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TL;DR
Managed Deep Agents는 외부 API나 DB와 상호작용하기 위해 커스텀 툴을 정의하고 연결하는 기능을 제공한다. 파이썬 함수에 `@tool` 데코레이터를 적용하고 docstring을 작성하면, 에이전트가 해당 툴의 기능과 인자를 이해하고 실행할 수 있게 된다. 정의된 툴은 `agent.py`에서 `define_deep_agent`에 전달되어 에이전트의 기능을 확장하며, LangSmith를 통해 툴 호출 과정과 인자 전달이 정확히 이루어지는지 추적할 수 있다.
챕터별 상세
00:00
Managed Deep Agents와 툴의 개념
에이전트가 외부 데이터베이스나 API와 상호작용하기 위해 툴이 필요하다. Managed Deep Agents는 파이썬 함수를 툴로 변환하여 에이전트의 기능을 확장한다. 툴은 에이전트가 외부 세계와 소통하는 핵심 인터페이스 역할을 한다.
툴은 에이전트가 스스로 수행할 수 없는 외부 작업을 처리하도록 돕는 도구이다.
01:23
커스텀 툴 정의와 @tool 데코레이터
파이썬 함수를 툴로 만들기 위해 `langchain.tools`의 `@tool` 데코레이터를 사용한다. `parse_docstring=True` 옵션을 설정하면 함수 이름이 툴 이름이 되고, docstring이 툴의 설명과 인자 정보를 LLM에 전달한다. `lookup_customer` 함수는 docstring을 통해 고객 ID를 인자로 받아 CRM에서 정보를 조회하는 로직을 수행한다.
독스트링은 LLM이 툴의 기능을 이해하는 데 필수적인 정보를 제공한다.
python
@tool(parse_docstring=True)
def lookup_customer(customer_id: str) -> str:
"""Look up a customer record by ID."""
return f"Customer {customer_id} is on the enterprise plan."독스트링을 포함한 파이썬 함수에 @tool 데코레이터를 적용하여 에이전트용 툴로 정의하는 코드
02:45
에이전트 연동 및 실행
정의된 툴은 `agent.py`에서 임포트하여 `define_deep_agent`의 `tools` 인자에 전달한다. `mda dev` 명령어를 실행하면 에이전트가 구성되고, 툴이 에이전트의 가용 툴 목록에 포함된다.
python
agent = define_deep_agent(
name="research-assistant",
model="openai:gpt-3.5",
tools=[{"type": "web_search"}, lookup_customer]
)define_deep_agent에 커스텀 툴을 전달하여 에이전트를 구성하는 코드
04:40
LangSmith를 활용한 툴 호출 추적
에이전트가 툴을 올바르게 사용하는지 확인하기 위해 LangSmith를 사용한다. 챗 인터페이스에서 툴 호출을 요청하면, 추적(Trace) 기능을 통해 LLM이 어떤 인자를 툴에 전달했는지와 툴의 실행 결과를 확인할 수 있다. 이는 툴의 docstring이 LLM의 툴 선택과 인자 구성에 정확히 반영되었음을 검증하는 과정이다.
LangSmith는 에이전트의 실행 과정을 단계별로 추적하여 디버깅을 돕는다.
용어 해설
- 툴(Tool)
- — 에이전트가 외부 데이터베이스, API, 파일 시스템 등과 상호작용하기 위해 사용하는 인터페이스이다. 에이전트는 툴의 설명과 인자 정보를 바탕으로 어떤 툴을 사용할지 결정한다.
- 독스트링(Docstring)
- — 파이썬 함수나 클래스 내부에 작성된 설명문이다. Managed Deep Agents에서는 이 독스트링을 파싱하여 LLM이 툴의 목적과 필요한 인자를 이해하는 데 활용한다.
- 데코레이터(Decorator)
- — 함수나 메서드의 기능을 수정하거나 확장하는 파이썬 문법이다. `@tool` 데코레이터를 사용하면 일반 파이썬 함수를 에이전트가 인식할 수 있는 툴 객체로 변환한다.
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원문 발행 2026. 08. 20.수집 2026. 08. 20.출처 타입 YOUTUBE
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