LLM을 이용해서 연속적으로 판단하면서 자동화하는 AI Agent

 LLM을 이용해서 연속적으로 판단하면서 자동화하는 AI Agent를 3주 안에 파이썬으로 구현하고 싶은데, 참신한 아이템으로 프로젝트 5개를 추천해줘

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1. 개인 맞춤형 뉴스 요약 및 추천 에이전트

• 아이디어: 
• LLM을 활용하여 다양한 뉴스 매체의 기사를 분석하고, 사용자의 관심사에 맞춰 뉴스를 요약하고 추천하는 에이전트를 개발합니다.
• 사용자의 관심사와 선호도를 학습하여, 매일 최신 뉴스 기사를 요약하고 중요도 순으로 정리해 제공하는 에이전트.
• 기능:*
  • 뉴스 기사 크롤링 및 텍스트 추출
  • LLM 기반 키워드 추출 및 요약 생성
  • 뉴스 기사의 내용을 요약하고, 키워드를 추출.
  • 사용자 관심사 기반 추천 알고리즘
  • 사용자 피드백(좋아요/싫어요)을 통해 점점 더 맞춤형 콘텐츠를 제공.
  • (선택 사항) 뉴스 기사 감성 분석 및 다양한 관점 제시
• 구현:*
• 뉴스 API 또는 웹 크롤링 라이브러리 활용
• Hugging Face Transformers 또는 OpenAI API를 이용한 LLM 모델 활용
• 사용자 인터페이스는 웹 또는 간단한 GUI로 구현

4. 간단한 챗봇 개발 및 연동 에이전트

• 아이디어: LLM을 활용하여 간단한 챗봇을 개발하고, 특정 서비스나 플랫폼에 연동하는 에이전트를 개발합니다.
• 기능:*
  • LLM 기반 챗봇 대화 모델
  • 특정 서비스 API (날씨, 교통 정보, 상품 정보 등) 연동
  • (선택 사항) 사용자 질문 의도 파악 및 맞춤형 답변 제공
• 구현:*
  • Dialogflow, Rasa 등 챗봇 플랫폼 활용 또는 직접 개발
  • OpenAI API 또는 유사한 LLM API 활용
  • (선택 사항) 다양한 UI (웹, 메신저 앱) 연동
• 참고: 챗봇의 역할과 기능을 명확히 정의하고, 사용자 경험을 고려하여 개발

2. AutoGPT 활용

• AutoGPT는 GPT 모델을 활용하여 자동으로 목표를 달성하는 AI 에이전트입니다. 연속적인 판단과 작업 수행이 가능합니다.

• 추천 이유: AutoGPT는 이미 자동화된 에이전트의 기본 구조를 제공하므로, 이를 활용하면 빠르게 프로토타입을 만들 수 있습니다.

• 구현 방법: AutoGPT의 소스 코드를 참고하여, 필요한 부분을 수정하거나 확장하여 프로젝트에 맞게 커스터마이징합니다.

• 참고 자료: AutoGPT GitHub 저장소

3. Rasa 프레임워크 활용

• Rasa는 대화형 AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. LLM과 결합하여 연속적인 판단과 대화를 관리할 수 있습니다.

• 추천 이유: Rasa는 자연어 이해(NLU)와 대화 관리(Dialogue Management)를 제공하므로, LLM과의 연동이 용이합니다.

• 구현 방법: Rasa를 설치하고, LLM과의 통합을 설정한 후, 대화 흐름과 작업을 정의하여 구현합니다.

• 참고 자료: Rasa 공식 문서