LLM Coordination은 여러 대규모 언어 모델 간의 상호작용을 조율하여 복잡한 작업을 해결하는 개발자 중심의 프레임워크입니다. 고수준 목표를 하위 작업으로 분해하는 계획 구성요소, 외부 지식 데이터소스에서 컨텍스트를 source하는 검색 모듈, 전문 LLM 에이전트에 작업을 배포하는 실행 엔진을 제공합니다. 결과는 피드백 루프로 집계되어 결과를 개선합니다. 통신, 상태 관리, 파이프라인 구성을 추상화하여 자동화 고객 지원, 데이터 분석, 보고서 생성, 다단계 추론 등 애플리케이션에 적합한 빠른 프로토타이핑을 가능하게 합니다. 사용자는 플래너를 맞춤 설정하고 에이전트 역할을 정의하며 자신의 모델을 원활하게 통합할 수 있습니다.
LLM Coordination 핵심 기능
작업 분해 및 계획
검색 증강 컨텍스트 소싱
멀티 에이전트 실행 엔진
반복적 개선을 위한 피드백 루프
구성 가능한 에이전트 역할과 파이프라인
로그 기록 및 모니터링
LLM Coordination 장단점
단점
특히 공동 계획에서의 조정 추론에 있어 전체적인 정확도가 상대적으로 낮아 개선의 여지가 큽니다.
주로 연구 및 벤치마킹에 초점을 맞추고 있으며 최종 사용자용 상업 제품이나 도구가 아닙니다.
연구 코드 및 벤치마크 외의 가격 모델 또는 가용성에 대한 정보가 제한적입니다.
장점
LLM의 다중 에이전트 조정 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크를 제공합니다.
다양한 LLM의 통합을 용이하게 하는 플러그 앤 플레이 인지 아키텍처를 도입했습니다.
GPT-4-turbo와 같은 LLM이 강화 학습 방법에 비해 조정 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.
다중 에이전트 협력 내에서 마음 이론 및 공동 계획과 같은 주요 추론 기술을 자세히 분석할 수 있습니다.
Agent2Agent는 통합 웹 인터페이스와 API를 제공하여 AI 에이전트 팀을 정의, 구성 및 오케스트레이션할 수 있습니다. 각 에이전트는 연구원, 분석가 또는 요약자와 같은 고유 역할이 할당될 수 있으며, 내장된 채널을 통해 데이터를 공유하고 하위 작업을 위임합니다. 플랫폼은 함수 호출, 메모리 저장, 웹훅 통합을 지원하여 외부 서비스를 연결합니다. 관리자들은 워크플로우 진행 상황을 모니터링하고, 로그를 검사하며, 동적으로 파라미터를 조정하여 확장 가능한 병렬 작업 수행과 고급 워크플로우 자동화를 가능하게 합니다.
듀엣 GPT는 두 GPT 모델 간의 다중 에이전트 대화를 오케스트레이션하는 Python 기반 오픈 소스 프레임워크입니다. 시스템 프롬프트로 맞춤화된 별개의 에이전트 역할을 정의하고 프레임워크가 턴 교체, 메시지 전달, 대화 기록을 자동으로 관리합니다. 이 협력 구조는 비교 추론, 비평 주기, 반복 정제를 통해 복잡한 작업 해결을 가속화하며, OpenAI API와의 원활한 통합, 간단한 구성, 내장 로그 기능이 연구, 프로토타이핑, 프로덕션 워크플로우에 적합합니다. 개발자는 핵심 클래스를 확장하여 새로운 LLM 서비스와 통합하거나 반복자 논리를 조정하고, JSON 또는 Markdown 형식으로 후속 분석을 위한 대화 기록을 내보낼 수 있습니다.
LLM Coordination은 동적 계획, 검색, 실행 파이프라인을 통해 여러 LLM 기반 에이전트를 조정하는 Python 프레임워크입니다.00