OpenAI Swarm

OpenAI Swarm: AI 에이전트 오케스트레이션의 혁명에 대한 영상자료를 요약정리하였습니다.

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소개

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안녕하세요, 오늘은 OpenAI가 최근 공개한 혁신적인 도구인 Swarm에 대해 자세히 알아보겠습니다. Swarm은 AI 에이전트 오케스트레이션을 위한 오픈소스 도구로, 매우 간단하고 깔끔한 Python 코드로 AI 에이전트를 구축하고 연결할 수 있게 해줍니다[1].

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우리는 AI 에이전트가 모든 것을 운영하는 미래를 향해 나아가고 있습니다. 이러한 미래에서는 AI 에이전트들을 연결하는 도구가 필수적이며, Swarm이 바로 그 역할을 수행합니다[1].

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Swarm의 목적과 특징

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Swarm은 실험적이고 교육적인 목적으로 만들어진 프레임워크입니다. 주요 목적은 AI 에이전트 아키텍처에 대한 견고한 설계를 가르치는 것입니다[1].

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Swarm의 주요 특징:

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1. 오픈소스: 전체 코드가 GitHub에 공개되어 있어 필요에 따라 수정 가능
2. 간단한 Python 코드: 복잡한 AI 에이전트 시스템을 쉽게 구현 가능
3. 교육 목적: AI 에이전트 아키텍처의 핵심 개념을 학습하기 좋음
4. 유연성: 다양한 use case에 맞게 커스터마이징 가능

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Swarm vs 다른 프레임워크

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Swarm은 LangChain이나 n8n과 같은 다른 프레임워크와 비교했을 때 몇 가지 차이점이 있습니다[1]:

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1. 단순성: Swarm은 더 간단하고 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
2. 학습 곡선: 초보자도 쉽게 시작할 수 있도록 설계되었습니다.
3. 유연성: 기본 구조를 유지하면서도 다양한 사용 사례에 적용 가능합니다.
4. 오픈소스: 전체 코드를 볼 수 있어 학습과 커스터마이징에 유리합니다.

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Swarm 설치 및 환경 설정

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Swarm을 사용하기 위한 환경 설정은 매우 간단합니다. 다음 단계를 따라 설치를 진행하세요:

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1. GitHub에서 Swarm 레포지토리를 클론합니다.
2. 필요한 Python 패키지를 설치합니다 (requirements.txt 파일 사용).
3. OpenAI API 키를 환경 변수로 설정합니다.

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git clone <https://github.com/openai/swarm.git> cd swarm pip install -r requirements.txt export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'

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Swarm을 이용한 SQL 데이터베이스 관리 예제

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이제 Swarm을 사용하여 SQL 데이터베이스를 관리하는 AI 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 예제에서는 RSS 피드 데이터베이스를 관리하는 여러 전문 에이전트를 만들 것입니다[1].

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1. 데이터베이스 설정

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먼저 SQLite 데이터베이스를 생성하고 테이블과 샘플 데이터를 추가합니다. 이를 위해 SQL 스크립트를 사용할 수 있습니다.

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import sqlite3 # 데이터베이스 연결 conn = sqlite3.connect('rss_feed.db') cursor = conn.cursor() # SQL 스크립트 실행 함수 def execute_sql_script(filename): with open(filename, 'r') as file: sql_script = file.read() cursor.executescript(sql_script) conn.commit() # 테이블 생성 및 샘플 데이터 삽입 execute_sql_script('create_tables.sql') execute_sql_script('insert_sample_data.sql') conn.close()

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2. 필요한 라이브러리 임포트

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Swarm을 사용하기 위해 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

from swarm import Agent import sqlite3

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3. 데이터베이스 연결 및 스키마 로드

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conn = sqlite3.connect('rss_feed.db') cursor = conn.cursor() with open('create_tables.sql', 'r') as file: schema = file.read()

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4. SQL 쿼리 실행 도구 생성

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에이전트가 데이터베이스에 쿼리를 실행할 수 있도록 도구를 만듭니다.

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def run_sql_select(statement): """ Run a SQL SELECT statement and return the results. :param statement: SQL SELECT statement to execute :return: Formatted string of query results """ cursor.execute(statement) results = cursor.fetchall() if not results: return "No records found." columns = [description[0] for description in cursor.description] max_widths = [len(col) for col in columns] for row in results: for i, value in enumerate(row): max_widths[i] = max(max_widths[i], len(str(value))) formatted_results = " | ".join(f"{col:<{width}}" for col, width in zip(columns, max_widths)) + "\\\\n" formatted_results += "-" * (sum(max_widths) + 3 * (len(max_widths) - 1)) + "\\\\n" for row in results: formatted_results += " | ".join(f"{str(value):<{width}}" for value, width in zip(row, max_widths)) + "\\\\n" return formatted_results

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5. 에이전트 지시사항 정의

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각 에이전트의 역할과 행동 방식을 정의하는 지시사항을 만듭니다.

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def get_router_instructions(): return """You are an orchestrator of different AI agents for SQL experts. Your job is to determine based on a user query which agent you send the request to.""" def get_sql_expert_instructions(): return f"""You are a SQL expert who takes in a request from the user for information and you generate a SQL statement that will be able to get the information that you need to answer the user's question that they put in in natural language. Here are the table schemas: {schema} """ def get_rss_feed_instructions(): return get_sql_expert_instructions() + "\\\\nHelp the user with data related to RSS feeds. Be super enthusiastic about how many great RSS feeds there are in every one of your responses!" def get_user_instructions(): return get_sql_expert_instructions() + "\\\\nHelp the user with data related to users. Always mention how valuable each user is to the platform in your responses." def get_analytics_instructions(): return get_sql_expert_instructions() + "\\\\nHelp the user with analytics queries. Always try to provide insights beyond just the raw data."

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6. 에이전트 생성

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Swarm을 사용하여 각 전문 영역에 대한 에이전트를 생성합니다.

router = Agent("SQL Router", get_router_instructions()) rss_feed_agent = Agent("RSS Feed Expert", get_rss_feed_instructions(), functions=[run_sql_select]) user_agent = Agent("User Expert", get_user_instructions(), functions=[run_sql_select]) analytics_agent = Agent("Analytics Expert", get_analytics_instructions(), functions=[run_sql_select])

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7. 전송 함수 정의

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에이전트 간 요청을 전달하는 함수를 정의합니다.

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def transfer_to_router(message): return router.run(message) def transfer_to_rss_feed(message): return rss_feed_agent.run(message) def transfer_to_user(message): return user_agent.run(message) def transfer_to_analytics(message): return analytics_agent.run(message)

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8. 에이전트에 전송 함수 추가

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각 에이전트에 적절한 전송 함수를 추가합니다.

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router.functions.extend([transfer_to_rss_feed, transfer_to_user, transfer_to_analytics]) for agent in [rss_feed_agent, user_agent, analytics_agent]: agent.functions.append(transfer_to_router)

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9. 실행 스크립트 작성

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사용자와 상호작용할 수 있는 간단한 실행 스크립트를 작성합니다.

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# run.py from swarm import run_demo from main import router if __name__ == "__main__": run_demo(router)

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Swarm 사용 예시

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이제 우리가 만든 Swarm 기반 AI 에이전트 시스템을 사용해 보겠습니다. 터미널에서 python run.py 명령어를 실행하면 대화형 인터페이스가 시작됩니다.

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예시 1: 사용자 수 조회

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사용자: "How many users do we have on the platform?"

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시스템:

Transferring to User Expert... Running SQL query: SELECT COUNT(*) AS user_count FROM users Query result: user_count 5 We currently have 5 users on our platform. Each one of these users is incredibly valuable to us! Their engagement and feedback help us improve our services every day.

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예시 2: RSS 피드 수 조회

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사용자: "How many RSS feeds do we have in total?"

