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# Roboflow Agent
워크플로와 Rapid 모델을 만들고, 실행하고, 디버깅하며, HTTP 채팅 API도 제공합니다.
## 개요
Roboflow Agent는 귀하의 [워크스페이스](/get-started/ko/platform/workspaces/key-concepts.md) 에 접근할 수 있으며, [워크플로](https://docs.roboflow.com/workflows)를 생성, 편집, 실행 및 디버그할 수 있습니다. 또한 이를 사용하여 [Rapid](https://docs.roboflow.com/models/rapid/rapid) 모델을 설정할 수도 있습니다. 워크스페이스 왼쪽 사이드바에서 "Agent"를 클릭하여 Agent에 액세스하세요.
### 기능
Agent는 다음을 처리할 수 있습니다:
* [워크플로](https://docs.roboflow.com/workflows): 일반 설명만으로 구축하고, 이미지, RTSP 스트림, 비디오, 브라우저 웹캠 또는 휴대폰 카메라에서 실행하며, 요청한 비디오의 일부만 실행하고, 실시간 미리보기를 확인하고, 실패를 자동 수정하고, 실행 오류를 조사하고, 탐지 영역을 그릴 수 있습니다. 카메라를 추가하려면 Agent가 요청할 때 "Webcam", "Network Streams" 또는 "Phone"을 선택하세요. 웹캠 또는 휴대폰 스트림은 브라우저 세션이 종료되면 중지됩니다.
* 첨부 미디어: 채팅에 드롭한 이미지와 MP4 또는 MOV 비디오를 분석하고, 이를 사용해 워크플로를 구축하고 검증합니다.
* 이미지 생성: 아직 사진이 없을 때 텍스트 설명으로 1개에서 10개의 이미지를 생성합니다. 생성해 달라고 요청하면 Agent가 시작됩니다. 견적을 원하면 먼저 가격을 요청하세요. 각 이미지는 귀하의 [에셋 라이브러리](/get-started/ko/platform/workspaces/asset-library.md)에 저장되며, 저장된 이미지에 대해서만 비용을 지불합니다. Agent는 귀하의 이미지를 참조로 사용할 수 없습니다.
* [Rapid](https://docs.roboflow.com/models/rapid/rapid) 모델: 훈련 실패를 설정, 관리 및 진단합니다.
* 프로젝트: [프로젝트 생성](https://docs.roboflow.com/datasets/create-and-upload/create-a-project#create-a-project-from-the-agent)하고, [모델 학습](https://docs.roboflow.com/models/train/train-a-model#train-from-the-agent), [분할 재균형 조정](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions/create-a-dataset-version#readjusting-train-validation-test-splits)하고, [프로젝트 병합](https://docs.roboflow.com/datasets/manage/merge-datasets).
* Universe 데이터셋: [Universe](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/what-is-roboflow-universe)에서 공개 데이터셋을 찾고, 비교하고, [전체 데이터셋 또는 지정한 수의 이미지를 복사하여](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/fork-a-universe-dataset#roboflow-agent) 프로젝트에 넣습니다. Agent가 아무것도 복사하기 전에 채팅에서 소스, 이미지 수, 클래스 변경 사항에 대해 동의합니다.
* 데이터셋: [라벨링 단계별로 이미지를 탐색](https://docs.roboflow.com/datasets/annotate/annotate/team-collaboration#browse-labeling-work-from-the-agent), [워크스페이스 이미지를 모델에 추가하고 라벨링을 시작](https://docs.roboflow.com/datasets/annotate/annotate/team-collaboration#add-images-and-start-annotating)하고, 배치를 검토로 보내거나 수정용으로 다시 보내며, 검토에서 이미지(작업과 이미지 수를 확인한 후)를 승인 또는 거절하고, 이미지를 데이터셋에 수락하며, 작업을 미할당으로 되돌립니다.
