멀티 에이전트 시스템은 자율 에이전트를 정의하고, 동적 환경을 모델링하며, 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있게 하는 파이썬 기반 오픈소스 프레임워크입니다. 에이전트 통신, 상태 관리, 로깅, 성능 지표에 대한 내장 지원을 제공하여 AI 에이전트 간의 협력과 경쟁을 연구할 수 있습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Multi-Agent System
멀티 에이전트 시스템은 자율 에이전트를 정의하고, 동적 환경을 모델링하며, 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있게 하는 파이썬 기반 오픈소스 프레임워크입니다. 에이전트 통신, 상태 관리, 로깅, 성능 지표에 대한 내장 지원을 제공하여 AI 에이전트 간의 협력과 경쟁을 연구할 수 있습니다.
추천
Multi-Agent System란?
멀티 에이전트 시스템은 경량이면서도 강력한 도구 키트를 제공하여 멀티 에이전트 시뮬레이션을 설계하고 실행할 수 있습니다. 사용자들은 의사 결정 로직을 캡슐화하는 사용자 정의 에이전트 클래스를 만들고, 세계 상태와 규칙을 나타내는 환경 객체를 정의하며, 상호작용을 조율하는 시뮬레이션 엔진을 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 로깅, 메트릭 수집, 기본 시각화 모듈식을 지원하며, 협력 또는 적대적 환경에서 에이전트 행동을 분석하는 데 적합합니다. 군집 로봇공학, 자원 할당 및 분산 제어 실험의 빠른 프로토타이핑에 적합합니다.
Multi-Agent System을 사용할 사람은?
- AI 연구원
- 기계 학습 개발자
- 학계 교육자
- 학생 및 취미 사용자
Multi-Agent System 사용 방법은?
- 1단계: 터미널에서 pip install git+https://github.com/berkayguzel06/Multi_Agent_System 을 실행하여 패키지를 설치합니다.
- 2단계: 기본 Agent 인터페이스를 확장하여 사용자 정의 Agent 클래스를 정의합니다.
- 3단계: 상태, 규칙, 보상 함수를 모델링하는 Environment 클래스를 만듭니다.
- 4단계: 에이전트와 환경으로 시뮬레이터를 초기화합니다.
- 5단계: simulator.run()을 실행하여 멀티 에이전트 시뮬레이션을 시작합니다.
- 6단계: 내장 로깅 및 메트릭 모듈을 사용하여 결과를 분석합니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Multi-Agent System의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 에이전트 추상화 및 수명주기 관리
- 맞춤형 규칙을 통한 환경 모델링
- 시간 단계별 상호작용을 위한 시뮬레이션 엔진
- 에이전트 간 메시지 및 프로토콜
- 내장 로깅 및 메트릭 수집
- 기본 상태 시각화 지원
장점
- 파이썬에서 쉽게 맞춤화 및 확장 가능
- 경량이며 종속성 적음
- 멀티에이전트 시나리오의 빠른 프로토타이핑
- 개방형 소스와 관대한 라이선스
- 로깅을 통한 재현 가능 실험
Multi-Agent System의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 군집 로봇공학 협력 연구
- 자원 할당 및 일정 시뮬레이션
- 협력 게임 이론 실험
- 분산 공급망 모델링
Multi-Agent System의 자주 묻는 질문
Multi-Agent System 회사 정보
Multi-Agent System 리뷰
5/5
Multi-Agent System의 주요 경쟁자와 대안은?
- MESA
- PettingZoo
- RLlib Multi-Agent
- OpenAI Gym with multi-agent wrappers
- JADE (Java Agent DEvelopment Framework)
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
AI 기반 RAG 파이프라인 빌더로, 문서를 인제스트하고 임베딩을 생성하며 맞춤형 채팅 인터페이스를 통해 실시간 Q&A를 제공합니다.
여러 LLM 간에 요청을 동적으로 라우팅하고 GraphQL을 사용하여 복합 프롬프트를 효율적으로 처리하는 프레임워크입니다.
다중 에이전트 시뮬레이션을 위한 플록킹 알고리즘을 구현하는 Python 기반 프레임워크로, AI 에이전트들이 동적으로 협력하고 내비게이션할 수 있도록 합니다.
리트리벌 강화 생성, 벡터 데이터베이스 지원, 도구 통합 및 맞춤형 워크플로우를 갖춘 자율형 LLM 에이전트를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
Pipe Pilot은 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 조율하는 Python 프레임워크로, 복잡한 다중 단계 AI 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
구글 Gemini의 추론 및 도구 사용 능력을 활용하여 AI 에이전트를 구축하기 위한 실용적인 코드 레시피를 제공하는 오픈소스 저장소입니다.
시뮬레이션에서 자율주행 협력 조정을 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습을 구현하는 오픈소스 프레임워크입니다.
도구 실행 및 메모리 지원 기능이 포함된 LLM 에이전트 구축용 Flet 기반 인터랙티브 채팅 UI를 갖춘 Python 라이브러리.
Agentic Workflow는 복잡한 자동화 작업을 위한 다중 에이전트 AI 워크플로우를 설계, 조율 및 관리하는 Python 프레임워크입니다.
SmolAgents를 보여주는 GitHub 데모로, 툴 통합이 가능한 가벼운 Python 프레임워크로 LLM 기반 다중 에이전트 작업 흐름을 조율합니다.
YAML과 유사한 사양을 사용하여 선언적으로 AI 에이전트 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 파이썬 기반 프레임워크로, 사용자 정의 도구가 포함된 AI 에이전트 서버를 구축하고 실행합니다.
LangGraph는 Python 개발자가 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 합니다.
기존 OpenAI Python SDK 인터페이스를 통해 Anthropic Claude API를 원활하게 호출할 수 있게 하는 Python 래퍼입니다.
Agent Adapters는 LLM 기반 에이전트를 다양한 외부 프레임워크 및 도구와 원활하게 통합할 수 있도록 플러그 가능 미들웨어를 제공합니다.
Java-Action-Storage는 분산 다중 에이전트 애플리케이션의 에이전트 행동을 기록, 저장 및 검색하는 LightJason 모듈입니다.