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.

CrewAI-Learning은 다중 에이전트 강화 학습 프로젝트를 간소화하도록 설계된 오픈소스 라이브러리입니다. 환경 구조, 모듈형 에이전트 정의, 사용자 정의 보상 함수, DQN, PPO, A3C와 같은 협력 작업에 적합한 내장 알고리즘을 제공합니다. 사용자는 시나리오 정의, 훈련 루프 관리, 메트릭 로깅 및 결과 시각화를 수행할 수 있습니다. 프레임워크는 에이전트 팀 및 보상 공유 전략의 동적 구성을 지원하여 다양한 분야에서 프로토타이핑, 평가 및 최적화를 용이하게 합니다.