OpenAI API Agent School - Project

본 자료는 (주)에이아이캐슬에서 만든 OpenAI API로 배우는 Agent 개발 첫걸음 (OpenAI API Agent School) 강의 프로젝트 자료입니다.

[0] Install & Build (uv)

# uv Install
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# uv Build
uv sync --frozen && uv cache prune --ci

[1] 프로젝트 세팅

1.1. 환경 변수 (.env)

• .env 파일로 설정하거나 배포 환경에서 지정
• OPENAI_API_KEY: Agent 앱 또는 파인튜닝할 데이터를 업로드할 때 사용할 OpenAI API 키
• PROMPT_ID Agent 앱에서 사용할 OpenAI 프롬프트 ID
• TITLE: Agent앱의 상단 제목
• PASSWORD: 비밀번호 설정 (비워둘 경우 누구나 접근 가능)
  • Agent 앱에서는 로그인해야 접근 가능해짐
  • MCP 서버에서는 ?password=<your-password>와 같이 쿼리스트링으로 전달해야 접근 가능

1.2. config.overrides.jsonc

• Agent 앱에서 openai api 요청시 responses create 에서 덮어 쓸 구성 값
• config.overrides.jsonc 파일로 설정하거나 배포 환경에서 지정
• 파일 위치
  • 프로젝트 폴더 (우선 순위)
  • /etc/secrets/

1.3. tools.py

• Agent 앱에서 Function Calling으로 사용할 함수.
• 또는 MCP 서버에서 tool로 사용할 함수.
• 파일 위치: tools.py

[2] 앱 실행

실행

uv run main.py

• 포트: 환경변수 PORT값이 지정된 경우 이 값을 사용하며, 그렇지 않을 경우 8000을 사용함.

• agent 앱 주소: https://localhost:8000/agent

• mcp 서버 주소: https://localhost:8000/mcp

KEEPALIVE_URL

• 실행 중인 앱이 일정시간 동안 접속이 없으면 유휴상태가 될 경우 KEEPALIVE_URL를 github actions의 환경변수(secrets)에 지정하여 주기적으로 접속하는 cron 작업을 수행할 수 있음.
• Fork한 경우 Fork한 레포지토리 접속하여 상단의 Actions 탭에서 Actions 및 .github/workflows/keepalive-url.yml 을 활성화 하세요.
• 레포지토리 > settings > Secrets and Variables > Actions > New repository secret 에 접속하여 아래와 같이 입력 (Secret에는 본인이 배포한 URL로 입력)
• 예시
  • Name: KEEPALIVE_URL
  • Secret: https://<your-project-name>.onrender.com

[3] 파인 튜닝 데이터

.env파일에 OPENAI_API_KEY를 등록해야 정상적으로 업로드 가능

3.1. SFT (Supervised Fine-tuning)

• 폴더 위치: fine_tuning_data/supervised/
• 데이터 생성 및 업로드

  uv run fine_tuning_data/supervised/convert_and_upload.py
  

3.2. DPO (Direct Preference Optimization)

• 폴더 위치: fine_tuning_data/preference/
• 데이터 생성 및 업로드

  uv run fine_tuning_data/preference/convert_and_upload.py
  

3.3. RFT (Reinforcement Fine-tuning)

• 폴더 위치: fine_tuning_data/reinforcement/
• 데이터 생성 및 업로드

  uv run fine_tuning_data/reinforcement/convert_and_upload.py