Atlas Agent 엔진 시작하기

agentengine CLI 설치합니다.

Atlas Agent Engine에 로그인한 다음 CLI 다운로드 페이지에서 CLI 를 다운로드 . Version 드롭다운에는 최신 CLI 버전이 미리 채워져 있고 Platform 드롭다운에는 감지된 운영 체제가 미리 채워져 있습니다.

Download for <your platform> 버튼을 클릭합니다. 다음 단계에서 사용할 수 있도록 페이지에 표시된 SHA-256 체크섬 값을 저장합니다.

CLI 설치를 완료합니다.

터미널에서 다운로드 디렉토리 로 이동하여 다음 명령을 실행 .

shasum -a 256 agentengine

출력은 저장한 SHA-256 값과 일치해야 합니다. 값이 일치하지 않으면 바이너리를 삭제 하고 다시 다운로드 .

다음 명령을 실행하여 바이너리를 실행 파일로 표시하고 ~/.local/bin 디렉토리 로 이동합니다.

chmod +x ./agentengine
mkdir -p ~/.local/bin
mv ./agentengine ~/.local/bin/agentengine

~/.local/bin가 PATH에 있는지 확인합니다. 사용자가 쓰기 가능한 디렉토리 에 바이너리를 설치하면 sudo 명령을 사용하지 않고도 agentengine self-update 명령을 실행 수 있습니다.

자세한 학습 은 agentengine CLI 설치를 참조하세요.

Atlas Agent Engine에 로그인합니다.

다음 명령을 실행하여 CLI 인증합니다.

agentengine auth login

브라우저 기반 로그인 흐름에 따라 인증 완료합니다.

에이전트 프로젝트 만듭니다.

다음 명령을 실행하여 Hello World 에이전트 프로젝트 스캐폴딩합니다.

agentengine create

CLI 에서 메시지를 표시하면 다음 값을 선택합니다.

• 템플릿: Hello World Agent

• LLM 제공자: Atronic Claude

• API 키: Atronic API 키

• 메모리 활성화:아니요

이 명령은 project-config.yaml 구성 파일 과 agents/ 디렉토리 포함하는 프로젝트 루트 디렉토리 생성합니다. agent.yaml 구성 파일 , API 키가 포함된 .env 파일 , pyproject.toml 파일 을 포함하는 에이전트 파일은 agents/의 하위 디렉토리에 있습니다. 다음 예시 명령이 생성하는 구조를 보여 줍니다.

my-project/
├── project-config.yaml
└── agents/
    └── my-agent/
        ├── agent.yaml
        ├── pyproject.toml
        ├── .env
        └── src/

에이전트 디렉토리(이 예시 에서는 my-agent/ )에서 모든 후속 agentengine 명령을 실행합니다.

에이전트 를 로컬에서 실행합니다.

로컬 개발을 위해서는 MongoDB의 컨테이너 이미지 레지스트리에 호스팅된 러너 기반 이미지에 액세스 해야 합니다. CLI agentengine auth login 세션을 사용하여 이미지를 가져오므로 별도의 레지스트리 로그인이 필요하지 않습니다.

1. 에이전트 디렉토리 로 이동하여 다음 명령을 실행 로컬 개발 환경을 시작합니다.

   agentengine dev up

   CLI Docker 이미지를 빌드하고 전체 에이전트 스택 시작합니다. 스택 성공적으로 시작되면 명령 출력은 다음과 유사합니다.

   ◆ Workspace  <your organization>  /  Default Project  /  <your project>
   ✓ Created .agentengine/docker-compose.dev.yml
   ✓ Created .agentengine/Dockerfile.dev
   ✓ Created .agentengine/Dockerfile.dev.dockerignore
   ✓ Created .agentengine/dev-entrypoint.py
   ✓ Created .agentengine/entrypoint.py
   ✓ Created .devcontainer/devcontainer.json
   ✓ Reused existing .agentengineignore
   [+] Building 1.6s (17/17) FINISHED
   [+] up 5/5
    ✔ Container <your-project>-mongodb-1  Healthy
    ✔ Container <your-project>-oe-1       Healthy
    ✔ Container <your-project>-app-1      Started
   ✓ Stack running (hot-reload)
     oe       http://localhost:51331
     mongo    mongodb://localhost:51333
     ui       http://localhost:3000
     Invoke:  curl -X POST 'http://localhost:3000/invoke' \
                -H 'Content-Type: application/json' \
                -d '{"message": "Hello"}'
     Next:    Open VS Code and run "Dev Containers: Reopen in Container"
              for editing and debugging inside the running app container
     Restart: from this workspace dir, run
              agentengine dev restart
     Logs:    agentengine dev logs
     Stop:    agentengine dev stop
     Clean:   agentengine dev clean

   모든 서비스가 준비되면 브라우저에서 http://localhost:3000 URL 열어 에이전트 와 채팅합니다.

