멀티 에이전트 AI 오케스트레이션은 자율 AI 에이전트 팀이 사전 정의된 또는 동적 목표를 위해 협력하는 것을 허용합니다. 각각의 에이전트는 고유한 역할, 능력, 메모리 저장소를 갖도록 구성할 수 있으며, 중앙 오케스트레이터를 통해 상호작용합니다. 이 프레임워크는 OpenAI, Cohere 등 LLM 제공자, Pinecone, Weaviate 등 벡터 데이터베이스, 사용자 정의 도구와 통합됩니다. 에이전트 행동 확장, 실시간 모니터링, 감사 추적 및 디버깅을 위한 로깅을 지원합니다. 다단계 질문 응답, 자동 콘텐츠 생성 파이프라인 또는 분산 의사결정 시스템과 같은 복잡한 워크플로우에 이상적이며, 에이전트 간 통신을 추상화하고 빠른 실험과 프로덕션 배포를 위한 플러그형 아키텍처를 제공합니다.

쇼핑몰 추천 다중 에이전트 시스템은 소매 경험 향상을 위해 다중 에이전트 아키텍처 위에 구축된 AI 기반 프레임워크입니다. 방문자의 상호작용을 추적하는 쇼핑객 에이전트, 과거와 실시간 데이터를 분석하는 선호도 에이전트, 맞춤형 상품 및 프로모션 추천을 생성하는 추천 에이전트로 구성되어 있습니다. 에이전트들은 메시지 전달 프로토콜을 통해 통신하며 사용자 모델 업데이트, 에이전트 간 통찰 공유, 추천을 동적으로 조정합니다. 이 시스템은 실시간 재고 및 판매 피드백을 위해 CMS와 POS와 통합됩니다. 모듈식 설계로 개발자는 에이전트 행동을 커스터마이징하고, 신규 데이터 소스를 통합하며, 다양한 플랫폼에 배포할 수 있습니다. 대형 소매 환경에 이상적이며, 정밀하고 맥락에 맞는 추천을 통해 고객 만족도를 높이고 매출을 증대시킵니다.