LLM 애플리케이션, 이제는 어렵지 않다 – Qwen-Agent로 시작하는 AI 실전 활용

https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent

LLM을 실전에서 활용하고 싶다면 Qwen-Agent를 주목해야 한다

대형 언어 모델(LLM)을 단순히 대화형 챗봇에만 사용하고 있다면, 그 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있는 것이다. 지금 필요한 것은 도구를 호출하고, 계획을 세우고, 기억을 유지하며 여러 작업을 스스로 처리할 수 있는 LLM 애플리케이션이다. Qwen-Agent는 이러한 기능을 구현할 수 있도록 돕는 프레임워크로, LLM의 가능성을 실전에서 끌어낼 수 있는 환경을 제공한다.

이 글에서는 Qwen-Agent의 개념부터 주요 기능, 설치 방법, 그리고 예제까지 상세히 살펴본다.

반응형

---

Qwen-Agent란 무엇인가

Qwen-Agent는 Qwen 시리즈의 언어 모델 기능을 기반으로 만든 애플리케이션 개발 프레임워크다. 명령 수행, 도구 호출, 계획 수립, 메모리 활용과 같은 기능을 제공하며, 단순한 챗봇을 넘어서 실제 업무에 투입할 수 있는 AI 애플리케이션을 만들 수 있게 해준다.

Browser Assistant, Code Interpreter, Custom Assistant 등 다양한 예제 애플리케이션을 내장하고 있으며, Qwen Chat의 백엔드로도 사용된다.

---

Qwen-Agent의 주요 기능

도구 호출 지원

Qwen3 및 QwQ-32B 모델과 호환되며, 병렬적이고 다단계, 다회성 도구 호출 기능을 지원한다. 이를 통해 복잡한 작업을 단계별로 처리할 수 있다. 예를 들어, 날씨를 검색하고, 캘린더 일정을 확인하고, 이메일을 전송하는 등의 복합 명령을 순차적으로 처리할 수 있다.

예제 애플리케이션 제공

• Browser Assistant: 웹 검색과 정보 수집 기능을 수행하는 브라우저 도우미
• Code Interpreter: 코드 작성과 실행을 도와주는 코드 분석기
• Custom Assistant: 사용자 맞춤형 AI 비서
• Tool-call Demo: 도구 호출 기능을 시연하는 예제

Gradio 기반 GUI 인터페이스

Gradio 5를 기반으로 한 시각적 인터페이스를 제공하여, 비개발자도 쉽게 기능을 테스트하고 애플리케이션을 조작할 수 있다. 단, GUI는 Python 3.10 이상 환경에서만 동작한다.

커스터마이징과 확장성

• 사용자 정의 도구를 직접 개발하고 연동할 수 있다
• 모델 간 문맥 공유를 위한 MCP(Model Context Protocol) 지원
• 최대 백만 토큰 규모 문서를 처리할 수 있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능 제공

---

 

도구 호출 데모 예시

Qwen-Agent의 핵심 기능 중 하나는 도구 호출이다. Tool-call Demo를 통해 이를 실전에서 어떻게 활용하는지 확인할 수 있다. QwQ-32B 기반 데모에서는 사용자의 복합 요청에 대해 계획을 세우고, 필요한 도구들을 순차 또는 병렬적으로 호출하여 응답을 완성한다.

이 기능은 단순한 질문 응답형 챗봇과 달리, LLM이 상황을 분석하고 적절한 도구를 스스로 선택해 문제를 해결하는 구조를 만든다.

---

728x90

Qwen-Agent는 LLM의 기능을 실제 업무 환경에서 유용하게 확장할 수 있도록 설계된 프레임워크다. 도구 호출, 커스터마이징, 멀티태스킹 기능을 통해 기존 챗봇의 한계를 넘어서고, 다양한 산업 현장에 맞춘 맞춤형 AI 시스템 개발이 가능하다.

복잡한 작업을 자동화하고, AI의 실질적인 생산성을 높이고 싶다면, Qwen-Agent는 그 출발점이 될 수 있다. 간단한 설치만으로 강력한 LLM 애플리케이션을 만들 수 있다는 점에서, 앞으로 다양한 분야에서 활용 가능성이 크다.

https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent

GitHub - QwenLM/Qwen-Agent: Agent framework and applications built upon Qwen>=3.0, featuring Function Calling, MCP, Code Interpr