ROS 기반 다중 에이전트 수색 및 구조 시스템은 ROS를 활용하여 여러 자율 에이전트를 배포하여 조정된 수색 및 구조 작업을 수행하는 로봇 공학 프레임워크입니다. 각 에이전트는 온보드 센서와 ROS 토픽을 이용하여 실시간 맵핑, 장애물 회피, 목표 탐지를 수행합니다. 중앙 조정자는 에이전트 상태와 환경 피드백에 따라 동적으로 작업을 할당합니다. 이 시스템은 Gazebo 또는 실제 로봇에서 실행 가능하며, 연구원과 개발자가 다중 로봇 협력, 통신 프로토콜 및 적응형 미션 계획을 현실 조건에서 테스트하고 개선할 수 있습니다.

SuperSwarm은 여러 전문 에이전트가 실시간으로 통신하고 협력하는 AI 기반 워크플로우를 오케스트레이션하도록 설계되었습니다. 주요 컨트롤러 에이전트가 복잡한 목표를 하위 작업으로 분해하고 이를 전문가 에이전트에게 할당하는 동적 작업 분해를 지원합니다. 에이전트는 컨텍스트를 공유하고, 메시지를 전달하며, 중간 결과를 기반으로 접근 방식을 적응시킬 수 있습니다. 플랫폼은 웹 기반 대시보드, RESTful API, CLI를 제공하여 배포 및 모니터링을 수행합니다. 개발자는 사용자 정의 역할을 정의하고, 군집 토폴로지를 구성하며, 플러그인을 통해 외부 도구와 통합할 수 있습니다. SuperSwarm은 컨테이너 오케스트레이션을 이용하여 수평 확장을 수행하며, 무거운 작업 부하에서도 견고한 성능을 보장합니다. 로그, 지표 및 시각화를 통해 에이전트 간 상호작용을 최적화하여 고급 연구, 고객 지원 자동화, 코드 생성, 의사결정 프로세스 등에 적합합니다.

AIBrokers는 여러 AI 에이전트와 모델을 포함하는 워크플로를 관리하고 실행하는 통합 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 규칙 기반의 라우팅 규칙에 따라 태스크 분배를 감독하고, 언어 작업에 GPT-4 또는 이미지 분석용 비전 모델 등 가장 적합한 모델을 선택하는 브로커를 정의할 수 있습니다. ConversationManager는 과거 대화를 저장하고 검색하여 문맥 인식을 지원하며, MemoryStore는 세션 간 지속적인 상태 관리를 제공합니다. PluginManager는 외부 API 또는 사용자 정의 함수의 원활한 통합을 가능하게 하여 브로커의 기능을 확장합니다. 내장 로깅, 모니터링 훅, 사용자 정의 오류 처리를 통해 AIBrokers는 복잡한 AI 기반 애플리케이션의 개발과 배포를 간소화합니다.