Agent Supervisor Demonstrates 저장소는 조정된 워크플로우에서 여러 자율 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 방법을 보여줍니다. Python으로 작성된 이 프레임워크는 작업 배포, 에이전트 상태 모니터링, 실패 처리, 응답 집계를 위한 Supervisor 클래스를 정의하고 있습니다. 기본 에이전트 클래스를 확장하거나 다양한 모델 API를 연결하고 일정 정책을 구성할 수 있습니다. 활동을 기록하여 감사, 병렬 실행을 지원하며, 사용자 맞춤화와 대규모 AI 시스템 통합을 위한 모듈식 설계를 제공합니다.

OpenAI Swarm은 다수의 AI 에이전트 간 병렬 실행과 합의 기반 의사결정을 가능하게 하는 다목적 오케스트레이션 라이브러리입니다. 작업을 개별 모델 인스턴스로 브로드캐스트하고, 그들의 출력을 집계하며, 구성 가능한 투표 또는 랭킹 방식을 적용하여 최고 점수를 받은 결과를 선택합니다. 개발자는 에이전트 수, 투표 임계값, 모델 조합을 조절하여 신뢰도를 높이고 편향을 완화하며 해결책 품질을 개선할 수 있습니다. Swarm은 연쇄 응답, 반복 피드백 루프, 상세 추론 기록을 지원하여 요약, 분류, 코드 생성, 복잡한 추론 태스크의 성능을 집단 지성으로 향상시킵니다.