Swarm: OpenAI의 경량 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크

Swarm: 경량 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크

Swarm이란 무엇입니까?

Swarm은 인체공학적 경량 멀티 에이전트 오케스트레이션을 탐색하기 위해 OpenAI에서 개발한 실험적인 교육용 프레임워크입니다. 에이전트 조정 및 실행을 가볍고, 고도로 제어 가능하며, 쉽게 테스트할 수 있도록 만드는 데 중점을 둡니다. Swarm은 에이전트와 핸드오프라는 두 가지 기본 추상화를 통해 이를 달성합니다.

참고: Swarm은 Swarm의 프로덕션 지원 진화 버전인 OpenAI Agents SDK로 대체되었습니다. 프로덕션 사용 사례에는 Agents SDK로 마이그레이션하는 것이 좋습니다.

Swarm은 어떻게 작동합니까?

Swarm은 에이전트가 지침과 도구를 포함할 수 있도록 함으로써 작동합니다. 에이전트는 언제든지 대화를 다른 에이전트에게 넘길 수 있습니다. 이러한 기본 요소는 도구와 에이전트 네트워크 간의 풍부한 역학을 표현할 수 있을 만큼 강력하여 확장 가능한 실제 솔루션을 구축할 수 있습니다.

Swarm 에이전트는 Chat Completions API로 구동되며 호출 간에 상태가 없습니다. client.run() 함수는 다음 루프를 구현합니다.

현재 에이전트에서 완료를 가져옵니다.
도구 호출을 실행하고 결과를 추가합니다.
필요한 경우 에이전트를 전환합니다.
필요한 경우 컨텍스트 변수를 업데이트합니다.
새 함수 호출이 없으면 반환합니다.

Swarm을 선택하는 이유는 무엇입니까?

Swarm은 설계상 가볍고 확장 가능하며 고도로 사용자 정의 가능한 패턴을 탐색합니다. 단일 프롬프트로 인코딩하기 어려운 많은 독립적인 기능과 지침을 처리하는 상황에 가장 적합합니다.

주요 기능 및 개념

에이전트: 지침과 도구를 포함합니다. 지침과 함수로 정의된 특정 워크플로 또는 단계를 나타낼 수 있습니다.
핸드오프: 에이전트는 실행을 다른 에이전트에게 넘길 수 있습니다.
함수: Swarm 에이전트는 Python 함수를 직접 호출할 수 있습니다. 함수는 일반적으로 문자열을 반환해야 합니다(값은 문자열로 캐스팅하려고 시도됨).
컨텍스트 변수: 에이전트는 컨텍스트 변수에 액세스하고 업데이트할 수 있으므로 상태를 유지하고 정보를 공유할 수 있습니다.
스트리밍: Swarm은 스트리밍 응답을 지원하여 실시간 업데이트를 제공합니다.

Swarm을 사용하는 방법

설치:

pip install git+ssh://git@github.com/openai/swarm.git

또는

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

Swarm 클라이언트 인스턴스화:

from swarm import Swarm

client = Swarm()

에이전트 정의:

from swarm import Agent

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.",
)

def transfer_to_agent_b():
    return agent_b

Swarm 실행:

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

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

Swarm은 누구를 위한 것입니까?

Swarm은 멀티 에이전트 오케스트레이션에 대해 배우고 싶어하는 개발자를 위한 교육 리소스입니다. 단일 프롬프트로 인코딩하기 어려운 많은 독립적인 기능과 지침을 처리하는 데 적합합니다.

예

basic: 설정, 함수 호출, 핸드오프 및 컨텍스트 변수와 같은 기본 사항의 간단한 예입니다.
triage_agent: 올바른 에이전트에게 넘기기 위한 기본 분류 단계를 설정하는 간단한 예입니다.
weather_agent: 함수 호출의 간단한 예입니다.
airline: 항공사 컨텍스트에서 다양한 고객 서비스 요청을 처리하기 위한 다중 에이전트 설정입니다.
support_bot: 사용자 인터페이스 에이전트와 여러 도구가 있는 헬프 센터 에이전트를 포함하는 고객 서비스 봇입니다.
personal_shopper: 판매 및 환불 주문을 지원할 수 있는 개인 쇼핑 에이전트입니다.

결론

Swarm은 OpenAI Agents SDK로 대체되었지만 멀티 에이전트 오케스트레이션을 이해하는 데 유용한 교육 리소스로 남아 있습니다. 확장 가능하고 사용자 정의 가능한 AI 워크플로를 구축하기 위한 기반을 제공합니다. Agents SDK는 기본 제공 메모리 관리 및 검색을 원하는 개발자를 위한 프로덕션 지원 솔루션으로, Swarm에서 크게 발전한 것입니다.