* [배치 처리](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/batch-processing)에셋 라이브러리의 이미지에 대해 게시된 워크플로를 실행하고, 채팅에서 새 작업을 설정하고, 작업 목록을 표시하고, 하나의 상태를 보고합니다.
* [능동 학습](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/active-learning)프로젝트별로 수집을 켜거나 끄고, 제한과 조건을 편집합니다.
* [비전 이벤트](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events)워크플로에 블록을 추가하고, [이벤트 데이터에 대한 질문에 답하며](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events/query-events)그리고 [요약 보고서](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/vision-events/summary-reports).
* 사용량: 귀하의 [크레딧 사용량 대시보드](/get-started/ko/platform/billing-and-plans/credits/view-credit-usage.md) 를 질문에 맞는 필터와 함께 표시합니다.
* 엣지 디바이스: 읽기 전용 액세스로 귀하의 [배포 관리자](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/enterprise/deployment-manager) 플릿, 원격 측정, 로그 및 스트림에 대한 질문에 답합니다.
* 탭: 열려 있는 워크플로, 모델, 프로젝트 및 사용량 보기를 정리하고, 끌어서 순서를 바꾸며, 닫힌 항목을 다시 열거나 "+" 탭에서 새 항목을 생성합니다.
### 백그라운드 작업
Agent가 시작한 긴 작업은 채팅 중에도 계속 실행됩니다: 모델 학습, Universe 데이터셋 복사, 자동 라벨링, 데이터셋 버전 생성, 프로젝트 병합, 클래스 재매핑, 분할 재균형 조정, 배치 처리 작업. 채팅 상자 위의 배지가 실행 중인 작업 수를 표시합니다. 그것을 클릭하거나 왼쪽 메뉴의 "백그라운드 작업"을 클릭하면 "Running"과 "Finished" 아래에 작업을 나열하는 패널이 열립니다. 작업을 클릭하면 생성된 페이지가 열립니다.
Agent는 작업이 완료되면 채팅에서 알려줍니다. 탭을 닫았다가 나중에 돌아와도 마찬가지입니다. 대화 내부에서 시작한 작업만 여기에 표시됩니다. 앱의 다른 곳이나 API를 통해 시작한 학습은 여기에 표시되지 않으며, 대신 Activity Center에서 추적합니다.
### 워크스페이스 LLM 키
자신의 OpenAI 또는 Azure OpenAI 키로 Agent를 실행할 수 있으므로, 데이터가 Roboflow의 LLM 키를 거치지 않습니다. 이는 워크플로 편집기 어시스턴트, 사용자 지정 블록 어시스턴트 및 Agent API에도 적용됩니다.
{% hint style="info" %}
Roboflow가 이 기능을 귀하의 워크스페이스에서 켜야 합니다. 요청하려면 계정 팀에 문의하세요. EU 지역에서는 사용할 수 없습니다.
{% endhint %}
1. 워크스페이스 설정에서 "제3자 키"를 클릭하세요.
2. OpenAI API 키 또는 Azure OpenAI의 "Resource Name"과 "Azure OpenAI API Key"를 추가하세요.
3. "Workspace LLM Keys"에서 "Provider"와 "Model"을 선택하세요. Azure OpenAI의 경우 "Deployment Name"과 "Model Behind This Deployment"도 입력하세요.
4. "연결 테스트"를 클릭하세요.
5. "워크스페이스 LLM 키 강제 적용"을 켠 다음 "저장"을 클릭하세요.
이 기능을 켜면 모든 요청이 귀하의 키를 사용합니다. 키가 실패하면 요청은 오류와 함께 중지되며 Roboflow의 키로 절대 대체되지 않습니다. 워크플로 OpenAI 및 Gemini 블록은 귀하의 워크스페이스 키에서 실행되며, 사용할 수 없는 AI 기능(예: 다른 LLM 블록)은 꺼집니다. 대화 추적은 기록되지 않으며, LLM 비용은 크레딧으로 청구되지 않습니다.
"워크스페이스 LLM 키 강제 적용"이 켜져 있는 동안에는 이미지 생성이 비활성화됩니다.
