Agent-Squad는 AWS Labs의 오픈소스 프레임워크로, 개발자가 협력하는 다중 에이전트 시스템을 구축하고 조율할 수 있도록 합니다. 사용자는 연구원, 작가, 코드 검토자 등 다양한 에이전트 역할을 정의하고, 워크플로우를 구성하며, 검색, 계산 및 실행을 위한 LLM 또는 외부 도구를 통합할 수 있습니다. 플랫폼은 에이전트 간 통신, 메모리, 작업 분해를 관리하여 콘텐츠 제작, QA, 자동화 파이프라인에서 복잡한 워크플로우를 효율적으로 해결합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Agent-Squad
Agent-Squad는 AWS Labs의 오픈소스 프레임워크로, 개발자가 협력하는 다중 에이전트 시스템을 구축하고 조율할 수 있도록 합니다. 사용자는 연구원, 작가, 코드 검토자 등 다양한 에이전트 역할을 정의하고, 워크플로우를 구성하며, 검색, 계산 및 실행을 위한 LLM 또는 외부 도구를 통합할 수 있습니다. 플랫폼은 에이전트 간 통신, 메모리, 작업 분해를 관리하여 콘텐츠 제작, QA, 자동화 파이프라인에서 복잡한 워크플로우를 효율적으로 해결합니다.
추천
Agent-Squad란?
Agent-Squad는 모듈형 Python 프레임워크로, 팀이 복잡한 작업 수행을 위한 다중 에이전트 시스템을 설계, 배포, 실행할 수 있게 합니다. 핵심적으로, Agent-Squad는 데이터 수집기, 요약기, 코더, 검증기 등 다양한 에이전트 프로필을 설정하고, 이들이 정의된 채널을 통해 소통하며 메모리 컨텍스트를 공유할 수 있도록 합니다. 높은 목표를 하위 작업으로 분해함으로써, 프레임워크는 병렬 처리를 조율하고 LLM과 외부 API, 데이터베이스 또는 맞춤형 도구와 연계합니다. 개발자는 워크플로우를 JSON 또는 코드로 정의하고, 에이전트 상호작용을 모니터링하며 내장된 로깅 및 평가 도구를 통해 전략을 동적으로 조정할 수 있습니다.
Agent-Squad을 사용할 사람은?
- AI 연구자
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 과학자
- 복잡한 워크플로우를 자동화하려는 기업 및 스타트업
- AI 아키텍처를 탐구하는 교육기관
Agent-Squad 사용 방법은?
- 1단계: GitHub에서 Agent-Squad 저장소를 클론하세요.
- 2단계: 필요한 종속성을 pip install -r requirements.txt로 설치하세요.
- 3단계: AWS 자격 증명과 환경 변수를 설정하여 AWS 서비스에 액세스하세요.
- 4단계: 제공된 JSON 또는 Python 구성에서 에이전트 역할과 워크플로우를 정의하세요.
- 5단계: AgentSquad 조정기 스크립트를 초기화하고 시작하여 에이전트 조율을 시작하세요.
- 6단계: 로그를 모니터링하고, 필요 시 구성을 조정하며, 사용자 도구 또는 LLM 엔드포인트를 통합하세요.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Agent-Squad의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 다중 에이전트 오케스트레이션
- 역할 기반 에이전트 구성
- 작업 분해 및 병렬 실행
- 메모리 및 컨텍스트 공유
- LLM 및 외부 도구와의 통합
- JSON 또는 코드 기반 워크플로 정의
- 로깅 및 모니터링 유틸리티
- AWS 서비스와의 연동
장점
- 복잡한 프로젝트 워크플로우 가속화
- 전문 에이전트 역량 활용 가능
- 병렬 처리 효율 향상
- 다단계 작업 관리 간소화
- 맞춤형 및 확장 가능한 오픈소스 디자인
- AWS 생태계와 원활한 통합
Agent-Squad의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 자동 연구 및 데이터 종합
- 콘텐츠 생성 및 요약 파이프라인
- 지능형 Q&A 시스템
- 반복적 코드 검토 및 검증
- 의사 결정 지원 및 분석 도우미
Agent-Squad의 장점과 단점
장점
단일 시스템에서 여러 AI 에이전트 오케스트레이션 지원
Python 및 TypeScript 이중 언어 지원
효과적인 라우팅을 위한 동적 인텐트 분류
스트리밍 및 비스트리밍을 포함한 유연한 응답 유형
대화 간 컨텍스트 유지로 일관성 보장
확장 가능하고 사용자 정의 가능한 아키텍처
AWS Lambda부터 로컬/클라우드까지 범용 배포 옵션
Agent-Squad의 자주 묻는 질문
Agent-Squad 회사 정보
- Amazon Web Services
Agent-Squad의 분석
시간 경과에 따른 방문
월별 방문 수
115.5k
평균 방문 시간
00:00:45
방문당 페이지 수
2.09
이탈율
44.80%
Aug 2025 - Oct 2025 전체 트래픽
지리정보
상위 5 지역
United States
30.54%
India
8.78%
Japan
8.49%
Korea, Republic of
7.63%
Australia
3.51%
Aug 2025 - Oct 2025 전세계 데스크탑 전용
트래픽 소스
Direct
45.00%
Search
40.23%
Referrals
10.76%
Social
2.30%
Paid Referrals
1.56%
Mail
0.09%
Aug 2025 - Oct 2025 데스크탑 전용
Agent-Squad 리뷰
5/5
Agent-Squad의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain Agents
- Microsoft Semantic Kernel
- AutoGPT
- Haystack
- AgentVerse
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
40.8K
30.36% 다중 이미지 추론, 단계별 추론, 비전-언어 계획을 가능하게 하는 구성을 조정할 수 있는 LLM 백엔드와 함께하는 멀티모달 AI 에이전트입니다.
4.4M
21.73% Obsidian GPT Assistant는 AI 기반 인사이트 및 생산성 도구로 메모 작성의 향상을 돕습니다.
1.2K
73.63% GoReply는 테스트 환경에서 라이브 HTTP 트래픽을 캡처하고 재생하기 위한 플랫폼입니다.
--
Astro Agents는 개발자가 맞춤형 도구, 메모리 및 추론 기능을 갖춘 AI 기반 에이전트를 구축할 수 있게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
LLMs를 활용하여 Robot Framework용 테스트 데이터와 시나리오를 자동 생성하는 AI 기반 데이터 드라이버 확장입니다.
--
AUITestAgent는 AI를 활용하여 앱 스크린샷과 사용자 프롬프트를 기반으로 Appium UI 테스트 스크립트를 자동으로 생성하고 실행합니다.
--
Java 기반 LightJason 다중 에이전트 프레임워크의 처리량, 지연 시간, 확장성을 다양한 테스트 시나리오에서 측정하는 벤치마크 스위트.