오늘날 인공지능 기술이 발전함에 따라 단일 AI 에이전트로는 해결하기 어려운 복잡한 문제들이 많아지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 전문 AI 에이전트를 조율하여 함께 작업할 수 있게 하는 오픈소스 프레임워크인 ‘Agent Squad’를 소개합니다.
Agent Squad는 이전에 ‘Multi-Agent Orchestrator’로 알려졌던 프레임워크로, 복잡한 대화를 처리하기 위한 유연하고 가벼운 오픈소스 솔루션입니다.
Agent Squad의 주요 특징
- 지능형 의도 분류 – 컨텍스트와 내용을 기반으로 가장 적합한 에이전트에 쿼리를 동적으로 라우팅
- 다중 언어 지원 – Python과 TypeScript 모두에서 완전히 구현됨
- 유연한 에이전트 응답 – 다양한 에이전트의 스트리밍 및 비스트리밍 응답 지원
- 컨텍스트 관리 – 일관된 상호작용을 위해 여러 에이전트 간의 대화 컨텍스트 유지 및 활용
- 확장 가능한 아키텍처 – 특정 요구에 맞게 새 에이전트를 쉽게 통합하거나 기존 에이전트를 커스터마이징
- 범용 배포 – AWS Lambda부터 로컬 환경 또는 모든 클라우드 플랫폼까지 어디서나 실행 가능
- 사전 구축된 에이전트 및 분류기 – 다양한 즉시 사용 가능한 에이전트와 여러 분류기 구현 제공
Agent Squad란 무엇인가?
Agent Squad는 여러 AI 에이전트를 관리하고 복잡한 대화를 처리하기 위한 유연한 프레임워크입니다. 이 시스템은 쿼리를 지능적으로 라우팅하고 상호작용 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지합니다.
빠른 배포를 위한 사전 구축 컴포넌트를 제공하면서도 사용자 정의 에이전트와 대화 메시지 저장 솔루션의 쉬운 통합을 허용합니다. 이러한 적응성은 간단한 챗봇부터 정교한 AI 시스템까지 다양한 요구사항을 수용하고 효율적으로 확장할 수 있는 광범위한 애플리케이션에 적합합니다.
아키텍처 개요
Agent Squad의 작동 방식은 다음과 같은 흐름을 따릅니다:
- 사용자 입력이 Classifier에 의해 분석됩니다.
- Classifier는 에이전트의 특성과 대화 기록을 활용하여 작업에 가장 적합한 에이전트를 선택합니다.
- 선택된 에이전트가 사용자 입력을 처리합니다.
- 오케스트레이터는 대화를 저장하고 에이전트의 대화 기록을 업데이트한 후 응답을 사용자에게 전달합니다.
SupervisorAgent: 에이전트 조정의 새로운 차원
Agent Squad는 이제 여러 전문 에이전트 간의 정교한 팀 조정을 가능하게 하는 강력한 SupervisorAgent를 포함합니다. 이 새로운 컴포넌트는 “agent-as-tools” 아키텍처를 구현하여 리드 에이전트가 전문 에이전트 팀을 병렬로 조정하고, 컨텍스트를 유지하며 일관된 응답을 제공할 수 있게 합니다.