Azure OpenAI를 사용하는 경우에도 워크플로 OpenAI 블록은 여전히 "제3자 키" 아래의 OpenAI API 키가 필요합니다. 키가 없으면 Agent는 귀하의 워크플로에 OpenAI 블록을 추가할 수 없습니다.
{% hint style="info" %}
Agent는 선택한 모델에서 실행되므로 Roboflow의 키에서 실행될 때와 다르게 동작할 수 있습니다. 일부 작업은 해당 모델이 지원하는 내용에 따라 다르게 작동하거나 다른 결과를 줄 수 있습니다.
{% endhint %}
## HTTP API
Agent API를 사용하면 다음을 통해 Roboflow AI 에이전트와 상호작용할 수 있습니다: `api.roboflow.com`. 자연어 지침을 보내 [워크플로](https://docs.roboflow.com/workflows/build/create-a-workflow)를 생성하거나 편집할 수 있으며, 준비되면 게시할 수 있습니다. 모든 편집 내용은 명시적으로 게시하기 전까지 초안으로 저장됩니다.
인증은 [API 키](https://docs.roboflow.com/reference/platform/rest-api/authenticate-with-the-rest-api)를 통해 이루어집니다. [범위 제한 API 키](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/scoped-api-keys) 를 폴더 제한과 함께 사용하면, 에이전트는 해당 폴더 범위 내의 워크플로와 모델에만 접근할 수 있으며 폴더 밖의 프로젝트는 볼 수 없습니다. 에이전트에게 워크스페이스 모델 목록을 요청하면 호출자가 이미 볼 수 있는 모델만 반환됩니다.
### 채팅
에이전트에게 메시지를 보내세요. 새로운 대화를 시작하거나 `conversation_id`.
{% openapi src="/files/0e5638be82bf2745ff3620eb2bd9f5a98dedf9b1" path="/{workspace}/agent/chat" method="post" %}
[agent-api.yaml](https://83860450-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F1YMZNIiZMBdlCHUDeZMP%2Fuploads%2Fgit-blob-fe7368626d50bfa1cbdc6309c07567b2b9391c85%2Fagent-api.yaml?alt=media)
{% endopenapi %}
### 워크플로 게시
에이전트가 생성하거나 편집한 워크플로의 최신 초안을 배포합니다.
{% openapi src="/files/0e5638be82bf2745ff3620eb2bd9f5a98dedf9b1" path="/{workspace}/agent/workflows/{workflowUrl}/publish" method="post" %}
[agent-api.yaml](https://83860450-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F1YMZNIiZMBdlCHUDeZMP%2Fuploads%2Fgit-blob-fe7368626d50bfa1cbdc6309c07567b2b9391c85%2Fagent-api.yaml?alt=media)
{% endopenapi %}
### 대화 목록
{% openapi src="/files/0e5638be82bf2745ff3620eb2bd9f5a98dedf9b1" path="/{workspace}/agent/conversations" method="get" %}
[agent-api.yaml](https://83860450-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F1YMZNIiZMBdlCHUDeZMP%2Fuploads%2Fgit-blob-fe7368626d50bfa1cbdc6309c07567b2b9391c85%2Fagent-api.yaml?alt=media)
{% endopenapi %}
### 대화 가져오기
{% openapi src="/files/0e5638be82bf2745ff3620eb2bd9f5a98dedf9b1" path="/{workspace}/agent/conversations/{id}" method="get" %}
[agent-api.yaml](https://83860450-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F1YMZNIiZMBdlCHUDeZMP%2Fuploads%2Fgit-blob-fe7368626d50bfa1cbdc6309c07567b2b9391c85%2Fagent-api.yaml?alt=media)
{% endopenapi %}
## MCP 서버
AI 에이전트를 다음에 연결하면 [MCP 서버](/get-started/ko/agents/mcp-server.md) 다음 도구를 사용해 Roboflow Agent에 작업을 넘길 수 있습니다:
