Semantic Kernel을 사용한 단일 에이전트 .NET 애플리케이션 구축

AI 통합은 더 이상 소프트웨어 개발자의 사치가 아니라 현대 소프트웨어의 핵심 요구 사항입니다. 이 서면 과정은 .NET용 Semantic Kernel 프레임워크를 사용하여 지능형 에이전트 기반 애플리케이션을 구축하는 과정을 안내합니다. 표준 절차 코드 작성에서 추론하고, 외부 API를 호출하고, 개인 데이터에 액세스할 수 있는 자율 단일 에이전트 시스템 설계로 전환하게 됩니다. AI 모델을 오케스트레이션하고 채팅 기록을 관리하는 방법을 이해하면 엔터프라이즈 애플리케이션에 안전하고 확장 가능한 AI 기능을 구현할 준비가 됩니다. 학습 내용: - Semantic Kernel의 핵심 아키텍처와 .NET 애플리케이션 내에서 초기화하는 방법을 이해합니다. - Ollama 및 ONNX를 사용한 로컬 모델과 OpenAI 엔드포인트를 포함한 다양한 모델 공급자에 연결합니다. - 사용자 지정 네이티브 플러그인 및 OpenAPI 플러그인을 구축하여 실제 도구 호출로 AI 에이전트의 기능을 확장합니다. - 검색 증강 생성(RAG)을 구현하여 개인 데이터 소스에 에이전트의 응답을 기반으로 합니다. - 최신 Model Context Protocol(MCP) 서버를 통합하여 표준화된 데이터 및 도구 상호 작용을 활성화합니다. - 종속성 주입 및 비동기 스트림과 같은 최신 .NET 디자인 패턴을 적용하여 AI 워크플로를 깔끔하고 효율적으로 유지합니다. 이 과정은 대규모 언어 모델(LLM) 및 Semantic Kernel 설정의 기본 개념부터 시작하여 프롬프트 엔지니어링, 사용자 지정 플러그인 개발 및 고급 데이터 통합을 단계별로 진행합니다. 실제 시나리오를 위해 설계된 실제 코드 구현 및 아키텍처 패턴을 연구하게 됩니다. 이 과정은 AI 엔지니어링 경험이 없고 지능형 애플리케이션을 구축하려는 .NET 개발자를 대상으로 합니다. C# 및 .NET 개발에 대한 기본적인 이해가 권장되지만 기계 학습 또는 AI에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 첫 번째 지능형 .NET 에이전트를 구축하기 위해 오늘 읽기를 시작하세요.