OpenAI의 새로운 실험적 프레임워크인 Swarm에 대한 기사가 VentureBeat에 게재되었습니다.

이 프레임워크는 다중 에이전트 시스템의 조정 및 배포를 위해 설계되었습니다.

주요 개념은 두 가지입니다: 루틴 과 핸드오프 입니다.

루틴은 자연어로 표현된 일련의 단계로 정의되며, 이를 실행하기 위한 필수 도구가 함께 제공됩니다.

이 루틴은 언어 모델이 다룰 수 있는 상태 기계처럼 생각할 수 있으며, 복잡한 작업을 구조적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.

핸드오프는 한 에이전트에서 다른 에이전트로 제어를 전환하는 것을 가능하게 합니다.

마치 팀원 간에 작업이나 전화를 넘기는 것과 유사합니다.

이 기능은 다양한 에이전트 간의 원활한 전환을 보장하여 작업 수행의 연속성과 효율성을 높입니다.

Swarm은 에이전트 조정을 경량화하고, 제어 가능하며, 쉽게 테스트할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다.

주로 클라이언트 측에서 실행되며, 호출 간 상태를 저장하지 않습니다.

이 접근 방식은 개발자에게 컨텍스트, 단계 및 도구 호출에 대해 완전한 투명성과 세밀한 제어를 제공합니다.

프레임워크에는 간단한 분류 에이전트, 날씨 에이전트, 항공사 고객 서비스 및 개인 쇼핑 보조와 같은 복잡한 설치 예가 포함되어 있습니다.

이러한 예시는 Swarm이 단일 프롬프트 내에서 포괄하기 어려운 다양한 독립적인 기능을 관리하는 데 어떻게 사용될 수 있는지를 보여줍니다.

Swarm은 OpenAI의 다중 에이전트 시스템을 통해 AI의 추론 능력을 향상시키려는 더 넓은 노력의 일환입니다.

이러한 시스템은 에이전트가 독립적으로 행동하고, 협력하며, 변화에 적응하도록 하여 인간 팀을 모방합니다.

이러한 에이전트의 조정은 대규모 문제를 효율적으로 해결하고, 보다 정보에 기반한 데이터 중심의 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.

현재 Swarm은 실험적 프레임워크로, 상용 사용을 목표로 하고 있지 않지만 Assistants API에 대한 확장 가능하고 사용자 정의 가능한 대안을 제공합니다.

OpenAI는 이 프레임워크를 적극적으로 개발 중이며, 개발자가 시작할 수 있도록 GitHub에 광범위한 문서와 예제를 게시했습니다.

결론적으로, OpenAI의 Swarm 프레임워크는 루틴과 핸드오프를 활용하여 다중 에이전트 시스템의 조정 및 효율성을 향상시키는 중요한 단계입니다.

AI 에이전트 간의 원활한 협업과 작업 실행을 가능하게 합니다.