🤗 08. HF Agents Course 본편 6 - smolagents로 도구 라우팅과 재시도 설계하기

이번 편 목표는 간단합니다. 질문 유형에 따라 도구를 나눠 쓰고, 실패하면 안전하게 1회 재시도하는 에이전트를 만듭니다.

flowchart TD
    A[사용자 질문] --> B{질문 분류}
    B -->|최신 정보| C[Web Search Tool]
    B -->|계산/변환| D[Python Tool]
    C --> E{검증 통과?}
    D --> E
    E -->|Yes| F[최종 답변]
    E -->|No| G[원인 기록 후 1회 재시도]
    G --> H{재시도 성공?}
    H -->|Yes| F
    H -->|No| I[실패 사유 + 다음 액션]

실습 준비

1) 도구 설치

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -U smolagents duckduckgo-search

2) 입력 파일

task.txt

2026년 기준 Hugging Face Agents Course 학습자가 실무 적용 전에 확인해야 할 체크리스트 5개를 정리해줘.
각 항목마다 근거 링크를 붙여줘.

3) 실행 코드

router_retry_agent.py

from pathlib import Path
from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, PythonInterpreterTool, InferenceClientModel
 
model = InferenceClientModel(model_id="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
agent = CodeAgent(
    tools=[DuckDuckGoSearchTool(), PythonInterpreterTool()],
    model=model,
    max_steps=6,
)
 
goal = Path("task.txt").read_text(encoding="utf-8").strip()
 
prompt = f"""
규칙:
1) 먼저 질문을 '검색형' 또는 '계산형'으로 분류해 도구를 선택할 것.
2) 결과에는 체크리스트 5개 + 근거 URL 3개 이상 포함.
3) URL이 3개 미만이면 실패로 판단하고 원인 1줄 작성 후 1회 재시도.
4) 최종 출력은 한국어 마크다운.
 
요청: {goal}
""".strip()
 
result = agent.run(prompt)
Path("result.md").write_text(str(result), encoding="utf-8")
print("DONE: result.md")

4) 실행

python router_retry_agent.py

5) 성공 판정

• result.md 생성
• 체크리스트 5개 존재
• 근거 URL 3개 이상
• 재시도 발생 시 실패 원인 1줄 기록

초보자용 핵심 설명

• 라우팅: “무슨 도구를 쓸지”를 먼저 정하면 품질이 흔들리지 않습니다.
• 재시도 제한: 무한 재시도를 막기 위해 1회로 고정합니다.
• 성공 기준 명시: URL 개수처럼 기계적으로 검증 가능한 조건을 넣어야 자동화에 안전합니다.

실무 적용 포인트

• 배치 작업에서는 result.md 대신 JSON 스키마로 저장하세요.
• 실패 케이스는 별도 파일(failed/)에 쌓아 재처리하면 운영 효율이 올라갑니다.
• 팀 운영 시 “재시도 횟수, 타임아웃, 최소 근거 수”를 공통 정책으로 고정하세요.

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생성형 AI 활용 고지

이 문서는 생성형 AI를 활용해 초안을 작성하고, 사람이 재현 절차·구조·정확성을 검토해 보완했습니다.