OpenAI의 멀티 에이전트 프레임워크, Swarm 🐝 소개

OpenAI가 새롭게 Swarm 🐝이라는 실험적인 프레임워크를 발표했어요! 이 프레임워크는 멀티 에이전트 시스템을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하며, 교육용과 실험용 목적으로 설계되었답니다. 🎓 기존 방식처럼 대형 언어 모델(LLM) API에 과도하게 의존하지 않고, 여러 에이전트 간 상호작용을 관리하는 비상태(stateless) 추상화를 제공해요.

 

✨ Swarm의 등장에 많은 개발자들이 흥미를 보였지만, 동시에 회의적인 시선도 존재합니다. 그 이유는 Swarm이 실험적인 상태에서 출시되었고, 이미 유사한 프레임워크가 많기 때문이에요. 🤔

 

OpenAI의 멀티 에이전트 프레임워크, Swarm 🐝 소개

 

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Swarm이란? 🧐

Swarm은 여러 에이전트를 간단하고 투명하게 조율할 수 있도록 돕는 미니멀한 프레임워크입니다. 🎯
아래는 Swarm의 주요 작동 방식을 정리한 내용이에요:

1️⃣ 에이전트 정의

• 각 에이전트는 고유한 역할(예: "날씨 에이전트🌤️")과 명령 세트, 사용할 수 있는 함수 목록을 가집니다.
• 함수는 JSON 형태로 변환되어, 통합과 실행이 쉬워요. 📦

2️⃣ 동적 전달(handoff)

• 대화 흐름이나 특정 조건에 따라 에이전트를 동적으로 전환할 수 있어요. 🚦
• 예를 들어, "날씨 정보를 알려줘"라는 요청 후, "이걸 이메일로 보내줘📧"라고 하면 에이전트가 알아서 넘겨주는 구조랍니다.

3️⃣ 컨텍스트 변수 사용

• Swarm은 컨텍스트 변수(context variables) 를 사용해 에이전트 간 정보를 공유합니다. 📂
• 처음에는 초기 컨텍스트를 제공하고, 대화가 진행되며 업데이트됩니다. 🤖

4️⃣ client.run() 메서드

• 이 메서드는 멀티 에이전트 대화를 시작하고 관리해요. 🚀
• 초기 에이전트, 사용자 메시지, 컨텍스트 변수를 필요로 하며, 반환값으로 업데이트된 메시지와 마지막으로 활성화된 에이전트를 제공해요. 📩

https://github.com/openai/swarm

GitHub - openai/swarm: Educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration. Managed by OpenAI Solut

 

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Swarm의 특징 ✨

• 비상태 아키텍처
  상태를 유지하지 않기 때문에 호출 간 투명성을 제공합니다. ✅
  하지만 상태를 관리하려면 별도의 설계를 해야 해요. 🛠️
• Python 함수 호출 지원 🐍
  에이전트에서 Python 함수를 직접 호출할 수 있어서 기존 코드와의 통합이 쉬워요. 👍
• 실시간 스트리밍 응답 지원
  실시간 상호작용을 지원해 사용자 경험을 개선합니다. 💬✨
• 교육적 목적으로 설계
  OpenAI는 Swarm을 교육과 실험 목적으로 설계했다고 강조했어요. 📚
  아직 프로덕션 환경에서는 적합하지 않다는 점을 유의하세요! ⚠️

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샘플 코드 💻

아래는 Swarm에서 에이전트를 정의하고 상호작용을 관리하는 간단한 코드예요:

 

from swarm import Swarm, Agent

# 에이전트 함수 정의
def get_weather(location, time="now"):
    return f"The weather in {location} at {time} is sunny ☀️."

def set_alerts(user, alert_type):
    return f"Alert set for {user}: {alert_type} 🚨."

# 에이전트 정의
weather_agent = Agent(
    name="Weather Agent",
    instructions="Provide weather updates based on location and time.",
    functions=[get_weather],
)

alert_agent = Agent(
    name="Alert Agent",
    instructions="Set up alerts for users.",
    functions=[set_alerts],
)

# Swarm 클라이언트 실행
client = Swarm()

# 첫 번째 에이전트 실행 (날씨 정보 요청)
response1 = client.run(
    agent=weather_agent,
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in New York at 3 PM?"}],
)

print(response1.messages[-1]["content"])

# 두 번째 에이전트 실행 (알림 설정 요청)
response2 = client.run(
    agent=alert_agent,
    messages=[{"role": "user", "content": "Set an alert for John: Severe Weather."}],
)

print(response2.messages[-1]["content"])

 

출력 결과

Weather Agent Response: The weather in Paris at 6 PM is sunny ☀️.
Schedule Agent Response: Schedule updated for Alex: Project Update on Dec 15 📅.​

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단점과 한계 😅

1️⃣ 비상태 설계의 어려움
비상태 설계는 간결하지만, 긴 워크플로우나 복잡한 작업에서는 상태를 별도로 관리해야 해서 어려움이 있을 수 있어요. 🌀

2️⃣ 실험적 성격
Swarm은 아직 초기 단계라서 문서화 부족📄 이나 버그🪲 가 있을 수 있습니다.

3️⃣ 유사 프레임워크와의 비교
CMU와 UW-Madison이 개발한 Langroid 같은 더 성숙한 프레임워크에 비해 부족하다는 평가도 있어요. 🤔

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결론 🏁

Swarm은 멀티 에이전트 시스템 개발에 흥미로운 접근 방식을 제공합니다. 🐝 하지만, 현재로서는 프로덕션 환경에 사용하기보다는 학습 목적이나 테스트용으로 적합해요. 🛠️ 미래에는 Swarm같은 프레임워크가 더욱 발전하여 AI 오케스트레이션을 위한 강력한 도구로 자리 잡기를 기대합니다! 🚀

 

👉 Swarm을 활용하며 재미있는 프로젝트 만들어 보세요! 🎉