Apify Actors: 단 몇 줄의 코드로 AI 에이전트 구축 및 배포 @apify는 Python 또는 JavaScript 프로젝트를 "Actor" 마이크로 애플리케이션으로 변환할 수 있습니다. 이러한 Actor는 명확하게 정의된 입출력 정의와 독립적인 런타임 환경을 갖추고 있으며, 배포 후에는 수동 서버 관리 없이 API, 스케줄러 또는 사용자 인터페이스를 통해 실행되도록 트리거할 수 있습니다. @Sumanth_077 님이 Smolagents 프레임워크와 OpenAI 모델을 사용하여 구축한 AI 뉴스 애그리게이터의 사례를 제시했습니다. 이 애그리게이터는 DuckDuckGo 검색 엔진을 사용하여 사용자 관심사(예: 기술 또는 금융)를 기반으로 최신 뉴스를 크롤링하고, 기사의 핵심 내용을 자동으로 요약하고, 그 결과를 데이터세트에 저장할 수 있습니다. 전체 프로세스는 검색부터 요약, 저장까지 모두 Apify Actor 내에서 비동기적으로 실행됩니다. 코드는 간결하고 효율적이며, 관련 라이브러리(예: os, Apify의 Actor 모듈, Smolagents의 CodeAgent, WebSearchTool)를 임포트하고 OpenAI API 키를 설정한 후 입력 검증, 모델 초기화, 검색 쿼리, 출력 푸시를 정의하기만 하면 됩니다. 핵심 논리는 다음과 같습니다. • 사용자 입력(모델 이름, 관심 지점 등)을 수집하고 완전성을 확인합니다. • OpenAI 모델과 검색 도구를 초기화합니다. • "[사용자 관심사]에 대한 최신 뉴스를 알려주세요"라는 쿼리를 실행하여 검색 결과를 얻습니다. • 요약 작업을 실행합니다: "[검색 결과]" 다음 뉴스 기사를 요약합니다. • 요약을 Actor의 데이터 세트로 푸시합니다. 이 디자인은 웹 크롤러의 데이터 파싱, PDF 문서 요약, 자동화된 워크플로 도구 등 다양한 시나리오에 적합합니다. 각 Actor는 자체적인 입출력 모드와 환경 변수를 갖춘 독립적인 구조로, 확장 및 재사용이 용이합니다. Apify의 "100만 달러 챌린지"도 있습니다. 개발자들이 현실 세계의 문제를 해결하는 실용적인 액터를 개발하고 출시하도록 장려하는 프로그램입니다. 우수 프로젝트는 최대 3만 달러의 상금, 주간 보너스, 그리고 노출 기회를 얻을 수 있습니다. 이는 단순히 기술을 공유하는 데 그치지 않고, AI 에이전트를 프로토타입에서 프로덕션 환경으로 이전할 수 있는 훌륭한 플랫폼을 제공합니다.
