코드 인터프리터
CodeInterpreterTool
섹션 제목: “CodeInterpreterTool”CodeInterpreterTool은 CrewAI 에이전트가 자율적으로 생성한 Python 3 코드를 실행할 수 있도록 합니다. 이 기능은 에이전트가 코드를 생성하고, 실행하며, 결과를 얻고, 그 정보를 활용하여 이후의 결정과 행동에 반영할 수 있다는 점에서 특히 유용합니다.
이 도구를 사용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다:
Docker 컨테이너(권장)
섹션 제목: “Docker 컨테이너(권장)”이것이 기본 옵션입니다. 코드는 안전하고 격리된 Docker 컨테이너에서 실행되어, 그 내용과 상관없이 안전성을 보장합니다. 시스템에 Docker가 설치되어 실행 중인지 확인하세요. 설치되어 있지 않다면, 여기에서 설치할 수 있습니다.
샌드박스 환경
섹션 제목: “샌드박스 환경”Docker를 사용할 수 없을 경우—설치되어 있지 않거나 어떤 이유로든 접근할 수 없는 경우—코드는 샌드박스라고 불리는 제한된 Python 환경에서 실행됩니다. 이 환경은 매우 제한적이며, 많은 모듈과 내장 함수들에 대해 엄격한 제한이 있습니다.
비안전 실행
섹션 제목: “비안전 실행”프로덕션 환경에서는 권장하지 않음
이 모드는 sys, os.. 및 유사한 모듈에 대한 위험한 호출을 포함하여 모든 Python 코드를 실행할 수 있게 합니다. 비안전 모드 활성화 방법를 확인하세요
CodeInterpreterTool은 선택된 실행 전략을 STDOUT에 기록합니다.
이 도구를 사용하려면 CrewAI tools 패키지를 설치해야 합니다:
pip install 'crewai[tools]'다음 예시는 CodeInterpreterTool을 CrewAI agent와 함께 사용하는 방법을 보여줍니다:
from crewai import Agent, Task, Crew, Processfrom crewai_tools import CodeInterpreterTool
# Initialize the toolcode_interpreter = CodeInterpreterTool()
# Define an agent that uses the toolprogrammer_agent = Agent( role="Python Programmer", goal="Write and execute Python code to solve problems", backstory="An expert Python programmer who can write efficient code to solve complex problems.", tools=[code_interpreter], verbose=True,)
# Example task to generate and execute codecoding_task = Task( description="Write a Python function to calculate the Fibonacci sequence up to the 10th number and print the result.", expected_output="The Fibonacci sequence up to the 10th number.", agent=programmer_agent,)
# Create and run the crewcrew = Crew( agents=[programmer_agent], tasks=[coding_task], verbose=True, process=Process.sequential,)result = crew.kickoff()agent를 생성할 때 코드 실행을 직접 활성화할 수도 있습니다:
from crewai import Agent
# Create an agent with code execution enabledprogrammer_agent = Agent( role="Python Programmer", goal="Write and execute Python code to solve problems", backstory="An expert Python programmer who can write efficient code to solve complex problems.", allow_code_execution=True, # This automatically adds the CodeInterpreterTool verbose=True,)unsafe_mode 활성화
섹션 제목: “unsafe_mode 활성화”from crewai_tools import CodeInterpreterTool
code = """import osos.system("ls -la")"""
CodeInterpreterTool(unsafe_mode=True).run(code=code)파라미터
섹션 제목: “파라미터”CodeInterpreterTool은(는) 초기화 시 다음과 같은 파라미터를 허용합니다:
- user_dockerfile_path: 선택 사항. 코드 인터프리터 컨테이너에서 사용할 커스텀 Dockerfile의 경로입니다.
- user_docker_base_url: 선택 사항. 컨테이너 실행에 사용할 Docker 데몬의 URL입니다.
- unsafe_mode: 선택 사항. Docker 컨테이너나 샌드박스 대신 코드가 호스트 머신에서 직접 실행될지 여부입니다. 기본값은
False입니다. 주의해서 사용하세요! - default_image_tag: 선택 사항. 기본 Docker 이미지 태그입니다. 기본값은
code-interpreter:latest입니다.
에이전트와 함께 이 도구를 사용할 때 에이전트는 다음을 제공해야 합니다:
- code: 필수. 실행할 Python 3 코드입니다.