   참고

   UI 기본값 포트 3000가 아닌 다른 포트에서 실행 수 있습니다. URL 보려면 agentengine dev up 명령 출력의 ui 필드 확인합니다.

   다음 예시 에이전트 와의 성공적인 교환을 보여줍니다.

   

   클릭하여 확대

2. 로컬 환경을 중지하려면 다음 명령을 실행 .

   agentengine dev stop

플랫폼에 등록합니다.

배포 전에 다음 명령을 실행하여 프로젝트 Atlas Agent Engine에 등록합니다.

agentengine init

이 명령은 로컬 프로젝트 Atlas Agent Engine에 연결하고 에이전트 위한 작업 공간을 만듭니다.

Atlas 리소스를 설정합니다.

Atlas Agent Engine은 실행 상태 , 체크포인트 및 기록을 저장 위해 Atlas cluster 필요합니다. CLI Atlas 서비스 계정 자격 증명 만 지원합니다. Atlas user 계정 로그인과 레거시 Atlas API 공개 및 비공개 키는 지원되지 않습니다.

1. Atlas UI 에서 서비스 계정을 만들거나 선택합니다.

   1. 사용하려는 Atlas 프로젝트 엽니다.

   2. 프로젝트 ID & ; 메뉴에 액세스하여 서비스 계정을 만들거나 선택합니다.

   3. 서비스 계정에 프로젝트 소유자 권한을 부여합니다. 이 역할 필요한 이유를 학습 프로젝트 관리를 위한 Atlas 역할을 참조하세요.

2. 다음 명령을 실행하여 클러스터 설정하다 하고 프로비저닝합니다.

   agentengine atlas setup

   메시지가 표시되면 Atlas 서비스 계정 클라이언트 ID 및 시크릿을 입력합니다. CLI 클러스터 프로비저닝하고, 네트워크 액세스 구성하고, MONGODB_URI를 플랫폼 비밀로 저장합니다. Atlas 리소스에 대해 자세히 학습 Atlas 리소스 설정을 참조하세요.

cloud 시크릿을 설정합니다.

배포된 에이전트 LLM을 호출하고 Atlas 에 연결하려면 시크릿이 필요합니다.

다음 명령을 실행하여 Anthropic API 키를 설정하다 . CLI 값을 입력하라는 메시지를 표시합니다.

agentengine secret set ANTHROPIC_API_KEY

시크릿 관리에 대해 자세히 학습 클라우드 시크릿 프로비저닝을 참조하세요.

에이전트 빌드하고 배포 .

다음 명령을 실행하여 에이전트 이미지를 빌드 하고 배포 작업을 한 번에 수행할 수 있습니다.

agentengine deploy --auto

이 명령은 에이전트 코드를 번들로 제공하고, 원격 빌드 작업 시작하고, 빌드 트리거하는 배포서버 모니터링합니다. 빌드 5~10분, 배포서버 5~10분 정도 더 걸립니다. 배포서버 중에 출력에 몇 분 동안 Agent Sandbox: waiting 및 Tool Sandbox: waiting가 표시될 수 있습니다. 배포서버 성공하면 명령 출력은 다음과 유사합니다.

Waiting for auto-deploy to start...
✓ Auto-deploy started (deployment_id: <deployment-id>)
✓ Deployment succeeded
  version: v0.1.0
  components:
    Orchestration Engine      ready (2 replicas)
    Agent Sandbox             ready (3 replicas)
    Tool Sandbox              ready (4 replicas)
  url: https://agentengine.mongodb.com/project/<project-id>/deployments/<deployment-id>

이제 에이전트 가 MongoDB Atlas Agent Engine에서 실행 입니다.

--auto 플래그는 단일 에이전트 프로젝트에만 적용됩니다. 빌드 와 배포 별도의 단계로 수행하거나 특정 빌드 배포 하려면 agentengine build를 실행 다음 agentengine deploy를 실행합니다. 자세한 학습 은 배포 시작을 참조하세요.