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오픈 소스 모델을 기반으로 자율 지능 에이전트를 구축, 실행 및 평가하는 강력한 프레임워크로, 자동 구성 생성, 멀티모달 도구 통합 및 심층 연구 기능을 지원합니다.

NOASSERTIONPythonyoutu-agentTencentCloudADP 2.8k Last Updated: September 11, 2025

Youtu-Agent 프로젝트 상세 소개

프로젝트 개요

Youtu-Agent는 자율 지능형 에이전트를 구축, 실행 및 평가하기 위해 특별히 설계된 유연하고 고성능의 에이전트 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성능을 보일 뿐만 아니라, 데이터 분석, 파일 처리, 심층 연구 등의 기능을 포함하여 오픈소스 모델 기반의 강력한 에이전트 기능을 제공합니다.

프로젝트 출처

핵심 기능

🌟 검증된 성능

  • WebWalkerQA: DeepSeek-V3.1을 사용하여 71.47%의 정확도 (pass@1) 달성
  • GAIA 벤치마크: 텍스트 하위 집합에서 72.8% pass@1 점수 달성
  • 순수 오픈소스 모델: Claude 또는 GPT에 의존하지 않고 DeepSeek-V3 시리즈 모델만 사용

🚀 오픈소스 친화적 및 비용 효율적

  • 접근성 및 저비용 배포에 최적화되어 클로즈드 소스 모델에 의존할 필요 없음
  • DeepSeek부터 gpt-oss까지 다양한 모델 API 지원
  • 확장 가능한 도구 통합 및 프레임워크 구현 제공

💡 실제 적용 시나리오

프레임워크는 즉시 사용 가능한 작업 지원을 제공합니다:

  • CSV 데이터 분석
  • 문헌 검토
  • 개인 파일 정리
  • 팟캐스트 및 비디오 생성 (출시 예정)
  • 심층 연구 보고서
  • 웹페이지 생성

🛠️ 유연한 아키텍처 설계

  • 모듈식 설계: Environment 및 ContextManager와 같은 핵심 구성 요소는 잘 캡슐화되어 있으며 고도로 사용자 정의 가능
  • YAML 구성: YAML 기반의 구조화된 구성으로 관리 용이
  • 완전 비동기: 고성능 및 효율적인 실행을 구현하며, 특히 벤치마크 평가에 적합
  • 추적 및 분석: 심층적인 도구 호출 및 에이전트 궤적 분석 제공

시스템 아키텍처

핵심 구성 요소

  1. Agent (에이전트): 특정 프롬프트, 도구 및 환경으로 구성된 LLM
  2. Toolkit (도구 키트): 에이전트가 사용할 수 있는 캡슐화된 도구 모음
  3. Environment (환경): 에이전트가 실행되는 세계 (예: 브라우저, 셸)
  4. ContextManager (컨텍스트 관리자): 에이전트 컨텍스트 창을 관리하는 구성 가능한 모듈
  5. Benchmark (벤치마크): 특정 데이터셋에 대한 캡슐화된 워크플로우

에이전트 모드

프레임워크는 두 가지 주요 에이전트 모드를 지원합니다:

  • SimpleAgent: 추론-행동 루프 (ReAct 스타일)를 사용하는 고전적인 단일 에이전트 모델
  • OrchestraAgent: 플래너, 워커 및 리포터를 조율하기 위해 계획-실행 전략을 사용하는 다중 에이전트 시스템

설치 및 빠른 시작

시스템 요구 사항

  • Python 3.12+
  • 의존성 관리를 위해 uv 사용 권장

설치 단계

# 저장소 클론
git clone https://github.com/TencentCloudADP/youtu-agent.git
cd youtu-agent

# 의존성 동기화
uv sync # 또는 make sync 사용

# 가상 환경 활성화
source ./.venv/bin/activate

# 환경 구성 파일 복사
cp .env.example .env

환경 구성

.env 파일에 필요한 API 키를 구성합니다:

# LLM 구성 (DeepSeek 예시)
UTU_LLM_TYPE=chat.completions
UTU_LLM_MODEL=deepseek-chat
UTU_LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
UTU_LLM_API_KEY=replace-to-your-api-key

# 텐센트 클라우드 DeepSeek API (신규 사용자는 300만 무료 토큰 획득 가능)
UTU_LLM_TYPE=chat.completions
UTU_LLM_MODEL=deepseek-v3
UTU_LLM_BASE_URL=https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1
UTU_LLM_API_KEY=replace-with-your-api-key

# 도구 API 키
SERPER_API_KEY=<https://serper.dev/playground 에서 획득>
JINA_API_KEY=<https://jina.ai/reader 에서 획득>

사용 방법

1. 기본 대화

# 기본 구성으로 대화형 챗봇 시작
python scripts/cli_chat.py --stream --config default

# 검색 도구를 사용하지 않는 기본 버전
python scripts/cli_chat.py --stream --config base

2. 에이전트 구성 자동 생성

Youtu-Agent의 뛰어난 기능 중 하나는 에이전트 구성을 자동으로 생성할 수 있다는 것입니다. 코드를 작성하거나 프롬프트를 정교하게 만들어야 하는 다른 프레임워크와 달리, Youtu-Agent는 간단한 YAML 구성을 사용하며, 내장된 "메타 에이전트"가 사용자와 대화하여 요구 사항을 이해한 다음 구성을 자동으로 생성하고 저장합니다.

