autonomous-agent-patterns
자율적 AI 에이전트 구축
적절한 도구 통합, 권한 시스템 및 안전 제어를 갖춘 자율 코딩 에이전트 생성을 위한 검증된 디자인 패턴을 배웁니다. AI 기반 개발 도구를 구축하는 개발자에게 필수적입니다.
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테스트해 보기
"autonomous-agent-patterns" 사용 중입니다. 적절한 권한 제어로 파일을 읽고 편집할 수 있는 에이전트를 구축하는 방법을 보여주세요.
예상 결과:
Python 구현 예시: 1) JSON 스키마를 가진 FileTool 기본 클래스, 2) ReadFileTool 및 EditFileTool 구현, 3) AUTO/ASK_ONCE/ASK_EACH/NEVER 레벨을 가진 PermissionLevel enum, 4) 도구 실행 전 권한 구성을 확인하는 ApprovalManager, 5) read_file을 AUTO로, write_file을 ASK_ONCE로 매핑하는 예시 설정.
"autonomous-agent-patterns" 사용 중입니다. 웹 페이지의 버튼을 설명하여 클릭할 수 있는 시각적 에이전트를 어떻게 만드나요?
예상 결과:
시각적 에이전트 패턴 사용: 1) 스크린샷 캡처를 위한 Playwright가 있는 BrowserTool, 2) 스크린샷 분석을 위한 비전 모델 통합, 3) 설명으로 요소 위치를 찾고 좌표를 반환하도록 LLM에 요청하는 find_and_click 메서드, 4) 감지된 좌표에서 마우스 클릭. 요소를 찾지 못한 경우 오류 처리 포함.
"autonomous-agent-patterns" 사용 중입니다. 장기 실행 에이전트 작업용 체크포인트 시스템을 설계하세요.
예상 결과:
CheckpointManager 클래스: 1) 기록, 컨텍스트, 작업 공간 상태(git 상태) 및 메타데이터를 캡처하는 save_checkpoint 메서드, 2) 상태를 다시 로드하는 restore_checkpoint, 3) 세션 ID와 함께 JSON 스토리지 사용, 4) 상태 추적을 위한 git 명령을 통한 작업 공간 캡처 포함.
보안 감사
안전This skill is a reference documentation resource containing code examples for building autonomous agents. All detected patterns (external_commands, network, filesystem, env_access) are documentation examples demonstrating legitimate agent patterns, not actual executable malicious code. The skill does not contain prompt injection attempts or malicious intent. All findings are false positives - the skill is educational content about agent architecture.
품질 점수
만들 수 있는 것
Claude Code 확장 프로그램 구축
적절한 권한 제어를 통해 자율 코드 편집에 Claude를 사용하는 VS Code 확장 프로그램 또는 CLI 도구를 만듭니다.
안전한 에이전트 API 설계
AI 에이전트 프레임워크를 위한 권한 레벨, 승인 대화상자 및 샌드박싱을 포함한 도구 호출 API를 구현합니다.
에이전트에 브라우저 자동화 추가
시각적 요소 탐지 및 자동화를 통해 웹 애플리케이션과 상호작용할 수 있도록 AI 에이전트를 활성화합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
도구를 사용할 때와 최종 답변을 반환할 때를 결정하기 위해 LLM을 사용하는 Python에서 기본 에이전트 루프를 구현하는 방법을 보여주세요.
다양한 레벨을 가진 AI 에이전트용 권한 시스템을 생성하세요: 안전 작업에 대한 자동 승인, 중간 위험에 대한 한 번 확인, 위험한 명령에 대한 매번 확인, 차단된 작업에 대한 영구 거부.
샌드박스 환경에서 쉘 명령을 안전하게 실행하는 Python 클래스를 작성하세요. 실행 가능한 명령을 제한하고 파일 시스템 접근을 작업 공간 디렉토리로 제한합니다.
사용 가능한 도구를 발견하고 사용자 설명을 기반으로 런타임에 새 도구 생성을 허용하는 동적 MCP 서버 연결을 구현하는 방법을 보여주세요.
모범 사례
- 항상 권한 레벨 구현 - 안전한 읽기 작업은 자동 승인하지만 파일 쓰기 및 명령 실행은 승인이 필요
- 샌드박스 실행 환경을 사용하여 접근 가능한 명령 및 파일 시스템 경로 제한
- 도구가 무엇을 하는지 및 해당 매개변수가 무엇인지 LLM이 이해할 수 있도록 명확한 JSON 스키마로 도구 설계
피하기
- 권한 검사 또는 샌드박싱 없이 무제한 명령 실행 허용
- 적절한 컨텍스트 관리 및 크기 제한 없이 에이전트에 무제한 컨텍스트 제공
- 도구가 무엇을 하는지 명확하지 않은 모호한 설명으로 도구 구현
자주 묻는 질문
이 스킬을 바로 사용할 수 있나요, 아니면 구현해야 하나요?
이러한 패턴은 어떤 AI 모델과 호환되나요?
이러한 에이전트 패턴을 실행하려면 특별한 권한이 필요하나요?
이러한 패턴이 시스템에 손상을 줄 수 있나요?
에이전트 구축을 시작하려면 어떻게 해야 하나요?
MCP란 무엇이며 이러한 패턴과 어떤 관련이 있나요?
개발자 세부 정보
작성자
sickn33라이선스
MIT
리포지토리
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/autonomous-agent-patterns참조
main
파일 구조
📄 SKILL.md