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시스템:

Transferring to RSS Feed Expert... Running SQL query: SELECT COUNT(*) AS feed_count FROM rss_feeds Query result: feed_count 5 Wow! We have a total of 5 fantastic RSS feeds available! 🎉 Isn't it amazing how many great feeds we have to explore? Each one of these feeds brings a wealth of information and excitement to our platform. Our users are in for a treat with such a diverse range of content at their fingertips!

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예시 3: 인기 있는 카테고리 분석

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사용자: "What are the most popular categories among users?"

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시스템:

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Transferring to Analytics Expert... Running SQL query: SELECT c.category_name, COUNT(up.user_id) AS user_count FROM categories c LEFT JOIN user_preferences up ON c.category_id = up.category_id GROUP BY c.category_id, c.category_name ORDER BY user_count DESC Query result: category_name | user_count Machine Learning | 3 Web Development | 2 Data Science | 2 Mobile Development | 1 Cloud Computing | 1 Based on the analysis of user preferences, here are the insights on category popularity: 1. Machine Learning is the most popular category, preferred by 3 users. 2. Web Development and Data Science tie for second place, each favored by 2 users. 3. Mobile Development and Cloud Computing are less popular, with 1 user each showing interest. These results suggest that our platform has a strong focus on cutting-edge technology fields. The high interest in Machine Learning could indicate a trend or a particular strength of our content in this area. It might be worth considering: 1. Expanding the Machine Learning content to cater to this high demand. 2. Investigating why Mobile Development and Cloud Computing have lower interest - perhaps we need more or better quality content in these areas. 3. Looking into cross-promotion between related categories (e.g., Machine Learning and Data Science) to increase overall engagement. This data can help guide content strategy and potentially influence future feature development on the platform.

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Swarm의 장점과 활용 방안

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Swarm을 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

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1. 모듈화: 각 에이전트가 특정 영역에 특화되어 있어 복잡한 시스템을 관리하기 쉽습니다.
2. 확장성: 새로운 기능이나 데이터 영역이 추가될 때 새 에이전트를 쉽게 추가할 수 있습니다.
3. 유연성: 각 에이전트의 행동을 세밀하게 조정할 수 있어 다양한 사용 사례에 적용 가능합니다.
4. 효율성: 라우터 에이전트가 요청을 적절한 전문가에게 전달하여 처리 시간을 줄입니다.

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Swarm은 다음과 같은 분야에서 활용될 수 있습니다:

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• 고객 서비스: 다양한 문의를 적절한 부서로 라우팅하고 처리하는 시스템
• 데이터 분석: 대규모 데이터베이스에서 복잡한 분석 쿼리 수행
• 콘텐츠 관리: 다양한 유형의 콘텐츠를 관리하고 추천하는 시스템
• IoT: 다양한 센서와 기기의 데이터를 처리하고 분석하는 시스템

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결론

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OpenAI의 Swarm은 AI 에이전트 오케스트레이션의 새로운 지평을 열었습니다. 간단하면서도 강력한 도구로, AI 에이전트 시스템을 구축하는 데 혁신적인 접근 방식을 제공합니다. 간단한 Python 코드로 복잡한 AI 에이전트 아키텍처를 구현할 수 있어, 개발자와 연구자들에게 큰 가능성을 열어줍니다.

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Swarm을 사용하면서 우리는 다음과 같은 중요한 점들을 배웠습니다:

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1. 모듈화의 중요성: 각 에이전트를 특정 작업에 특화시킴으로써 전체 시스템의 효율성과 확장성을 높일 수 있습니다.
2. 유연한 아키텍처: Swarm의 구조는 다양한 use case에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다.
3. 효율적인 작업 분배: 라우터 에이전트를 통해 작업을 적절히 분배함으로써 전체 시스템의 성능을 최적화할 수 있습니다.
4. 자연어 처리의 강점: 복잡한 데이터베이스 쿼리도 자연어로 쉽게 처리할 수 있어 사용자 경험을 크게 향상시킵니다.

