SwarmFlow는 개발자가 구성 가능한 워크플로우를 통해 AI 에이전트 무리를 인스턴스화하고 조율할 수 있게 합니다. 에이전트는 비동기적으로 메시지를 교환하고, 하위 작업을 위임하며, 도메인별 논리를 위한 맞춤형 플러그인을 통합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 작업 스케줄링, 결과 집계, 오류 관리를 처리하여 사용자가 에이전트 행동과 협업 전략 설계에 집중할 수 있게 합니다. SwarmFlow의 모듈식 아키텍처는 자동 브레인스토밍, 데이터 처리, 의사결정 지원 시스템을 위한 복잡한 파이프라인 구성을 간소화하여 프로토타이핑, 확장, 모니터링을 쉽게 만듭니다.

이 저장소는 택시 콜센터를 시뮬레이션하는 맞춤형 다중 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 고객이 승차를 요청하는 CustomerAgent, 근접성을 기반으로 운전자를 선택하는 DispatchAgent, 배정을 확인하고 상태를 업데이트하는 DriverAgent, 결제 및 메시지를 담당하는 NotificationAgent로 구성됩니다. 에이전트는 OpenAI GPT 호출과 메모리를 사용하는 조율 루프를 통해 비동기 대화, 오류 처리, 로깅이 가능하며, 개발자는 에이전트 프롬프트를 확장하거나 조정하며 실시간 시스템과 통합하여 대화형 AI 기반 고객 서비스 및 배차 워크플로우를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

Team of AI Agents는 모듈식 아키텍처를 통해 다중 에이전트 시스템을 구축하고 배포할 수 있도록 합니다. 각 에이전트는 고유 역할을 수행하며, 글로벌 메모리와 로컬 컨텍스트를 이용해 지식을 유지합니다. 비동기 메시징, 어댑터를 통한 도구 활용, 결과에 따른 동적 재할당을 지원합니다. 사용자들은 YAML 또는 Python 스크립트로 에이전트를 구성해 주제 특화, 목표 계층, 우선순위 처리를 가능하게 합니다. 내장 성능 평가 및 디버깅 지표로 빠른 반복이 가능합니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처로 사용자 정의 NLP 모델, 데이터베이스 또는 외부 API를 통합할 수 있습니다. Team of AI Agents는 전문화된 에이전트들의 집단 지능을 활용하여 복잡한 워크플로우를 가속화하며, 연구, 자동화, 시뮬레이션 환경에 적합합니다.