마이크로소프트의 연구 웹사이트에 게재된 "Magentic-One: 복잡한 작업 해결을 위한 일반화된 다중 에이전트 시스템"이라는 제목의 기사는 마이크로소프트가 개발한 새로운 다중 에이전트 인공지능(AI) 시스템인 Magnetic-One을 소개합니다.

주요 구성 요소 및 아키텍처
Magnetic-One은 복잡한 다단계 작업을 완료하기 위해 여러 특수화된 AI 에이전트를 활용하는 일반화된 다중 에이전트 시스템으로 설계되었습니다. 이 시스템은 'Orchestrator'라는 리드 에이전트를 중심으로 구성되어 있으며, 작업 계획, 진행 상황 추적 및 오류 발생 시 재계획을 수행합니다. Orchestrator는 네 개의 특수 에이전트를 지휘합니다:
- WebSurfer agent : 웹 브라우징, 클릭 및 웹 콘텐츠 요약을 처리합니다.
- FileSurfer agent : 로컬 파일, 디렉토리 및 폴더를 관리합니다.
- Coder agent : 코드를 작성하고 실행하며, 정보를 분석하고 새로운 프로젝트를 생성합니다.
- ComputerTerminal agent : Coder Agent의 프로그램 실행을 위한 콘솔을 제공합니다.

기능 및 성능
Magnetic-One은 웹 브라우저를 사용하여 티켓 예약이나 구매를 하거나, 문서를 편집하고, Python 코드를 작성하고 실행하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 다중 에이전트 아키텍처는 시스템이 복잡한 작업을 하위 작업으로 나누어 정확성과 속도를 높여줍니다.

구현 및 유연성
이 시스템은 마이크로소프트의 AutoGen 프레임워크를 사용하여 구현되었습니다. AutoGen은 오픈 소스 다중 에이전트 프레임워크로, 다양한 대형 및 소형 언어 모델과의 통합을 지원하여 Magnetic-One이 다양한 비용 및 성능 요구에 유연하게 대응할 수 있습니다. 현재 GPT-4o 및 OpenAI의 o1-preview 모델로 테스트 중입니다.

평가 및 기준
Magnetic-One의 성능을 평가하기 위해 마이크로소프트는 AutoGenBench라는 도구를 출시했습니다. 이 도구는 GAIA, AssistantBench 및 WebArena와 같은 여러 벤치마크에서 에이전트 성능을 평가합니다. 이 벤치마크는 다단계 계획 및 도구 사용과 같은 작업에 중점을 둡니다. 초기 테스트 결과, Magnetic-One은 최첨단 방법에 맞먹는 성과를 보이고 있습니다.

장점 및 미래의 가능성
Magnetic-One의 다중 에이전트 아키텍처는 전통적인 단일 에이전트 시스템에 비해 높은 효율성, 유연성 및 확장성 등 여러 가지 장점을 제공합니다. 이 시스템의 플러그 앤 플레이 디자인은 에이전트를 추가하거나 제거하더라도 전체 아키텍처에 영향을 미치지 않으므로, 진화하는 비즈니스 요구와 새로운 응용 프로그램에 매우 적합합니다. 이러한 접근 방식은 개발과 재사용을 간소화하며, 객체 지향 프로그래밍과 유사합니다.

더 넓은 맥락
Magnetic-One은 다중 에이전트 AI 시스템으로 향하는 넓은 흐름의 일환으로, 이는 AI 연구의 다음 중요한 단계가 될 것으로 예상됩니다. OpenAI와 IBM과 같은 다른 회사들도 유사한 다중 에이전트 프레임워크를 개발하고 있어, 이러한 시스템이 여러 분야에서 생산성과 작업 관리를 혁신할 가능성을 강조합니다.

전반적으로, Magnetic-One은 AI 기술의 중요한 발전을 나타내며, 이전에 인간의 개입이 필요했던 복잡한 작업의 자동화를 가능하게 합니다. 또한 이는 AI 커뮤니티 내의 협력과 추가 연구를 장려하기 위해 오픈 소스 도구로 제공됩니다.