#
📚 에이전트 메모리 관리

결국 에이전트는 도구와 프롬프트로 이루어진 단순한 구성요소로 정의됩니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 에이전트가 과거 단계의 메모리를 가지고 있어 계획, 실행, 오류의 이력을 추적한다는 점입니다.

###
에이전트 메모리 재생

과거 실행된 에이전트를 확인하기 위한 몇 가지 기능을 제공합니다.

계측 가이드에서 언급한 바와 같이, 에이전트 실행을 계측하여 특정 단계를 확대하거나 축소할 수 있는 우수한 UI로 시각화할 수 있습니다.

또한 다음과 같이 `agent.replay()`를 사용할 수도 있습니다.

에이전트를 실행한 후,

    from smolagents import InferenceClientModel, CodeAgent

    agent = CodeAgent(tools=[], model=InferenceClientModel(), verbosity_level=0)

    result = agent.run("What's the 20th Fibonacci number?")

이 마지막 실행을 다시 재생하고 싶다면, 다음 코드를 사용하면 됩니다.

    agent.replay()

###
에이전트 메모리 동적 변경

많은 고급 사용 사례에서는 에이전트의 메모리를 동적으로 수정해야 합니다.

에이전트의 메모리는 다음과 같이 접근할 수 있습니다.

    from smolagents import ActionStep

    system_prompt_step = agent.memory.system_prompt
    print("The system prompt given to the agent was:")
    print(system_prompt_step.system_prompt)

    task_step = agent.memory.steps[0]
    print("\n\nThe first task step was:")
    print(task_step.task)

    for step in agent.memory.steps:
        if isinstance(step, ActionStep):
            if step.error is not None:
                print(f"\nStep {step.step_number} got this error:\n{step.error}\n")
            else:
                print(f"\nStep {step.step_number} got these observations:\n{step.observations}\n")

`agent.memory.get_full_steps()`를 사용하여 전체 단계를 딕셔너리 형태로 가져올 수 있습니다.

또한 단계 콜백을 사용하여 에이전트의 메모리를 동적으로 변경할 수도 있습니다.

단계 콜백은 인자로 `agent` 객체 자체에 접근할 수 있으므로, 위에서 설명한 것처럼 모든 메모리 단계에 접근하여 필요한 경우 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 브라우저 에이전트가 수행하는 각 단계의 스크린샷을 관찰하고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 최신 스크린샷은 유지하면서 토큰 비용을 절약하기 위해 이전 단계의 이미지를 메모리에서 제거할 수 있습니다.

이 경우 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다. 주의: 이 코드는 간결함을 위해 일부 임포트 및 객체 정의가 생략된 불완전한 예시입니다. 전체 작동 버전의 코드는 원본 스크립트에서 확인하세요.

    import helium
    from PIL import Image
    from io import BytesIO
    from time import sleep

    def update_screenshot(memory_step: ActionStep, agent: CodeAgent) -> None:
        sleep(1.0)  # JavaScript 애니메이션이 완료된 후에 스크린샷을 찍도록 합니다.
        driver = helium.get_driver()
        latest_step = memory_step.step_number
        for previous_memory_step in agent.memory.steps:  # 이전 스크린샷을 로그에서 제거하여 처리 과정을 간소화합니다.
            if isinstance(previous_memory_step, ActionStep) and previous_memory_step.step_number <= latest_step - 2:
                previous_memory_step.observations_images = None
        png_bytes = driver.get_screenshot_as_png()
        image = Image.open(BytesIO(png_bytes))
        memory_step.observations_images = [image.copy()]

그 다음 에이전트를 초기화할 때 이 함수를 다음과 같이 `step_callbacks` 인수에 전달해야 합니다.

    CodeAgent(
        tools=[WebSearchTool(), go_back, close_popups, search_item_ctrl_f],
        model=model,
        additional_authorized_imports=["helium"],
        step_callbacks=[update_screenshot],
        max_steps=20,
        verbosity_level=2,
    )

전체 작동 예시는 비전 웹 브라우저 코드에서 확인할 수 있습니다.

###
에이전트를 단계별로 실행

이 기능은 도구 호출에 오랜 시간이 걸리는 경우에 유용합니다. 에이전트를 한 단계씩 실행하면서 각 단계에서 메모리를 업데이트할 수 있습니다.

    from smolagents import InferenceClientModel, CodeAgent, ActionStep, TaskStep

    agent = CodeAgent(tools=[], model=InferenceClientModel(), verbosity_level=1)
    agent.python_executor.send_tools({**agent.tools})
    print(agent.memory.system_prompt)

    task = "What is the 20th Fibonacci number?"

    # 필요에 따라 다른 에이전트의 메모리를 불러와 메모리를 수정할 수 있습니다.
    # agent.memory.steps = previous_agent.memory.steps

    # 새로운 작업을 시작합니다!
    agent.memory.steps.append(TaskStep(task=task, task_images=[]))

    final_answer = None
    step_number = 1
    while final_answer is None and step_number <= 10:
        memory_step = ActionStep(
            step_number=step_number,
            observations_images=[],
        )
        # 한 단계를 실행합니다.
        final_answer = agent.step(memory_step)
        agent.memory.steps.append(memory_step)
        step_number += 1

        # 필요한 경우 메모리를 수정할 수도 있습니다
        # 예를 들어 최신 단계를 업데이트 하려면 다음과 같이 처리합니다:
        # agent.memory.steps[-1] = ...

    print("The final answer is:", final_answer)

Update on GitHub