에이전트 활용 사례
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일상·취미구현 예제

집에 있는 재료와 조리 시간으로 메뉴 세 가지 고르기

재료, 인원과 조리 시간을 입력하면 요리 후보와 필요한 추가 재료, 만드는 순서를 정리해요.

LangChain

사용법

  1. 재료를 쉼표로 구분해 --ingredients에 넣어요. --time에는 조리할 수 있는 시간, --servings에는 인원을 지정해요.
  2. --diet로 식사 조건을 덧붙이면 모델에 함께 전달해요. 응답에는 메뉴 세 가지와 필요한 재료, 부족한 재료, 조리 순서를 담게 해요.
  3. 프로그램이 응답을 읽어 메뉴별 준비 시간과 조리법을 터미널에 표시해요. 장보기 주문이나 주방 기기를 조작하는 기능은 없어요.

결과

입력 조건에 맞춘 요리 후보를 구조화해 보여주는 예제예요. 실제로 조리한 결과나 영양 성분 분석은 포함하지 않아요.

참고사항

코드의 설명에는 Agno 방식이라는 표현이 있지만 실제 호출은 LangChain으로 구성돼 있어요. 메뉴와 영양 수치는 모델이 생성하는 값이에요.

출처

GitHub 원문 ↗

예시 프롬프트 · LangChain

[보유한 재료], [먹을 인원], [조리 시간], [제외할 재료]로 메뉴 후보를 정리하는 도구를 만들어 주세요. agents/17-recipe-agent의 입력 항목과 응답 형식을 확인하고 Python 패키지와 API 설정을 준비하세요.

메뉴 세 가지마다 사용하는 재료, 추가로 필요한 재료, 순서와 예상 시간을 보여 주세요. 이미 있는 재료와 새로 살 재료를 분리하고 제외 조건이 있는 재료를 임의의 비슷한 재료로 바꾸지 마세요. 원문의 영양 수치는 별도 자료로 계산한 값이 아니므로 검증된 영양 정보로 표시하지 않습니다. 주문이나 구매는 하지 말고 후보표만 만드세요.

재료가 부족한 경우와 시간이 짧은 경우를 넣어 점검합니다. 재료 목록과 조리 순서가 서로 맞는지, 제외한 재료가 소스나 장식으로 다시 들어가지 않는지 확인하세요. 결과물은 메뉴 후보표, 추가 재료 목록, 실행 안내와 확인할 조건입니다. 실제 조리 성공 여부를 측정한 것으로 적지 마세요.