별점만으로는 오늘 밤 특정 분위기에 맞는 작품을 고르기 어렵습니다. 이 추천 시스템은 몇 가지 질문을 던지고, 영화가 실제로 주는 느낌에 기반해 답합니다.
sonnet4일QdrantOpenAISentence TransformersFastAPI
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왜 이 서브에이전트인가
별점만으로는 오늘 밤 특정 분위기에 맞는 작품을 고르기 어렵습니다. 이 추천 시스템은 몇 가지 질문을 던지고, 영화가 실제로 주는 느낌에 기반해 답합니다.
줄거리와 톤 임베딩은 Qdrant에 저장되어 있으며, 짧은 대화로 분위기, 상영 시간, 이미 본 작품을 파악한 뒤 중복을 제외하고 검색합니다. 순위별 추천 목록을 받아볼 수 있으며, 각 추천작에는 왜 맞는지에 대한 한 줄 설명이 함께 제공됩니다.
작동 방식
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
짧은 대화를 통해 시청자의 분위기 선호도, 상영 시간 제한, 이미 본 영화 제목 등을 파악합니다.
pending
Qdrant에서 유사한 영화를 검색하되, 사용자가 이미 본 영화는 제외합니다.
pending
요청된 분위기에 맞는 이유 한 문장씩을 포함하여 순위별 shortlist를 제시합니다.
pending
샘플 출력
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Run a short conversation about taste, then return ranked films from Qdrant with a per-title reason and no repeats.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.