🤗 02. HF Agents Course 본편 2 - 멀티 툴 에이전트와 실행 로그 검증

1편에서 단일 검색 툴을 붙였다면, 이번에는 검색 + 계산 + 검증 출력까지 한 번에 재현한다. 핵심은 “결과 텍스트”가 아니라 **실행 흔적(tool call + 로그)**까지 확인하는 습관이다.

오늘 실습 목표

• smolagents에 툴 2개(검색/계산) 연결
• 하나의 프롬프트에서 순차 도구 사용 유도
• 실행 로그와 최종 결과를 파일로 남겨 성공 판정

전체 흐름

flowchart TD
  A[환경 활성화] --> B[멀티 툴 에이전트 코드 작성]
  B --> C[프롬프트 실행]
  C --> D[tool call 로그 확인]
  D --> E[결과 파일 저장]
  E --> F{성공 판정}
  F -->|Yes| G[재현 완료]
  F -->|No| H[프롬프트/토큰/패키지 점검]

사전 준비

도구

• Python 3.10+
• 터미널
• Hugging Face Access Token

입력값

• HF_TOKEN
• 테스트 질문:
  • "Find 2 recent AI agent headlines, then estimate monthly visits if daily visits are 1200 and weekends are 30% lower. Answer in Korean with sources."

실습 단계

1) 작업 폴더 이동 + 가상환경 활성화

cd hf-agents-ep01
source .venv/bin/activate

2) 실행 파일 작성 (run_ep02.py)

from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, PythonInterpreterTool, HfApiModel
 
model = HfApiModel(model_id="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
agent = CodeAgent(
    tools=[DuckDuckGoSearchTool(), PythonInterpreterTool()],
    model=model,
    add_base_tools=True,
)
 
prompt = (
    "Find 2 recent AI agent headlines, then estimate monthly visits "
    "if daily visits are 1200 and weekends are 30% lower. "
    "Answer in Korean with source links and show the calculation logic."
)
 
result = agent.run(prompt)
print(result)
 
with open("ep02_result.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(str(result))

3) 실행

python run_ep02.py | tee ep02_run.log

성공 판정 (필수 4개)

1. ep02_run.log에 검색 관련 tool call 흔적이 있다.
2. 계산(평일/주말 가중치) 설명이 한국어로 포함된다.
3. 결과에 출처 링크가 2개 이상 포함된다.
4. ep02_result.txt 파일이 생성되고 비어있지 않다.

초보자 체크포인트

• ImportError가 나면 pip install -U smolagents duckduckgo-search litellm 재실행
• 401/403이면 echo $HF_TOKEN으로 토큰 설정 확인
• 결과 포맷이 불안정하면 프롬프트 끝에 "번호 목록 1~2로 출력" 같은 형식 제약을 추가

실무 적용 포인트

• 이 패턴은 콘텐츠 리서치 + 간단 수치 추정 자동화에 바로 쓸 수 있다.
• 특히 aiee.app 운영에서는 “근거 링크 + 계산 근거”를 함께 남기면 편집 검수 시간이 줄어든다.
• 다음 편에서는 에이전트 출력 스키마(JSON) 강제로 후처리 파이프라인에 연결한다.

생성형 AI 활용 고지

이 문서는 생성형 AI를 활용해 초안을 작성했으며, 사람이 실습 재현성(명령/입력/성공 판정)과 실무 적용성을 검수해 확정했다.