- libraries_used: 선택 사항. 코드에서 사용하여 설치가 필요한 라이브러리들의 목록입니다. 기본값은
[]입니다.
에이전트 통합 예제
섹션 제목: “에이전트 통합 예제”여기 CodeInterpreterTool을 CrewAI 에이전트와 통합하는 방법에 대한 좀 더 자세한 예제가 있습니다:
from crewai import Agent, Task, Crewfrom crewai_tools import CodeInterpreterTool
# Initialize the toolcode_interpreter = CodeInterpreterTool()
# Define an agent that uses the tooldata_analyst = Agent( role="Data Analyst", goal="Analyze data using Python code", backstory="""You are an expert data analyst who specializes in using Python to analyze and visualize data. You can write efficient code to process large datasets and extract meaningful insights.""", tools=[code_interpreter], verbose=True,)
# Create a task for the agentanalysis_task = Task( description=""" Write Python code to: 1. Generate a random dataset of 100 points with x and y coordinates 2. Calculate the correlation coefficient between x and y 3. Create a scatter plot of the data 4. Print the correlation coefficient and save the plot as 'scatter.png'
Make sure to handle any necessary imports and print the results. """, expected_output="The correlation coefficient and confirmation that the scatter plot has been saved.", agent=data_analyst,)
# Run the taskcrew = Crew( agents=[data_analyst], tasks=[analysis_task], verbose=True, process=Process.sequential,)result = crew.kickoff()구현 세부사항
섹션 제목: “구현 세부사항”CodeInterpreterTool은 코드 실행을 위한 안전한 환경을 만들기 위해 Docker를 사용합니다:
class CodeInterpreterTool(BaseTool): name: str = "Code Interpreter" description: str = "Interprets Python3 code strings with a final print statement." args_schema: Type[BaseModel] = CodeInterpreterSchema default_image_tag: str = "code-interpreter:latest"
def _run(self, **kwargs) -> str: code = kwargs.get("code", self.code) libraries_used = kwargs.get("libraries_used", [])
if self.unsafe_mode: return self.run_code_unsafe(code, libraries_used) else: return self.run_code_safety(code, libraries_used)이 도구는 다음과 같은 단계를 수행합니다:
- Docker 이미지가 존재하는지 확인하거나 필요 시 이미지를 빌드합니다
- 현재 작업 디렉토리가 마운트된 Docker 컨테이너를 생성합니다
- 에이전트가 지정한 필요한 라이브러리를 설치합니다
- 컨테이너 내에서 Python 코드를 실행합니다
- 코드 실행 결과를 반환합니다
- 컨테이너를 중지하고 제거하여 정리합니다
보안 고려사항
섹션 제목: “보안 고려사항”기본적으로 CodeInterpreterTool은 코드를 격리된 Docker 컨테이너에서 실행하며, 이는 하나의 보안 계층을 제공합니다. 그러나 다음과 같은 보안 사항들을 염두에 두어야 합니다:
- Docker 컨테이너는 현재 작업 디렉토리에 접근할 수 있으므로, 민감한 파일이 잠재적으로 접근될 수 있습니다.
- Docker 컨테이너를 사용할 수 없고 코드를 안전하게 실행해야 하는 경우, 샌드박스 환경에서 실행됩니다. 보안상의 이유로 임의의 라이브러리 설치는 허용되지 않습니다.
unsafe_mode매개변수를 사용하면 코드를 호스트 머신에서 직접 실행할 수 있으며, 이는 신뢰할 수 있는 환경에서만 사용해야 합니다.- 에이전트가 임의의 라이브러리를 설치하도록 허용할 때는 주의해야 하며, 악성 코드가 포함될 가능성이 있습니다.
CodeInterpreterTool은 CrewAI 에이전트가 비교적 안전한 환경에서 Python 코드를 실행할 수 있는 강력한 방법을 제공합니다. 에이전트가 코드를 작성하고 실행할 수 있도록 함으로써, 데이터 분석, 계산 또는 기타 계산 작업이 포함된 작업에서 특히 문제 해결 능력을 크게 확장합니다. 이 도구는 복잡한 연산을 자연어보다 코드로 표현하는 것이 더 효율적인 경우에 작업을 수행해야 하는 에이전트에게 특히 유용합니다.