retriever",
description: "从知识库检索信息",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
tools: [vectorSearchTool],
});

인공지능은 벡터 검색 도구와 결합하여 데이터베이스나 문서에서 관련 정보를 추출하여 답변의 정확도를 높일 수 있습니다.

메모리 관리

인텔리전스는 대화 컨텍스트를 저장할 수 있습니다. 메모리가 활성화됩니다:

const agent = new Agent({
name: "MemoryAgent",
memory: { provider: "default", maxHistory: 10 },
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});

사용자가 연속적인 질문을 하면 인텔리전스는 기록을 기반으로 더욱 자연스러운 답변을 생성합니다.

애플리케이션 시나리오

1. 자동화된 고객 서비스
   볼트에이전트는 사용자 문의를 처리하는 지능형 고객 서비스 시스템을 구축합니다. 음성 인텔리전스는 전화 상호 작용을 지원하고, 메모리 관리는 일관된 대화를 보장하며, 주문이나 재고를 조회할 수 있는 도구가 통합되어 있습니다.
2. 데이터 분석 도우미
   개발자는 GitHub 리포지토리를 분석하여 자동으로 별, 기여자 데이터를 추출하고 트렌드 보고서를 생성하는 인텔리전스를 만들 수 있습니다.RAG 기능은 문서 리포지토리에서 추가 정보를 추출할 수 있도록 지원합니다.
3. 가상 도우미
   볼트에이전트는 일정 관리, 이메일 회신 등의 작업을 처리하는 개인 비서를 개발하는 데 적합합니다. 이 도구는 연결 가능한 캘린더 API를 통합하고 음성 기능은 구두 명령을 지원합니다.
4. 교육 도구
   지능형 기관을 학습 도우미로 사용하여 학생의 질문에 답하고 코스 자료를 검색할 수 있습니다. 메모리 관리는 장기 과외를 지원하고 학생의 진도를 기록합니다.

QA

1. 볼트에이전트는 어떤 LLM 모델을 지원하나요?
   OpenAI, Anthropic, Google 및 기타 주류 모델을 지원하며, 개발자는 핵심 코드를 수정하지 않고도 구성을 통해 모델을 전환할 수 있습니다.
2. 다중 지능 시스템을 디버깅하는 방법은 무엇인가요?
   볼트에이전트 콘솔을 사용하여 스마트 바디 상호작용, 도구 호출 및 로그를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 콘솔은 시각적 워크플로를 지원하여 보다 직관적인 문제 위치를 파악할 수 있습니다.
3. 어떤 수준의 프로그래밍이 필요하나요?
   TypeScript 및 Node.js에 익숙한 개발자는 빠르게 시작할 수 있으며, CLI 도구와 설명서가 초보자의 진입 장벽을 낮춰줍니다.
4. VoltAgent는 무료인가요?
   볼트에이전트는 오픈 소스 프레임워크이며 무료로 사용할 수 있습니다. 하지만 LLM 모델을 사용하려면 해당 제공업체의 API 수수료를 지불해야 합니다.