AutoGen

AutoGen - Multi Agent Fastapi

AutoGen Multi-Agent Azure AI Avatar Chat

📋 개요

Azure OpenAI와 AutoGen을 활용한 지능형 멀티 에이전트 시스템입니다. 이 프로젝트는 Azure AI Avatar와 통합되어 실시간 음성 대화와 텍스트 응답을 동시에 제공하는 혁신적인 AI 채팅 시스템을 구현합니다.

✨ 주요 기능

• 멀티 에이전트 협업: 계획 에이전트, 기술 작가, 스크립트 작가가 협력하여 최적화된 응답 생성
• Azure AI Avatar 통합: 실시간 음성 합성과 아바타 애니메이션
• 실시간 WebSocket 통신: 빠른 응답과 원활한 사용자 경험
• Azure Search 통합: 벡터 데이터베이스를 활용한 정확한 정보 검색
• 이중 응답 시스템: 상세한 텍스트 응답과 아바타용 요약 스크립트 동시 제공

🏗️ 시스템 아키텍처

사용자 질문
    ↓
Planning Agent (계획 수립)
    ↓
Technical Writer (상세 응답 생성)
    ↓
Script Writer (아바타용 스크립트 생성)
    ↓
Azure AI Avatar (음성 출력)

🛠️ 기술 스택

• Backend: FastAPI, Python 3.8+
• AI Framework: AutoGen, Azure OpenAI
• 실시간 통신: WebSocket
• 음성/아바타: Azure Speech Service, Azure AI Avatar
• 검색: Azure Cognitive Search
• Frontend: HTML5, CSS3, JavaScript
• 배포: Gunicorn, Uvicorn

📦 설치 및 설정

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/your-username/autogen-multi-agent.git
cd autogen-multi-agent

2. 가상환경 생성 및 활성화

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 또는
venv\Scripts\activate     # Windows

3. 종속성 설치

pip install -r requirements.txt

4. 환경변수 설정

.env 파일을 생성하고 다음 정보를 입력하세요:

# Azure OpenAI 설정
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_api_key
AZURE_OPENAI_MODEL=your_model_name
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-02-15-preview
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com/

# Azure Speech Service 설정
SPEECH_KEY=your_speech_key
SPEECH_REGION=your_region

# Azure Search 설정 (Autogen_Chat_data.py에서 사용)
AZURE_SEARCH_ENDPOINT=your_search_endpoint
AZURE_SEARCH_API_KEY=your_search_key
AZURE_SEARCH_INDEX=your_index_name

🚀 실행 방법

개발 환경

python app.py

프로덕션 환경

gunicorn app:app --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:3100

애플리케이션이 실행되면 http://localhost:8000 (개발) 또는 http://localhost:3100 (프로덕션)에서 접속할 수 있습니다.

📁 프로젝트 구조

autogen-multi-agent/
├── app.py                    # 메인 FastAPI 애플리케이션
├── Autogen_Chat_data.py      # Azure Search 통합 버전
├── requirements.txt          # Python 종속성
├── templates/
│   └── index.html           # 웹 인터페이스
├── static/
│   ├── css/
│   │   └── styles.css       # 스타일시트
│   └── js/
│       └── script.js        # 클라이언트 JavaScript
└── README.md                # 프로젝트 문서

🤖 에이전트 시스템

Planning Agent (계획 에이전트)

• 복잡한 작업을 하위 작업으로 분해
• 다른 에이전트들에게 작업 할당
• 품질 체크리스트 기반 검증

Technical Writer (기술 작가)

• Azure AI 및 기계학습 관련 전문 정보 제공
• 상세하고 기술적인 응답 생성
• 코드 예제 및 실용적 가이드 포함

Script Writer (스크립트 작가)

• 아바타가 말하기 편한 형태로 내용 요약
• Markdown 문법 제거 및 자연스러운 대화체 변환
• 100자 내외의 간결한 스크립트 생성

🔧 주요 설정

아바타 설정

• 캐릭터: Meg
• 스타일: Business
• 배경색: #FFFFFFFF
• 음성: ko-KR-SunHiNeural

모델 설정

• 최대 턴 수: 10
• 종료 조건: "TERMINATE" 키워드 또는 최대 메시지 수 도달

🌐 API 엔드포인트

• GET /: 메인 웹 인터페이스
• GET /health: 서버 상태 확인
• WebSocket /api/ws: 실시간 채팅 통신

📱 사용 방법

1. 웹 브라우저에서 애플리케이션에 접속
2. "아바타 세션 시작" 버튼 클릭
3. 질문을 입력하고 전송
4. 텍스트 응답과 아바타 음성 응답을 동시에 확인

⚠️ 주의사항

• Azure 서비스 키가 올바르게 설정되었는지 확인하세요
• WebRTC를 지원하는 최신 브라우저를 사용하세요
• HTTPS 환경에서 아바타 기능이 최적으로 작동합니다

🤝 기여하기

1. 이 저장소를 포크하세요
2. 새로운 기능 브랜치를 생성하세요 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 변경사항을 커밋하세요 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 브랜치에 푸시하세요 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Pull Request를 생성하세요

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

📞 지원

문제가 발생하거나 질문이 있으시면 Issues에 등록해주세요.

🔄 버전 히스토리

• v1.0.0: 초기 릴리즈
  • 멀티 에이전트 시스템 구현
  • Azure AI Avatar 통합
  • WebSocket 실시간 통신

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