🌐 [i18n-KO] Translated agent.md to Korean (huggingface#32351)

* docs: ko: main_classes/agent * feat: chatgpt draft * fix: manual edits * �fix: resolve suggestions Co-authored-by: Woojun Jung <[email protected]> Co-authored-by: thsamaji <[email protected]> Co-authored-by: SeungAhSon <[email protected]> * fix: resolve suggestions * fix: resolve code line number --------- Co-authored-by: Woojun Jung <[email protected]> Co-authored-by: thsamaji <[email protected]> Co-authored-by: SeungAhSon <[email protected]>
winglian · Aug 9, 2024 · 48101cf · 48101cf
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diff --git a/docs/source/ko/_toctree.yml b/docs/source/ko/_toctree.yml
@@ -266,8 +266,8 @@
   title: (번역중) 개념 가이드
 - sections:
   - sections:
-    - local: in_translation
-      title: (번역중) Agents and Tools
+    - local: main_classes/agent
+      title: 에이전트와 도구
     - local: in_translation
       title: (번역중) Auto Classes
     - local: in_translation

diff --git a/docs/source/ko/main_classes/agent.md b/docs/source/ko/main_classes/agent.md
@@ -0,0 +1,134 @@
+<!--Copyright 2023 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+# 에이전트 & 도구 [[agents-tools]]
+
+<Tip warning={true}>
+
+Transformers Agent는 실험 중인 API이므로 언제든지 변경될 수 있습니다. 
+API나 기반 모델이 자주 업데이트되므로, 에이전트가 제공하는 결과물은 달라질 수 있습니다.
+
+</Tip>
+
+에이전트와 도구에 대해 더 알아보려면 [소개 가이드](../transformers_agents)를 꼭 읽어보세요. 
+이 페이지에는 기본 클래스에 대한 API 문서가 포함되어 있습니다.
+
+## 에이전트 [[agents]]
+
+우리는 기본 [`Agent`] 클래스를 기반으로 두 가지 유형의 에이전트를 제공합니다:
+- [`CodeAgent`]는 한 번에 동작합니다. 작업을 해결하기 위해 코드를 생성한 다음, 바로 실행합니다.
+- [`ReactAgent`]는 단계별로 동작하며, 각 단계는 하나의 생각, 하나의 도구 호출 및 실행으로 구성됩니다. 이 에이전트에는 두 가지 클래스가 있습니다:
+  - [`ReactJsonAgent`]는 도구 호출을 JSON으로 작성합니다.
+  - [`ReactCodeAgent`]는 도구 호출을 Python 코드로 작성합니다.
+
+### Agent [[agent]]
+
+[[autodoc]] Agent
+
+### CodeAgent [[codeagent]]
+
+[[autodoc]] CodeAgent
+
+### React agents [[react-agents]]
+
+[[autodoc]] ReactAgent
+
+[[autodoc]] ReactJsonAgent
+
+[[autodoc]] ReactCodeAgent
+
+## Tools [[tools]]
+
+### load_tool [[loadtool]]
+
+[[autodoc]] load_tool
+
+### Tool [[tool]]
+
+[[autodoc]] Tool
+
+### Toolbox [[toolbox]]
+
+[[autodoc]] Toolbox
+
+### PipelineTool [[pipelinetool]]
+
+[[autodoc]] PipelineTool
+
+### launch_gradio_demo [[launchgradiodemo]]
+
+[[autodoc]] launch_gradio_demo
+
+### ToolCollection [[toolcollection]]
+
+[[autodoc]] ToolCollection
+
+## 엔진 [[engines]]
+
+에이전트 프레임워크에서 사용할 수 있는 엔진을 자유롭게 만들고 사용할 수 있습니다.
+이 엔진들은 다음과 같은 사양을 가지고 있습니다:
+1. 입력(`List[Dict[str, str]]`)에 대한 [메시지 형식](../chat_templating.md)을 따르고 문자열을 반환해야 합니다.
+2. 인수 `stop_sequences`에 시퀀스가 전달되기 *전에* 출력을 생성하는 것을 중지해야 합니다.
+
+### HfEngine [[hfengine]]
+
+편의를 위해, 위의 사항을 구현하고 대규모 언어 모델 실행을 위해 추론 엔드포인트를 사용하는 `HfEngine`을 추가했습니다.
+
+```python
+>>> from transformers import HfEngine
+
+>>> messages = [
+...   {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"},
+...   {"role": "assistant", "content": "I'm doing great. How can I help you today?"},
+...   {"role": "user", "content": "No need to help, take it easy."},
+... ]
+
+>>> HfEngine()(messages, stop_sequences=["conversation"])
+
+"That's very kind of you to say! It's always nice to have a relaxed "
+```
+
+[[autodoc]] HfEngine
+
+
+## 에이전트 유형 [[agent-types]]
+
+에이전트는 도구 간의 모든 유형의 객체를 처리할 수 있습니다; 도구는 완전히 멀티모달이므로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형을 수락하고 반환할 수 있습니다. 
+도구 간의 호환성을 높이고 ipython (jupyter, colab, ipython 노트북, ...)에서 이러한 
+반환 값을 올바르게 렌더링하기 위해 이러한 유형을 중심으로 래퍼 클래스를 
+구현합니다.
+
+래핑된 객체는 처음과 동일하게 작동해야 합니다; 텍스트 객체는 여전히 문자열로 작동해야 하며, 
+이미지 객체는 여전히 `PIL.Image`로 작동해야 합니다.
+
+이러한 유형에는 세 가지 특정 목적이 있습니다:
+
+- `to_raw`를 호출하면 기본 객체가 반환되어야 합니다.
+- `to_string`을 호출하면 객체가 문자열로 반환되어야 합니다: 
+`AgentText`의 경우 문자열이 될 수 있지만, 다른 경우에는 객체의 직렬화된 버전의 경로일 수 있습니다.
+- ipython 커널에서 표시할 때 객체가 올바르게 표시되어야 합니다.
+
+### AgentText [[agenttext]]
+
+[[autodoc]] transformers.agents.agent_types.AgentText
+
+### AgentImage [[agentimage]]
+
+[[autodoc]] transformers.agents.agent_types.AgentImage
+
+### AgentAudio [[agentaudio]]
+
+[[autodoc]] transformers.agents.agent_types.AgentAudio