OpenAI Swarm 프레임워크를 활용한 마케팅 에이전트 생성

오늘은 OpenAI Swarm 프레임워크를 사용하여 마케팅 에이전트를 생성하는 방법을 알려드리겠습니다. 이를 위해 웹 스크래핑에는 Firecrow를 사용하고, 특정 웹사이트를 위한 마케팅 캠페인을 생성하기 위해 상호작용할 수 있는 에이전트를 5가지 생성할 것입니다.

프로세스

먼저 main.py 파일에서 Firecrow와 모든 에이전트를 임포트한 다음 환경 변수를 로드합니다. 이어서 웹사이트 URL을 스크립트화하고 LLM이 사용할 수 있는 형태로 변환하는 scrape_website 함수를 만듭니다. 이를 통해 토큰 사용량을 절약하고 AI의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

다음으로, 프롬프트를 통해 OpenAI를 호출하고 응답을 반환하는 generate_completion 함수를 생성합니다. 이제 AI 에이전트가 사용할 수 있는 함수를 만듭니다. 먼저 분석가가 사용하는 analyze_website_content 함수, 복사본을 생성하는 generate_copy 함수, 캠페인 아이디어를 생성하는 create_campaign_idea 함수를 만듭니다.

이어서 에이전트가 필요할 때 다른 에이전트를 호출할 수 있는 핸드오프 함수를 생성합니다. 먼저 사용자와 상호작용하고 웹사이트 스크래퍼 에이전트를 호출하는 사용자 인터페이스 에이전트를 정의합니다. 웹사이트 스크래퍼 에이전트는 scrape_website 함수와 분석가 에이전트에 대한 핸드오프에 접근할 수 있습니다.

분석가 에이전트는 콘텐츠를 분석하고 마케팅 전략에 대한 통찰력을 제공하며 캠페인 아이디어 에이전트와 웹사이트 콘텐츠를 분석할 수 있습니다. 캠페인 아이디어 에이전트는 캠페인 아이디어를 생성하고 복사기 에이전트에 핸드오프합니다. 복사기 에이전트는 우리를 위해 복사본을 생성합니다. 이 작업이 끝나면 OpenAI Swarm이 제공하는 run_demo_loop 함수를 호출하기만 하면 됩니다.

데모

이제 실행하여 테스트해 봅시다. 사용자 에이전트가 마케팅 전략을 생성하기 위한 URL을 요청합니다. Chadbase.co라는 웹사이트를 입력합니다. 사용자 인터페이스 에이전트에서 웹사이트 스크래퍼 에이전트에게 핸드오프하고 웹사이트를 스크래핑한 다음 분석가 에이전트에게 핸드오프합니다. 분석가 에이전트는 웹사이트를 분석하여 콘텐츠에 대한 통찰력을 생성합니다. 이어서 통찰력을 캠페인 아이디어 에이전트에게 핸드오프하고 캠페인을 생성합니다. 마지막으로 복사기 에이전트에게 핸드오프하여 복사본을 생성합니다. 결과적으로 마케팅 캠페인이 생성됩니다.

이러한 프레임워크의 장점은 선형적이지 않은 에이전트 루프를 생성할 수 있다는 것입니다. 분석가 에이전트가 웹사이트 스크래퍼로 다시 돌아가도록 핸드오프를 생성할 수 있습니다. 프레임워크는 프롬프트에서 출력 파싱과 모든 파이핑을 처리합니다.