주요 기능:
- 팀 조정 – 복잡한 작업에 함께 작업하는 여러 전문 에이전트 조정
- 병렬 처리 – 여러 에이전트 쿼리를 동시에 실행
- 스마트 컨텍스트 관리 – 모든 팀원 간의 대화 기록 유지
- 동적 위임 – 적절한 팀원에게 하위 작업을 지능적으로 분배
- 에이전트 호환성 – 모든 에이전트 유형(Bedrock, Anthropic, Lex 등)과 작동
SupervisorAgent는 다음과 같은 두 가지 강력한 방식으로 사용할 수 있습니다:
- 직접 사용 – 특정 작업에 대한 전담 팀 조정이 필요할 때 직접 호출
- 분류기 통합 – 여러 전문 팀이 있는 복잡한 계층적 시스템을 구축하기 위해 분류기 내에 에이전트로 추가
실제 적용 사례
Agent Squad는 다음과 같은 다양한 영역에서 활용될 수 있습니다:
- 전문 하위 팀이 있는 고객 지원 팀
- AI 영화 제작 스튜디오
- 여행 계획 서비스
- 제품 개발 팀
- 의료 조정 시스템
데모 애플리케이션
Agent Squad는 다음과 같은 6개의 전문 에이전트를 사용하는 데모 앱을 제공합니다:
- 여행 에이전트: Amazon Lex Bot으로 구동
- 날씨 에이전트: open-meteo API를 쿼리하는 도구가 있는 Bedrock LLM Agent 활용
- 레스토랑 에이전트: Amazon Bedrock Agent로 구현
- 수학 에이전트: 수학 연산을 실행하기 위한 두 가지 도구가 있는 Bedrock LLM Agent 활용
- 기술 에이전트: 기술 주제에 대한 질문에 답변하도록 설계된 Bedrock LLM Agent
- 건강 에이전트: 건강 관련 쿼리를 다루는 데 중점을 둔 Bedrock LLM Agent
이 시스템은 항공편 예약부터 날씨 확인, 수학 문제 해결, 건강 정보 제공에 이르기까지 다양한 주제 간에 컨텍스트를 원활하게 전환합니다. 각 쿼리에 대해 적절한 에이전트가 선택되어 간단한 후속 입력에도 일관성을 유지합니다.
시작하기
Agent Squad는 Python과 TypeScript 두 가지 버전으로 제공됩니다.
TypeScript 버전 설치
npm install agent-squad
Python 버전 설치
# 가상 환경 설정(선택 사항)
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows에서는 `venv\Scripts\activate` 사용
pip install agent-squad[aws]
모듈식 설치 옵션
Agent Squad는 필요한 구성 요소만 설치할 수 있는 모듈식 아키텍처로 설계되었습니다:
- AWS 통합:
pip install "agent-squad[aws]" - Anthropic 통합:
pip install "agent-squad[anthropic]" - OpenAI 통합:
pip install "agent-squad[openai]" - 전체 설치:
pip install "agent-squad[all]"
실제 구현 사례
Agent Squad를 활용한 다양한 구현 사례를 살펴볼 수 있습니다:
- 다국어 AI 챗봇: Agent Squad 프레임워크를 사용하여 다국어 챗봇을 구축하는 방법
- AI 기반 이커머스 지원 시스템: 자동화된 이커머스 고객 이메일 지원을 위한 AI 기반 다중 에이전트 시스템 구축
- AI 고객 콜센터: Amazon Connect 및 Amazon Lex와 음성으로 상호작용하는 Agent Squad 프레임워크를 사용한 전문 AI 에이전트 설정
- Amazon Bedrock Agents 확장: Agent Squad 프레임워크와 InvokeInlineAgent API를 사용하여 지식 기반 제한을 넘어 Amazon Bedrock Agents를 확장하는 방법
기여하기
Agent Squad는 오픈소스 프로젝트로, 커뮤니티의 기여를 환영합니다. 변경 사항을 제출하기 전에 GitHub 이슈를 통해 제안을 공유하고 논의하는 것이 좋습니다.
프로젝트는 Apache 2.0 라이선스 하에 제공되며, 프로젝트 참여(기여)자를 모집 중에 있습니다.
결론
Agent Squad는 복잡한 대화형 AI 시스템을 구축하기 위한 강력하고 유연한 프레임워크입니다. 여러 전문 에이전트를 조율하여 단일 에이전트로는 해결하기 어려운 복잡한 문제를 해결할 수 있게 해줍니다. Python과 TypeScript 모두에서 사용 가능하며, 다양한 AI 서비스와의 통합을 지원하여 현대적인 AI 애플리케이션 개발을 위한 필수 도구가 되고 있습니다.
Agent Squad를 통해 AI 에이전트의 협업 가능성을 탐색하고, 더 지능적이고 맥락을 이해하는 대화형 시스템을 구축할 수 있습니다.
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