[AI]/프레임워크

OpenAI의 Swarm Framework의 목적과 이해.

eunma 2024. 10. 26. 17:41

SWARM

SWARM의 탄생

  • 2024년 10월 공개된 다중 에이전트 AI 시스템의 개발 및 관리를 간소화하도록 설계된 새로운 오픈소스 프레임워크.

SWARM과 유사 ai 도구의 차이(API, Completions, Custom GPTs, Functions, Assistants)

1. 다중 에이전트 협업
  * Swarm: 여러 AI 에이전트가 상호 작용하고, 소통하고, 협력하여 문제를 공동으로 해결할 수 있도록 합니다. 각 에이전트는 특정 작업을 전문으로 하여 복잡한 프로젝트를 처리하는 데 있어 효율성과 효과성을 개선할 수 있습니다.
  * CustomGPTs & API Assistants : 일반적으로 단일 에이전트 상호 작용이 포함되며, 여기서 하나의 모델이 다른 에이전트와 협업하지 않고 입력을 처리하고 출력을 생성합니다.
2. 오케스트레이션 및 조정
  * Swarm: 작업 위임, 동기화, 결과 집계를 포함하여 에이전트 간 상호 작용을 조율하기 위한 도구를 제공합니다. 이 조율은 다중 에이전트 시스템의 복잡성을 관리하는 데 필수적입니다.
  * API 함수 및 완성: 복잡한 작업을 수행할 수 있지만 여러 에이전트를 조정하기 위한 고유한 메커니즘 없이 단일 에이전트의 컨텍스트 내에서 해당 작업을 수행합니다.
3. 확장성 및 유연성
    * Swarm: 필요에 따라 더 많은 전문 에이전트를 추가하여 확장하도록 설계되었습니다. 시스템 내에서 각 에이전트의 역할과 역량을 사용자 정의하는 데 유연성을 제공합니다.
    * 기존 API: 확장은 일반적으로 협업 에이전트를 추가하는 것보다는 단일 모델의 용량을 늘리는 것을 의미합니다.
4. 사용 사례
    * Swarm: 복잡한 시뮬레이션, 대규모 데이터 분석, 동적 문제 해결 환경 등 병렬 처리 및 전문화의 이점을 얻는 작업에 이상적입니다.
    * CustomGPTs & API Assistants: 콘텐츠 생성, 요약, 쿼리 답변 등 단일 모델로 관리할 수 있는 작업에 적합합니다.
5. 백엔드 대 프런트엔드 사용
* 백엔드 통합
    * Swarm: 주로 백엔드 개발을 위해 설계되었습니다. 개발자는 API를 통해 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 Swarm을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 에이전트 통신 및 조정을 위한 인프라를 설정해야 합니다.
    * 기존 API: 백엔드 시스템에서도 사용되지만 단일 에이전트 작업에 중점을 둡니다.
* 프런트엔드 접근성
    * Swarm: ChatGPT와 같은 프런트엔드 인터페이스를 통해 직접 접근할 수 없습니다. 사용자는 이러한 상호작용을 처리하도록 구축된 사용자 지정 프런트엔드 없이는 대화 형식으로 Swarm 에이전트와 상호작용하지 않습니다.
    * ChatGPT & CustomGPTs: 프런트엔드에서 사용할 수 있으며, 사용자는 대화형 인터페이스를 통해 AI 모델과 직접 상호 작용할 수 있습니다.

누구를 위한 Framework

  • 개발자에게 서로 협력하고 작업을 인계하는 AI 에이전트를 만들고 조율하기 위한 도구를 제공하여 산업 전반의 워크플로우를 간소화하는데 도움

현재 SWARM은?

  • An educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration.
  • 실험적 프레임워크로 프로덕션용이 아니기에 공식적인 지원이 없음.

SWARM의 확장성

  • OpenAI의 Chat Completions API위에 구축되어 개발자가 확장가능하며 테스트하기 쉬운 다중 에이전트시스템. 외부 도구 및 시스템과 함께 사용이 가능하며 모듈성에 중점을 두어 특정 요구사항에 맞게 에이전트를 사용자정의할 수 있음.

다중 Agent의 특성

  • 속도 보다는 추론과 문제해결을 우선시하는 System 2 AI의 발전을 기반으로 정확성을 높임.

왜 SWARM을 선택해야 하는가?

  • 높은 확장성과 가벼움 : 고도화된 사용자 정의가 가능한 패턴
  • 단일 프롬프트로 인코딩하기 어려운 수많은 독립적인 기능과 지침을 처리하는데 강력함
  • 멀티 에이전트 orchestration 에 관심있는 개발자를 위한 교육 특화

SWARM의 기능

  • python에서 직접 호출할 수 있음.
  • 자동으로 함수를 Chat Completions에 전달되는 JSON스키마로 변환
  • Handoffs and Updating Context Variables

참고자료