Agency Swarm

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유형:

오픈 소스 프로젝트

최종 업데이트:

2025/09/30

설명:

Agency Swarm 은 사용자 정의 가능한 역할과 오케스트레이션된 통신을 통해 신뢰할 수 있는 다중 에이전트 AI 응용 프로그램을 구축하기 위한 OpenAI Agents SDK 를 확장하는 오픈 소스 프레임워크입니다.

에이전트 오케스트레이션

다중 에이전트 시스템

AI 자동화

협업 AI

OpenAI SDK

Agency Swarm 은 사용자 정의 가능한 역할과 오케스트레이션된 통신을 통해 신뢰할 수 있는 다중 에이전트 AI 응용 프로그램을 구축하기 위한 OpenAI Agents SDK 를 확장하는 오픈 소스 프레임워크입니다.

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Agency Swarm 개요

Agency Swarm: 신뢰할 수 있는 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크

Agency Swarm은 OpenAI Agents SDK를 활용하고 확장하여 AI 에이전시 생성을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. 사용자 정의 통신 흐름을 통해 진정한 에이전트 협업을 가능하게 하여 AI 에이전트의 협업 스웜을 구축, 오케스트레이션 및 관리하는 데 도움을 줍니다.

Agency Swarm이란 무엇입니까?

Agency Swarm은 유연한 통신 흐름을 통한 진정한 에이전트 협업, 복잡한 통신을 정의하기 위한 Agency 클래스, 유연한 대화 지속성 및 에이전트 통신을 위한 특수 send_message 도구와 같은 기능을 도입하여 OpenAI Agents SDK를 향상시킵니다. 이를 통해 개발자는 실제 조직 구조의 관점에서 자동화에 대해 생각할 수 있으므로 에이전트와 사용자 모두에게 직관적입니다.

주요 특징:

맞춤형 에이전트 역할: 맞춤형 지침, 도구 및 기능을 통해 고유한 에이전트 역할(예: CEO, 가상 비서, 개발자)을 정의합니다.
프롬프트/지침에 대한 완전한 제어: 정확한 동작 사용자 정의를 위해 각 에이전트의 안내 프롬프트에 대한 완전한 제어를 유지합니다.
유형 안전 도구: 자동 인수 유효성 검사를 위해 Pydantic 모델을 사용하여 도구를 개발합니다.
오케스트레이션된 에이전트 통신: 에이전트는 전용 send_message 도구를 통해 통신하며 상호 작용은 명시적이고 방향성이 있는 통신 흐름에 의해 제어됩니다.
유연한 상태 지속성: Agency에 load_threads_callback 및 save_threads_callback을 제공하여 대화 기록을 관리하여 세션 간 지속성(예: DB/파일 저장소)을 활성화합니다.
멀티 에이전트 오케스트레이션: Agency Swarm의 구조화된 오케스트레이션 계층에 의해 향상된 OpenAI Agents SDK 기반 위에 에이전트 워크플로를 구축합니다.
생산 준비 완료에 집중: 안정성을 위해 구축되었으며 실제 환경에서 쉽게 배포할 수 있도록 설계되었습니다.

Agency Swarm은 어떻게 작동합니까?

Agency Swarm은 여러 에이전트와 해당 통신 흐름을 관리하는 Agency의 개념을 도입하여 OpenAI Agents SDK를 기반으로 구축되었습니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

Agency: > 연산자를 사용하여 에이전트 간의 통신 흐름을 정의하는 오케스트레이터입니다. 또한 콜백 함수를 통해 대화 지속성을 처리합니다.
Agent: 기본 SDK Agent의 확장으로, 파일 처리 및 하위 에이전트 등록이 내장되어 있습니다. 에이전트에는 특정 역할, 지침 및 도구를 할당할 수 있습니다.
통신 흐름: 에이전트가 서로 상호 작용하는 방식을 관리하는 Agency에 정의된 명시적이고 방향성이 있는 통신 경로입니다.
도구: Pydantic 모델을 사용하여 개발되거나 OpenAPI 스키마에서 변환된 사용자 지정 도구로, 에이전트가 특정 작업을 수행할 수 있습니다.

