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  • Agent Control Plane은 외부 도구와 통합된 자율 AI 에이전트의 구축, 배포, 확장 및 모니터링을 조율하는 오케스트레이션 프레임워크입니다.
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    Agent Control Plane란?
    Agent Control Plane은 대규모 자율 AI 에이전트 설계, 오케스트레이션, 운영을 위한 중앙 집중 제어 플레인입니다. 개발자는 선언적 정의를 통해 에이전트 동작을 구성하고, 외부 서비스 및 API를 도구로 통합하며, 다단계 워크플로우를 연결할 수 있습니다. Docker 또는 Kubernetes를 활용한 컨테이너 기반 배포, 실시간 모니터링, 로깅, 지표를 웹 기반 대시보드에서 지원합니다. 이 프레임워크는 CLI 및 RESTful API를 포함하여 자동화를 지원하며, 원활한 반복, 버전 관리 및 구성 롤백이 가능합니다. 확장 가능한 플러그인 아키텍처와 내장 확장성을 갖추고 있어, Agent Control Plane은 로컬 테스트부터 엔터프라이즈 수준의 프로덕션 환경까지 AI 에이전트의 전체 수명 주기를 가속화합니다.
    Agent Control Plane 핵심 기능
    • 선언적 에이전트 정의 및 오케스트레이션
    • 외부 API 및 도구 통합
    • 병렬 다단계 워크플로우 체인
    • CLI 인터페이스 및 RESTful API
    • 웹 기반 모니터링 대시보드
    • Docker/Kubernetes로 컨테이너화된 배포
    • 로깅, 지표, 실시간 관측 가능성
  • AgentSmith는 LLM 기반 어시스턴트를 활용하여 자율 멀티 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
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    AgentSmith란?
    AgentSmith는 Python으로 작성된 모듈형 에이전트 오케스트레이션 프레임워크로, 개발자가 여러 AI 에이전트를 정의, 구성 및 협력하여 실행할 수 있도록 합니다. 각 에이전트는 연구원, 기획자, 코더, 리뷰어 등으로 역할을 지정할 수 있으며 내부 메시지 버스를 통해 통신합니다. FAISS, Pinecone와 같은 벡터 저장소를 활용한 메모리 관리, 작업을 서브태스크로 분할, 목표 달성을 위한 자동 감독을 지원합니다. YAML 파일로 구성된 에이전트와 파이프라인은 사용자 친화적이며, OpenAI API 및 커스텀 LLM과 원활하게 통합됩니다. 로깅, 모니터링, 에러 처리 기능이 내장되어 있어 소프트웨어 개발, 데이터 분석, 의사 결정 지원 시스템의 자동화에 적합합니다.
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