'멀티 에이전트 시스템'에 대한 참고자료 7選

‘집단 지능’, 바로 AI의 미래의 한 모습이겠죠?

에이전트의 맥락에서 이 말을 해석해 보자면, ‘단일 에이전트’로는 충분하지 않다는 걸로 이야기할 수도 있을 것 같은데요. 한 가지 작업을 해결하더라도, 복잡한 워크플로우를 혼자 관리하는 것보다 ‘함께 일하는 단순하고 전문화된 에이전트의 팀’이 훨씬 더 나은 선택지일 수도 있습니다.

그렇지만, 이런 ‘멀티 에이전트 시스템’을 구축하는게 쉬운 일은 아니죠. 그래서, 오늘 MAS (Multi-Agent System)에 대해 많은 공부를 할 수 있는 자료를 7개 소개합니다:

1. CrewAI tutorials
   특정한 주제에 대해서 연구 및 분석을 해서 보고서까지 작성해 주는 ‘에이전트 크루/팀’을 만드는 방법에 대한 가이드입니다. 이 안에, 하나의 CrewAI 에이전트 뿐 아니라 워크플로우를 구축하는 방법에 대한 가이드도 있습니다.

2. Building with CAMEL multi-agent framework
   엄청나게 많은 수의 에이전트로 구성된 팀, 조직까지도 구축할 수 있는, MAS의 세계를 탐색하고 작업할 수 있는 가이드, 쿡북, 기타 유용한 정보들을 제공합니다.

3. Lang Chain multi-agent tutorial
   다수의 에이전트가 소통을 하면서 일어나는 Handoff 패턴에 대해서 Supervisor 모드, 그리고 Swarm 모드라는 두 가지 아키텍처를 예시로 들어 설명합니다.

4. "Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations" by Yoav Shoham and Kevin Leyton-Brown
   에이전트 간의 학습이라든가, 여러 에이전트가 공통의 문제를 해결하고 소통하는 방법을 이론적 배경, 실용적인 예시, 그리고 알고리즘 등에 중점을 두고 설명해 줍니다. 특히 게임 이론과 논리적 접근법의 관점에서 심화된 내용을 다룹니다.

5. AI Agents: From Prompts to Multi-Agent Systems
   생성형 AI의 기초, 에이전틱 워크플로우의 구축, MAS의 생성과 오케스트레이션 등 기본적인 내용을 주로 다룹니다. 5개 모듈로 이루어져 있는데, 비교적 초심자의 경우에 적합하게 보입니다.

6. Mastering Multi-Agent Development with AutoGen
   AutoGen 도구로 MAS를 구축하고, 특별한 대화의 패턴을 활용해서 소통을 최적화하는 모습을 확인할 수 있습니다. 중급 수준으로, 총 모듈 갯수는 9개입니다.

7. Practical Multi AI Agents and Advanced Use Cases with crewAI
   외부의 도구를 통합하고, 다양한 AI 모델을 사용해야 하는 복잡한 워크플로우를 처리하기 위한 협업 에이전트 구조를 탐색합니다. 계획, 스코어링, 대규모의 컨텐츠 생성 작업을 자동화하는 MAS를 구축할 수 있는데, 초급 수준도 따라할 만한 것 같습니다.

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