Agency Swarm을 사용하는 방법은 무엇입니까?

설치: pip를 사용하여 패키지를 설치합니다: pip install -U agency-swarm
OpenAI 키 설정: .env 파일에 OpenAI API 키를 설정하거나 셸에서 내보냅니다.
도구 만들기: @function_tool 데코레이터를 사용하여 사용자 지정 도구를 정의하거나 BaseTool을 확장합니다.
에이전트 역할 정의: 특정 지침, 도구 및 기능을 통해 에이전트 역할을 정의합니다.
Agency 통신 흐름 정의: Agency 클래스 및 > 연산자를 사용하여 에이전트 간의 통신 흐름을 설정합니다.
데모 실행: 웹 UI(agency.copilot_demo()), 터미널(agency.terminal_demo()) 또는 프로그래밍 방식으로 데모를 실행합니다.

Agency Swarm은 누구를 위한 것입니까?

Agency Swarm은 복잡한 멀티 에이전트 AI 애플리케이션을 구축하려는 개발자, AI 엔지니어 및 연구원을 위해 설계되었습니다. 특히 다음 용도에 유용합니다.

여러 AI 에이전트 간의 협업이 필요한 복잡한 작업 자동화.
실제 조직 구조를 모방한 AI 기반 워크플로 구축.
쉽게 배포하고 확장할 수 있는 생산 준비가 완료된 AI 애플리케이션 만들기.

Agency Swarm을 선택해야 하는 이유?

Agency Swarm은 기존 AI 개발 방식보다 몇 가지 장점이 있습니다.

간소화된 멀티 에이전트 오케스트레이션: 여러 AI 에이전트를 관리하고 오케스트레이션하기 위한 구조화된 프레임워크를 제공합니다.
향상된 협업: 사용자 정의 통신 흐름을 통해 진정한 에이전트 협업을 가능하게 합니다.
생산 준비 완료: 안정성을 위해 구축되었으며 실제 환경에서 쉽게 배포할 수 있도록 설계되었습니다.
확장 가능: OpenAI Agents SDK를 활용하고 확장하여 개발자가 특정 요구 사항에 맞게 프레임워크를 사용자 지정하고 확장할 수 있도록 합니다.

멀티 에이전트 AI 애플리케이션을 구축하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

Agency Swarm은 멀티 에이전트 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 강력하고 유연한 프레임워크를 제공합니다. 에이전트 역할, 통신 흐름 및 사용자 지정 도구를 정의함으로써 개발자는 복잡한 작업을 자동화하고 실제 문제를 해결할 수 있는 AI 기반 워크플로를 만들 수 있습니다. 프레임워크의 생산 준비 및 확장성에 대한 집중은 확장 가능하고 안정적인 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 이상적인 선택입니다.

호환성:

Python: 3.12+
모델 백엔드:
- OpenAI(기본): GPT-5 제품군, GPT-4o 등
- LiteLLM(라우터) 경유: Anthropic(Claude), Google(Gemini), Azure OpenAI, OpenRouter(게이트웨이) 등
OS: macOS, Linux, Windows

결론:

Agency Swarm은 에이전트 역할, 통신 흐름 및 도구를 관리하기 위한 구조화된 프레임워크를 제공하여 멀티 에이전트 AI 애플리케이션 개발을 간소화합니다. 생산 준비가 완료된 설계와 확장성 덕분에 확장 가능하고 안정적인 AI 솔루션을 구축하기 위한 강력한 도구입니다. 여러 에이전트 간의 협업이 필요한 복잡한 AI 애플리케이션을 구축하려는 경우 Agency Swarm이 탁월한 선택입니다.