[CrewAI] 다중 에이전트 시스템이란?

본 시리즈는 deeplearning.ai 의 Multi AI Agent Systems with crewAI 라는 수업을 듣고 정리한 내용이다.

 

에이전트에 관한 과정 개요

본 과정은 agent란 무엇인지 그리고 agent는 어떻게 작동하는지 그 작동 원리를 다룬다. 다루게 될 주요 개념들은 다음과 같다.

• Role Playing
• Focus
• Tools
• Cooperation
• Guardrails
• Memory 

Multi AI Agent System이란, 여러 에이전트들을 이용해 다양한 작업을 수행하는 것을 이야기 한다. 예를 들면, Software Engineer의 이력서를 지원하는 직업에 알맞게 수정 해주는 팀이 있다고 가정 해보자. 그 팀의 구성은 아마도 이럴 것이다.

1. 테크 직업 Researcher

2. 엔지니어들을 위한 Personal Profiler

3. 엔지니어들을 위한 Resume Strategist

4. 엔지니어들을 위한 Interview Preparer 

 

우리는 이 수업을 통하여 우리의 목적을 위한 다중 Agent 그룹을 구성하여 가장 효과적이고 효율적인 방법으로 목적을 달성할 수 있는지에 대해 공부할 것이다.

그렇다면 이렇게 다중 Agent 그룹을 통해 자동화를 하는 것이 어떻게 과거의 자동화 방식과 다른지 아래 테이블에 잘 설명되어있다. 과거의 자동화 방식이 이 고정된 코드로 특정 작업을 반복하여 수행하는 방식이었다면, Agent 자동화는 특정 되지 않은 input일지라도, 그에 맞는 데이터를 수집 및 분석하여, 특정 조건에 따라 동작하는 방식이다. 

 

이러한 Agent 자동화 방식은 실제 회사에서 어떠한 목적을 위해 데이터를 수집하고 분석한 결과를 영업 팀에게 전달하는 일련의 과정을 자동화 시킨다고 보면 된다.

 

결론적으로 다중 Agent 활용의 장점은, 기존 자동화 방식과 비교했을 때, 훨씬 더 많은 데이터를 수집하고, 이를 더 효율적으로 다양한 작업을 처리할 수 있다는 점이다.