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인공지능

AI 에이전트 협업의 미래를 여는 OpenAI의 Swarm 프레임워크

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OpenAI는 AI 에이전트 간의 상호 작용과 협업을 향상시키기 위해 새롭게 Swarm이라는 혁신적인 프레임워크를 공개했습니다. 이 프레임워크는 개발자가 복잡한 작업을 자율적으로 조정할 수 있는 방법에 큰 도약을 이뤄내며, 다양한 산업에서 더 정교한 애플리케이션을 구현할 수 있는 길을 열었습니다. 이번 글에서는 Swarm의 주요 특징, 기능, 그리고 AI 프로젝트에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.

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Swarm이란 무엇인가?

Swarm은 오픈 소스 경량 프레임워크로, 여러 AI 에이전트들이 최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 이 프레임워크는 **에이전트(Agents)**와 **핸드오프(Handoffs)**라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 각 에이전트는 특정한 명령과 도구를 사용해 작업을 수행하며, 필요할 때마다 다른 에이전트로 작업을 넘겨 원활한 협업을 가능하게 합니다. Swarm의 이러한 특성 덕분에 복잡한 워크플로우를 효율적으로 관리할 수 있습니다.


Swarm의 주요 기능

https://github.com/openai/swarm

  1. 에이전트와 핸드오프 (Agents and Handoffs) Swarm에서 각 에이전트는 고유의 명령 집합을 가지고 있으며, 작업에 따라 다른 에이전트에게 제어권을 넘길 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이 핸드오프 기능을 통해 여러 에이전트들이 필요에 따라 협력하며, 복잡한 작업을 더 작은 단위로 나누어 처리할 수 있습니다. 이러한 구조는 각 에이전트가 전문적인 부분을 담당하도록 하여 작업의 효율성을 극대화합니다.
  2. 루틴 (Routines) Swarm은 루틴이라는 개념을 도입하여 복잡한 프로세스를 미리 정의된 명령 집합으로 나눌 수 있게 했습니다. 루틴을 사용하면 개발자가 복잡한 워크플로우를 더 단순하게 작성할 수 있으며, 에이전트들이 이러한 과정을 단계별로 따르면서 작업을 완료하도록 할 수 있습니다. 이는 작업의 복잡성을 줄이고 개발자가 관리하기 쉽게 만듭니다.
  3. 경량 디자인 (Lightweight Design) Swarm은 경량으로 설계되어 있어, 개발자에게 높은 수준의 제어와 가시성을 제공합니다. 이러한 설계 덕분에 에이전트 간의 상호작용을 테스트하고 커스터마이즈하는 과정에서 불필요한 복잡함을 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 손쉽게 다양한 실험을 수행하고, 원하는 기능을 자유롭게 구현할 수 있습니다.
  4. 오픈 소스 접근성 (Open Source Accessibility) Swarm은 오픈 소스로 GitHub에 코드가 공개되어 있어, 커뮤니티 주도 개발실험을 장려합니다. 오픈 소스 접근성 덕분에 전 세계의 개발자들이 Swarm 프레임워크에 기여하고 그 기능을 개선할 수 있어, 혁신적인 아이디어와 솔루션이 지속적으로 추가될 수 있습니다.

Swarm의 간단한 사용 방법

Swarm을 사용하여 간단한 AI 에이전트를 만들어 보겠습니다. 다음은 Python 3.10 이상 버전에서 Swarm을 사용하는 방법입니다.

먼저, Swarm 라이브러리를 설치합니다

pip install git+https://github.com/openai/swarm.git

그런 다음, Swarm과 Agent를 임포트하여 클라이언트를 초기화하고, 두 개의 에이전트를 정의합니다.

from swarm import Swarm, Agent

client = Swarm()

def transfer_to_agent_b():
    return agent_b

agent_a = Agent(
    name="Agent A",
    instructions="You are a helpful agent.",
    functions=[transfer_to_agent_b],
)

agent_b = Agent(
    name="Agent B",
    instructions="Only speak in Haikus.",
)

response = client.run(
    agent=agent_a,
    messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}],
)

print(response.messages[-1]["content"])

참고 : https://github.com/openai/swarm

 

GitHub - openai/swarm: Educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration. Managed by OpenAI Solut

Educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration. Managed by OpenAI Solution team. - openai/swarm

github.com

이 코드를 실행하면, Agent A가 요청을 Agent B로 넘기고, Agent B는 하이쿠로 응답하게 됩니다. 이를 통해 에이전트 간 핸드오프와 협업을 쉽게 이해할 수 있습니다.

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OpenAI의 Swarm 프레임워크는 AI 에이전트 간의 협업을 간소화하고, 복잡한 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 획기적인 도구입니다. 경량 설계, 루틴, 핸드오프 기능을 통해 개발자는 복잡한 AI 시스템을 더 쉽게 구축할 수 있으며, 오픈 소스 접근성은 이를 더욱 발전시키는 데 기여합니다. Swarm을 통해 다가올 AI 시대에 대비하고, 혁신적인 프로젝트를 실현해 보세요.

 

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