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Openai Swarm : 다중 에이전트 시스템을위한 개발자 친화적 인 프레임 워크

2024 년에 시작된 Openai Swarm은 개발자를위한 다중 에이전트 시스템 오케스트레이션을 단순화하는 실험적인 오픈 소스 프레임 워크입니다. 확장 가능하고 직관적 인 설계는 AI 에이전트 조정을 간소화하여 복잡한 워크 플로 관리를 완화합니다. Github에서 사용할 수있는 Swarm을 통해 개발자는 기능을 탐색하고 실험하고 기여할 수 있습니다. 머신 러닝 전문가는 고급 오케스트레이션 전문 지식이 필요하지 않고 에이전트 기반 시스템을 구축 및 스케일링 할 수있는 강력하면서도 접근 가능한 도구를 얻습니다.

Openai Swarm : 다중 에이전트 시스템에 대한 실습 가이드

주요 학습 목표 :

Swarm의 아키텍처 및 핵심 구성 요소 이해.
Swarm의 주요 장점을 탐구합니다.
Swarm과 다른 다중 에이전트 시스템 (Autogen, Crewai)을 비교합니다.
떼에 대한 실제 응용 프로그램 식별.
Wikipedia 데이터 및 Swarm을 사용하여 기본 브랜드 제품 연구원 구축 (Python 예제 포함).

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

목차 :

학습 목표
Openai Swarm이란 무엇입니까?
Openai Swarm의 주요 특징
떼와 기타 다중 에이전트 시스템
- 에이전트 조정
- 메모리 관리
- 도구 통합
떼 사용 사례
- Swarm을 사용하여 간단한 제품 연구원 구축 (Python 구현)
- product_agent
- wiki_agent
에이전트 핸드 오프
결론
자주 묻는 질문

Openai Swarm이란 무엇입니까?

Openai Swarm은 여러 협력 AI 에이전트의 관리를 단순화합니다. 에이전트 커뮤니케이션 및 작업 실행에 대한 쉽게 제어 및 사용자 정의를 제공합니다. 작업을 효율적으로 나누고 정복하는 작업을 상상해보십시오. 다른 에이전트가 다양한 작업 측면을 처리하거나 환경이 적응적인 의사 결정을 요구할 때 떼가 탁월합니다.

Openai Swarm : 다중 에이전트 시스템에 대한 실습 가이드

Swarm의 핵심 요소에는 다음이 포함됩니다.

전문 에이전트 : 각 에이전트는 정의 된 역할 (예 : "판매 에이전트") 및 작업 기능을 갖습니다. 이 프레임 워크는 JSON을 사용하여 에이전트 기능을 자동으로 구조화하여 원활한 협업을 용이하게합니다.
에이전트 핸드 오프 : 에이전트는 대화 컨텍스트 또는 사전 정의 된 규칙에 따라 작업을 전송합니다. 이를 통해 원활한 워크 플로 연속성 및 최적의 작업 할당을 보장합니다.
컨텍스트 변수 : 이러한 변수는 에이전트간에 중요한 정보를 유지하고 공유하여 프로세스 전체에서 일관성과 상황 인식을 보장합니다.

Openai Swarm의 주요 기능 :

다중 에이전트 조정 : 여러 AI 에이전트 간의 효율적인 팀워크를 가능하게합니다.
사용자 정의 가능한 역할 : 에이전트에는 과제와 책임을 정의하는 특정 역할이 할당됩니다.
동적 핸드 오프 : 에이전트는 대화 흐름 또는 정의 된 조건에 따라 작업을 원활하게 전송합니다.
컨텍스트 공유 : 컨텍스트 변수는 에이전트 간의 일관된 정보 공유를 보장합니다.
확장 성 : 복잡한 다중 에이전트 시스템을 효율적으로 관리하도록 설계되었습니다.
오픈 소스 : 탐사, 실험 및 지역 사회 기여를 위해 Github에서 사용할 수 있습니다.
쉬운 통합 : 간단한 사용자 경험과 다른 시스템과의 원활한 통합.

Openai Swarm 대 기타 다중 에이전트 시스템

에이전트 조정 :

Crewai : 구조화 된 역할 및 "작업"객체를 사용하여 에이전트 기능을 정의합니다.
Swarm : 엄격한 작업 제한없이보다 유연한 에이전트 동작을 제공하여 분산 된 접근 방식을 촉진합니다.
Autogen : 동적 협업을 강조하여 에이전트가 실시간 요구에 따라 역할을 조정할 수 있습니다.

메모리 관리 :

Swarm : 에이전트 상호 작용에서 지속적인 컨텍스트를 위해 context_variables 사용합니다.
Autogen : 데이터 추적과 유사한 메모리 객체를 제공합니다.
Crewai : 자동화 된 임베딩 생성을 포함하여 단기 및 장기 메모리를위한 고급 메모리 관리 기능.

도구 통합 :

Swarm : 기능 정의에 docstrings를 사용합니다.
Autogen : 사용자 정의가 쉬운 기능 주석을 사용합니다.
Crewai : 자체 툴킷 및 Langchain과 통합됩니다.

Autogen은 코드 생성 및 복잡한 다중 에이전트 워크 플로우에 탁월하며 Swarm과 Crewai는 사용자 친화 성을 우선시하여 초보자에게 이상적입니다.

Openai Swarm의 사용 사례 :

가상 고객 지원 : 에이전트는 다양한 쿼리 유형을 처리하여 복잡한 문제를 전문가에게 라우팅합니다.
Smart Personal Assistant : 에이전트는 스케줄링, 알림 및 이메일 작성과 같은 작업에 대해 협력합니다.
실시간 데이터 워크 플로 : 에이전트는 데이터 수집, 분석 및 통찰력 생성을 관리합니다.
향상된 소매 상호 작용 : 에이전트는 문의, 제품 권장 사항 및 수익을 지원합니다.

OpenAi Swarm - Python 구현을 사용하는 간단한 제품 연구원

(Swarm Orchestrator, Wiki_agent 및 Product_agent를 사용한 워크 플로 표시 다이어그램)

(라이브러리 설치, API 키, 에이전트, 기능 정의 및 시스템 실행을위한 파이썬 코드)

(필립스 제품의 총알 포인트를 보여주는 출력 예)

(Wikipedia Page Excerpt를 보여주는 스크린 샷)

(마지막으로 실행 된 에이전트의 이름을 가져 오는 방법을 보여주는 코드 스 니펫)

(마지막으로 실행 된 에이전트의 이름을 보여주는 스크린 샷)

결론:

Openai Swarm은 다중 에이전트 시스템을 관리하기위한 강력하고 사용자 친화적 인 프레임 워크를 제공합니다. 역할 할당, JSON 기반 작업 구조화, 원활한 핸드 오프 및 컨텍스트 변수를 포함한 기능은 효율적이고 적응 가능한 워크 플로 관리를 보장합니다. 오픈 소스 특성과 사용 편의성으로 인해 개발자와 기계 학습 전문가 모두에게 귀중한 도구가됩니다.

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