예제

Agno-Go의 모든 기능을 보여주는 실제 예제입니다.

사용 가능한 예제

1. Simple Agent

계산기 도구를 사용하는 기본 Agent입니다.

위치: cmd/examples/simple_agent/

기능:

• OpenAI GPT-4o-mini 통합
• Calculator 툴킷
• 기본 대화

실행:

export OPENAI_API_KEY=sk-your-key
go run cmd/examples/simple_agent/main.go

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2. Claude Agent

Anthropic Claude와 도구를 통합한 예제입니다.

위치: cmd/examples/claude_agent/

기능:

• Anthropic Claude 3.5 Sonnet
• HTTP 및 Calculator 도구
• 오류 처리 예제

실행:

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-key
go run cmd/examples/claude_agent/main.go

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3. Ollama Agent

Ollama를 통한 로컬 모델 지원 예제입니다.

위치: cmd/examples/ollama_agent/

기능:

• 로컬 Llama 3 모델
• 프라이버시 중심 (API 호출 없음)
• 파일 작업 툴킷

설정:

# Ollama 설치
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 모델 다운로드
ollama pull llama3

# 예제 실행
go run cmd/examples/ollama_agent/main.go

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4. Team Demo

다양한 협업 모드를 사용한 멀티 Agent 협업 예제입니다.

위치: cmd/examples/team_demo/

기능:

• 4가지 협업 모드 (Sequential, Parallel, Leader-Follower, Consensus)
• Researcher + Writer 팀
• 실제 워크플로우

실행:

export OPENAI_API_KEY=sk-your-key
go run cmd/examples/team_demo/main.go

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5. Workflow Demo

제어 흐름 원시 타입을 사용한 단계 기반 오케스트레이션 예제입니다.

위치: cmd/examples/workflow_demo/

기능:

• 5가지 워크플로우 원시 타입 (Step, Condition, Loop, Parallel, Router)
• 감정 분석 워크플로우
• 조건부 라우팅

실행:

export OPENAI_API_KEY=sk-your-key
go run cmd/examples/workflow_demo/main.go

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6. RAG Demo

ChromaDB를 사용한 검색 증강 생성(RAG) 예제입니다.

위치: cmd/examples/rag_demo/

기능:

• ChromaDB 벡터 데이터베이스
• OpenAI 임베딩
• 의미론적 검색
• 문서 Q&A

설정:

# ChromaDB 시작 (Docker)
docker run -d -p 8000:8000 chromadb/chroma

# API 키 설정
export OPENAI_API_KEY=sk-your-key

# 예제 실행
go run cmd/examples/rag_demo/main.go

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코드 스니펫

여러 도구를 사용하는 Agent

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "os"

    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/agent"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/models/openai"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/tools/calculator"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/tools/http"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/tools/toolkit"
)

func main() {
    model, _ := openai.New("gpt-4o-mini", openai.Config{
        APIKey: os.Getenv("OPENAI_API_KEY"),
    })

    ag, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:  "Smart Assistant",
        Model: model,
        Toolkits: []toolkit.Toolkit{
            calculator.New(),
            http.New(),
        },
        Instructions: "You can do math and make HTTP requests",
    })

    output, _ := ag.Run(context.Background(),
        "Calculate 15 * 23 and fetch https://api.github.com")
    fmt.Println(output.Content)
}

멀티 Agent Team

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "os"

    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/agent"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/models/openai"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/team"
)

func main() {
    model, _ := openai.New("gpt-4o-mini", openai.Config{
        APIKey: os.Getenv("OPENAI_API_KEY"),
    })

    researcher, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:         "Researcher",
        Model:        model,
        Instructions: "Research and gather information",
    })

    writer, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:         "Writer",
        Model:        model,
        Instructions: "Create compelling content",
    })

    tm, _ := team.New(team.Config{
        Name:   "Content Team",
        Agents: []*agent.Agent{researcher, writer},
        Mode:   team.ModeSequential,
    })

    output, _ := tm.Run(context.Background(),
        "Write a short article about Go programming")
    fmt.Println(output.Content)
}

조건문이 있는 Workflow

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "os"
    "strings"

    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/agent"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/models/openai"
    "github.com/rexleimo/agno-Go/pkg/agno/workflow"
)

func main() {
    model, _ := openai.New("gpt-4o-mini", openai.Config{
        APIKey: os.Getenv("OPENAI_API_KEY"),
    })

    classifier, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:         "Classifier",
        Model:        model,
        Instructions: "Classify sentiment as positive or negative",
    })

    positiveHandler, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:         "Positive Handler",
        Model:        model,
        Instructions: "Respond enthusiastically",
    })

    negativeHandler, _ := agent.New(agent.Config{
        Name:         "Negative Handler",
        Model:        model,
        Instructions: "Respond empathetically",
    })

    wf, _ := workflow.New(workflow.Config{
        Name: "Sentiment Workflow",
        Steps: []workflow.Primitive{
            workflow.NewStep("classify", classifier),
            workflow.NewCondition("route",
                func(ctx *workflow.ExecutionContext) bool {
                    result := ctx.GetResult("classify")
                    return strings.Contains(result.Content, "positive")
                },
                workflow.NewStep("positive", positiveHandler),
                workflow.NewStep("negative", negativeHandler),
            ),
        },
    })

    output, _ := wf.Run(context.Background(), "I love this!")
    fmt.Println(output.Content)
}

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