Swarm Squad는 자율적으로 작동하는 AI 에이전트를 활용하여 복잡한 워크플로우를 관리하고 실행합니다. 사용자는 직관적인 인터페이스를 통해 목표를 정의하고 리서치, 초안 작성, 분석, 일정 잡기 등 에이전트 역할을 선택 또는 맞춤 설정합니다. 각 에이전트는 특정 기능에 특화되어 있으며 데이터를 교환하고 피드백을 통해 출력을 반복적으로 개선합니다. 이 플랫폼은 Google Drive, Slack, CRM 시스템과 연동되며 원활한 데이터 전달과 작업 인수인계를 제공합니다. 실시간 대시보드는 에이전트 성능을 추적하며 자동 알림은 적시에 개입할 수 있게 합니다. 고급 맞춤화 기능을 통해 사용자는 맞춤형 에이전트 동작을 스크립팅하고 조건 기반 워크플로우를 트리거하여, 마케팅 캠페인, 고객 접촉, 보고서 생성 등 중요한 비즈니스 프로세스에 통합된 엔드 투 엔드 솔루션을 제공합니다.

MAGAIL은 전문가 시범에서 협력 행동을 학습할 수 있도록 하는 다중 에이전트 확장을 구현한 것으로, 파이썬 기반으로 PyTorch(또는 TensorFlow 버전)를 지원하며, 정책(생성기)과 판별자 모듈이 적대적 루프에서 훈련됩니다. 에이전트는 OpenAI Multi-Agent Particle Environment 또는 PettingZoo와 같은 환경에서 궤적을 생성하며, 판별자는 이를 전문 데이터와 일치 여부를 평가하는 데 사용합니다. 반복적인 업데이트를 통해 정책 네트워크는 명시적 보상 함수 없이 전문가와 유사한 전략으로 수렴합니다. MAGAIL의 모듈형 설계는 네트워크 구조, 전문가 데이터 입력, 환경 통합, 학습 하이퍼파라미터를 사용자 정의할 수 있도록 합니다. 또한, 내장된 로깅과 TensorBoard 시각화를 통해 멀티에이전트 학습의 진행 상황과 성능 지표를 모니터링하고 분석할 수 있습니다.