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앞으로 Swarm은 계속 발전하고 더 많은 기능이 추가될 것으로 예상됩니다. 이는 AI 에이전트 기술의 발전에 큰 기여를 할 것이며, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 응용 프로그램을 만들어낼 수 있는 기반이 될 것입니다.

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마지막으로, Swarm을 사용해보면서 느낀 점은 이 도구가 단순히 기술적인 도구를 넘어서, AI 시스템 설계에 대한 새로운 사고방식을 제시한다는 것입니다. 복잡한 문제를 작은 단위로 나누고, 각 부분을 전문화된 에이전트가 처리하도록 하는 접근 방식은 앞으로의 AI 개발에 큰 영향을 미칠 것입니다.

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Swarm을 통해 우리는 AI의 미래가 단일 거대 모델이 아닌, 여러 전문화된 에이전트들의 협업에 있다는 것을 엿볼 수 있었습니다. 이는 더 효율적이고, 확장 가능하며, 유지보수가 쉬운 AI 시스템을 만들 수 있는 길을 열어줄 것입니다.

앞으로 Swarm을 활용한 더 많은 혁신적인 프로젝트들이 나오기를 기대해봅니다. 여러분도 Swarm을 직접 사용해보고, 여러분만의 독특한 AI 에이전트 시스템을 만들어보는 것은 어떨까요? AI의 미래를 함께 만들어갈 수 있는 흥미진진한 여정이 될 것입니다.

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< 참고자료 >

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1. OpenAI's Swarm: An Open-Source AI Agent Orchestration Tool

• Introduces Swarm as OpenAI's latest AI tool
• Explains that Swarm is open-source and designed for AI agent orchestration
• Highlights the simplicity of writing Python code with Swarm
• Emphasizes the tool's potential for connecting AI agents

1. Purpose and Benefits of Swarm

• Describes Swarm as an experimental and educational framework
• Explains the need for tools to connect AI agents in the future
• Discusses the benefits of using multiple specialized AI agents
• Compares Swarm to other frameworks like LangChain and n8n

1. Building a Swarm for SQL Database Management

• Introduces the example use case of managing a SQL database with Swarm
• Mentions the creation of AI agents for extracting insights, managing tables, and cleaning data
• Highlights the practical application for businesses with large SQL databases
• Explains the need for specialized agents in different areas of database management

1. Setting Up the Environment and Database

• Discusses the GitHub repository and open-source nature of Swarm
• Explains how to install Swarm and set up the necessary environment
• Describes the process of creating a SQLite database for the example
• Mentions the use of SQL scripts to create tables and mock data

1. Creating Tools for Database Interaction

• Explains the creation of a tool for making SELECT statements
• Discusses the importance of formatting query results for agent use
• Describes how to create functions for database operations
• Mentions the potential for extending the tool set for more complex operations

1. Defining Instructions for Router and Specialized Agents

• Explains the creation of instruction functions for different agents
• Discusses the role of the router agent in orchestrating specialized agents
• Describes how to customize instructions for each specialized agent
• Highlights the flexibility in defining agent behaviors and specializations

1. Implementing Agent Creation and Transfer Functions

• Explains the process of creating individual agents using Swarm
• Discusses how to assign instructions and functions to each agent
• Describes the implementation of transfer functions between agents
• Explains how the router agent manages transfers to specialized agents

1. Demonstrating the Swarm's Functionality

• Introduces the process of running the Swarm demo
• Explains how to interact with the agents through a terminal interface
• Describes example queries and how different agents handle them
• Highlights the natural language processing capabilities of the agents

1. Analyzing the Swarm's Performance and Capabilities

• Discusses the effectiveness of the agent routing system
• Explains how agents generate and execute SQL queries
• Describes the formatting and presentation of query results
• Highlights the system's ability to handle complex analytical queries

1. Comparing Swarm to Other AI Agent Frameworks

• Discusses the strengths of Swarm compared to other frameworks
• Explains the trade-offs between simplicity and customization
• Describes potential use cases for Swarm in various applications
• Encourages viewer feedback on Swarm and its capabilities

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