터미널 AI 에이전트 구축 (v12)
터미널에서 직접 작동하는 AI 에이전트를 구축하여 개발 워크플로우를 최적화하세요. 이 가이드는 개발자들이 직접 구축하고 커스터마이징할 수 있는 실질적인 터미널 AI 에이전트를 제공합니다.
1. CLI AI 에이전트 생태계
현재 CLI AI 에이전트 생태계는 다음과 같은 주요 도구들로 구성되어 있습니다:
Aider
# 설치
pip install aider
# 기본 사용
aider --help
Continue.dev
# VS Code 확장으로 설치
# https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Continue.continue
OpenCode
# GitHub 저장소에서 직접 설치
git clone https://github.com/open-code/open-code.git
cd open-code
pip install -e .
커스텀 스크립트
# 간단한 래퍼 스크립트 예제
#!/bin/bash
# aider-wrapper.sh
aider "$@" --model gpt-4-turbo
2. 로컬 LLM API 엔드포인트 설정
로컬 LLM을 사용하여 비용을 절감하고 성능을 향상시키세요:
Ollama 설치
# Ubuntu/Debian
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# macOS
brew install ollama
# 시작
ollama serve
# 모델 다운로드
ollama pull llama3
ollama pull codellama:7b
API 엔드포인트 생성
# llm_api.py
from flask import Flask, request, jsonify
import ollama
app = Flask(__name__)
@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
data = request.json
prompt = data.get('prompt', '')
model = data.get('model', 'llama3')
response = ollama.chat(
model=model,
messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
)
return jsonify({
'response': response['message']['content']
})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=11434)
3. 함수 호출 기능이 있는 Python CLI 에이전트
다음은 간단한 Python CLI 에이전트 예제입니다:
#!/usr/bin/env python3
# smart_agent.py
import subprocess
import json
import sys
from typing import Dict, List
import openai
class TerminalAgent:
def __init__(self, api_key: str, model: str = "gpt-4-turbo"):
self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
self.model = model
def run_command(self, command: str) -> str:
"""명령어 실행"""
try:
result = subprocess.run(
command,
shell=True,
capture_output=True,
text=True,
timeout=30
)
return result.stdout
except subprocess.TimeoutExpired:
return "Command timed out"
def call_function(self, function_name: str, args: Dict) -> str:
"""함수 호출"""
if function_name == "run_command":
return self.run_command(args.get("command", ""))
elif function_name == "list_files":
return self.run_command("ls -la")
elif function_name == "git_status":
return self.run_command("git status")
else:
return f"Unknown function: {function_name}"
def process_request(self, user_prompt: str) -> str:
"""사용자 요청 처리"""
system_prompt = """
You are a terminal assistant. You can execute shell commands and
return their output. You have access to these functions:
- run_command(command): execute shell command
- list_files(): list all files in current directory
- git_status(): show git status
"""
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.model,
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
functions=[
{
"name": "run_command",
"description": "Execute shell command",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"command": {"type": "string"}
},
"required": ["command"]
}
},
{
"name": "list_files",
"description": "List all files in directory",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {}
}
},
{
"name": "git_status",
"description": "Show git status",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {}
}
}
],
function_call="auto"
)
# 함수 호출 처리
if response.choices[0].finish_reason == "function_call":
function_call = response.choices[0].message.function_call
result = self.call_function(
function_call.name,
json.loads(function_call.arguments)
)
return f"Command result: {result}"
else:
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
return f"Error: {str(e)}"
def main():
if len(sys.argv) < 2:
print("Usage: python smart_agent.py \"your prompt here\"")
sys.exit(1)
agent = TerminalAgent(api_key="your-api-key-here")
prompt = sys.argv[1]
result = agent.process_request(prompt)
print(result)
if __name__ == "__main__":
main()
4. tmux와 통합
터미널 멀티플렉서와의 통합을 통해 더 효율적인 워크플로우 구축:
tmux 스크립트 생성
#!/bin/bash
# tmux_agent.sh
# 새로운 세션 생성
tmux new-session -d -s agent-session
# 창 분할
tmux split-window -h
tmux split-window -v
# 첫 번째 창에 에이전트 실행
tmux send-keys -t agent-session:0.0 "python smart_agent.py" Enter
# 두 번째 창에 코드 편집기 열기
tmux send-keys -t agent-session:0.0 "vim" Enter
# 세션 연결
tmux attach -t agent-session
tmux와 에이전트 통신
# tmux_integration.py
import subprocess
import json
class TmuxAgent:
def __init__(self, session_name: str = "agent-session"):
self.session_name = session_name
def send_to_window(self, window_index: int, command: str):
"""특정 창에 명령어 전송"""
subprocess.run([
"tmux", "send-keys", "-t", f"{self.session_name}:{window_index}",
command, "Enter"
])
def create_window(self):
"""새 창 생성"""
subprocess.run([
"tmux", "new-window", "-t", self.session_name
])
def get_window_output(self, window_index: int):
"""창의 출력 얻기"""
result = subprocess.run([
"tmux", "capture-pane", "-p", "-t", f"{self.session_name}:{window_index}"
], capture_output=True, text=True)
return result.stdout
# 사용 예제
agent = TmuxAgent("my-session")
agent.send_to_window(0, "ls -la")
5. 맞춤형 도구 개발
코드 검색 도구
python
# code_search.py
import os
import re
from typing import List, Dict
class CodeSearcher:
def __init__(self, root_dir: str = "."):
self.root_dir = root_dir
def find_files(self, pattern: str, file_types: List[str] = None) -> List[str]:
"""파일 찾기"""
matches = []
for root, dirs, files in os.walk(self.root_dir):
for file in files:
if file_types and not any(file.endswith(ft) for ft in file_types):
continue
if re.search(pattern, file):
matches.append(os.path.join(root, file))
return matches
def search_in_files(self, pattern: str, file_extensions: List[str] = None) -> Dict[str, List[str]]:
"""파일 내에서 패턴 검색"""
results = {}
search_files = self.find_files(r".*", file_extensions)
for file_path in search_files:
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
matches = re.finditer(pattern, content)
line_numbers = [m.start() for m in matches]
if line_numbers:
results[file_path] = line_numbers
except Exception:
continue
return results
# 사용 예제
searcher =
---
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