# 대화형으로 구성 생성
python scripts/gen_simple_agent.py

# 생성된 구성 실행
python scripts/cli_chat.py --stream --config generated/xxx

3. 예시 애플리케이션

SVG 이미지 생성

python examples/svg_generator/main.py

웹 UI 버전

# 프론트엔드 패키지 다운로드
curl -LO https://github.com/Tencent/Youtu-agent/releases/download/frontend%2Fv0.1.5/utu_agent_ui-0.1.5-py3-none-any.whl

# 프론트엔드 패키지 설치
uv pip install utu_agent_ui-0.1.5-py3-none-any.whl

# 웹 버전 실행
python examples/svg_generator/main_web.py

http://127.0.0.1:8848/ 에 접속하여 웹 인터페이스를 사용할 수 있습니다.

4. 벤치마크 평가

# 데이터셋 준비 (WebWalkerQA 데이터셋 다운로드 및 처리)
python scripts/data/process_web_walker_qa.py

# 평가 실행
python scripts/run_eval.py --config_name ww --exp_id <your_exp_id> --dataset WebWalkerQA_15 --concurrency 5

실제 적용 사례

데이터 분석

에이전트는 CSV 파일을 분석하고 HTML 보고서를 생성하여 데이터 패턴을 자동으로 식별하고 시각화 차트 및 통찰력 있는 보고서를 생성할 수 있습니다.

파일 관리

에이전트는 로컬 파일의 이름을 변경하고 분류하며, 내용에 따라 문서 구조를 자동으로 정리할 수 있습니다.

광범위한 연구

Manus 기능과 유사하게, 방대한 정보를 수집하여 종합적인 연구 보고서를 생성합니다.

논문 분석

주어진 논문을 파싱하고 분석을 수행하며, 관련 문헌을 컴파일하여 최종 결과를 도출합니다.

기술적 특징

1. 최소화된 설계

프레임워크는 불필요한 오버헤드를 피하고 간단하고 사용하기 쉽게 유지하기 위해 노력합니다.

2. 스트리밍 처리 및 추적

openai-agents SDK를 기반으로 스트리밍 처리, 추적 및 에이전트 루프 기능을 계승합니다.

3. 심층 분석 시스템

OTEL 외에도 DBTracingProcessor 시스템은 도구 호출 및 에이전트 궤적에 대한 심층 분석을 제공합니다.

4. 궤적 수집

훈련 및 연구 목적의 데이터 수집을 지원합니다.

목표 사용자 그룹

연구원

  • 강력한 오픈소스 벤치마크 및 유연한 아키텍처 제공
  • 모델 훈련, 평가 및 어블레이션 연구 지원
  • 원클릭 평가 스크립트로 실험 과정 간소화

애플리케이션 개발자

  • 실용적인 사용 사례 및 사용하기 쉬운 스캐폴딩
  • 실제 에이전트 애플리케이션을 빠르게 구축

AI 및 에이전트 애호가

  • 풍부한 예시 및 직관적인 개발 도구
  • 배우기 쉽고 탐색에 적합

기업 기술팀

  • 저비용 배포 및 오픈소스 모델 지원
  • 기업 환경의 스마트 고객 서비스, 데이터 분석 등 애플리케이션에 적합

교육자 및 학생

  • 개인화된 학습 및 자동 채점 기능 제공
  • 교육 및 학습 과정 지원

미래 개발

프로젝트 로드맵은 다음과 같습니다:

  • 도구 평가 및 자동화 최적화
  • 맞춤형 도구 생성
  • 다중 모달 도구 통합 확장
  • 벤치마크 커버리지 강화
  • 추적 및 분석 시스템 개선

커뮤니티 및 지원

인용

이 프로젝트가 유용하다고 생각하시면 다음을 인용해 주십시오:

@misc{youtu-agent-2025,
title={Youtu-agent: A Simple yet Powerful Agent Framework},
author={Tencent Youtu Lab},
year={2025},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/TencentCloudADP/youtu-agent}},
}

요약

Youtu-Agent는 강력하고 사용하기 쉬운 오픈소스 에이전트 프레임워크로, 개발자에게 고성능 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 완벽한 솔루션을 제공합니다. 오픈소스 모델 기반 설계, 뛰어난 성능, 풍부한 기능 특성은 에이전트 개발 분야에서 중요한 도구로 자리매김하게 합니다. 연구 목적이든 상업적 애플리케이션이든, Youtu-Agent는 사용자에게 신뢰할 수 있고 효율적인 에이전트 솔루션을 제공할 수 있습니다.

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