다중 에이전트 시스템 프레임워크는 Python 애플리케이션 내에서 여러 AI 에이전트를 구축하고 조율하기 위한 모듈식 구조를 제공합니다. 에이전트 생성 및 감독을 담당하는 에이전트 관리자, 다양한 프로토콜(예: 메시지 전달, 이벤트 브로드캐스팅)을 지원하는 통신 기반, 장기 지식 저장이 가능한 맞춤형 메모리 저장소를 포함합니다. 개발자는 각기 다른 역할을 가진 에이전트를 정의하고, 특화된 작업을 할당하며, 합의 구축 또는 투표 같은 협력 전략을 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 외부 AI 모델과 지식 베이스와 원활하게 통합되어, 에이전트가 추론, 학습, 적응할 수 있도록 합니다. 분산 시뮬레이션, 대화형 에이전트 클러스터, 자동 결정 프로세스에 이상적이며, 병렬 자율성을 활용해 복잡한 문제 해결을 가속화합니다.

Crewai는 Python 기반의 라이브러리로, 다중 AI 에이전트 시스템을 설계하고 실행할 수 있습니다. 사용자는 특수 역할을 가진 개별 에이전트를 정의하고, 에이전트 간 통신을 위한 메시징 채널을 구성하며, 실시간 컨텍스트에 따라 작업을 배분하는 동적 플래너를 구현할 수 있습니다. 모듈형 아키텍처로 각 에이전트에 대해 다양한 LLM 또는 사용자 정의 모델을 연결할 수 있습니다. 내장된 로깅 및 모니터링 도구는 대화와 결정을 추적하여 디버깅과 행동 개선을 원활하게 합니다.

멀티 에이전트 아키텍처는 공유 목표를 위해 함께 일하는 여러 AI 에이전트를 정의, 등록 및 조율하는 확장 가능하고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다. 메시지 브로커, 생명주기 관리, 동적 에이전트 생성, 맞춤형 통신 프로토콜을 포함하며, 개발자는 데이터 fetcher, NLP 프로세서, 의사 결정자와 같은 전문 에이전트를 구축하여 core 런타임에 연결함으로써 데이터 통합부터 자율적 의사 결정 워크플로우까지 처리할 수 있습니다. 모듈식 설계는 플러그인 확장과 기존 ML 모델이나 API와의 통합을 지원합니다.

JADE의 전자상거래 다중 에이전트 시스템은 자율 에이전트가 온라인 쇼핑 워크플로우를 관리하는 방법을 보여줍니다. 구매자 에이전트는 상품 검색 및 판매자와 가격 협상을 수행합니다. 판매자 에이전트는 재고와 가격 전략을 관리합니다. 물류 에이전트는 배송 일정을 예약하고 주문 상태를 업데이트합니다. 이 시스템은 ACL을 통한 에이전트 간 통신, 행동 확장, JADE 플랫폼상의 컨테이너 배포를 보여줍니다.

Rivalz 네트워크는 여러 AI 에이전트 간의 격차를 해소하도록 설계되어 정보를 공유하고 자원을 공유할 수 있게 합니다. 이 협업 접근 방식은 개별 에이전트의 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 전체 AI 효율성을 극대화합니다. 안전한 데이터 교환을 통해 에이전트는 서로에게서 배우고 변화에 더 빠르게 적응하며 사용자에게 보다 정교한 솔루션을 제공할 수 있습니다. Rivalz와 함께 조직은 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하여 의사 결정 개선과 운영 간소화를 이끌어낼 수 있습니다.