llm multi-agent, autogen 이란?

최근 인공지능(AI) 분야에서는 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발이 급속도로 발전하고 있습니다.

이러한 흐름 속에서 마이크로소프트(Microsoft)는 AutoGen 이라는 새로운 오픈 소스 프레임워크를 공개하였습니다.

 

AutoGen은 다중 에이전트 LLM 애플리케이션을 쉽고 효율적으로 구축할 수 있도록 설계된 혁신적인 도구입니다.

 

이번 글에서는 AutoGen의 특징과 활용 방법, 그리고 간단한 예시를 소개합니다.

 

 

AutoGen이란 무엇인가?

AutoGen은 마이크로소프트가 개발한 오픈 소스 프레임워크로, 개발자가 다중 에이전트 기반의 LLM 애플리케이션을 구축하고 조율할 수 있도록 돕습니다.

 

이를 통해 에이전트들 간의 자연스러운 대화와 협업을 구현하고, 복잡한 작업을 자동화하며, 사용자와의 상호 작용을 향상시킬 수 있습니다.

 

주요 특징

- 에이전트 간의 심리스한 상호 작용: 에이전트들이 서로의 능력을 활용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

- 자동화된 대화 관리: 대화 흐름을 자동으로 관리하여 개발자가 핵심 로직에 집중할 수 있습니다.

- 유연한 커스터마이징: 에이전트의 역할과 행동을 코드 수준에서 세밀하게 조정할 수 있습니다.

- 오픈 소스 및 커뮤니티 지원: GitHub를 통해 소스 코드를 공개하여 개발자들의 참여와 개선을 장려합니다.

 

 

AutoGen의 구조와 작동 방식

AutoGen은 에이전트(Agent)와 메모리(Memory), 그리고 대화(Conversation)의 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어집니다.

 

1. 에이전트(Agent): 특정한 역할을 수행하는 LLM 활용 어플리케이션 개발의 요소입니다.

                               사용자 입력이나 다른 에이전트의 메시지를 받아 처리합니다.

2. 메모리(Memory): 대화의 문맥과 상태를 저장하여 에이전트들이 적절한 응답을 생성할 수 있도록 돕습니다.

3. 대화(Conversation): 에이전트들 간의 메시지 교환을 관리하며, 전체적인 대화 흐름을 조율합니다.

 

AutoGen은 이러한 구성 요소를 활용하여 복잡한 대화와 작업을 관리하고 자동화합니다.

 

 

AutoGen의 활용 예시

예시 시나리오: 소프트웨어 개발 보조 시스템

개발팀이 새로운 소프트웨어 기능을 구현하고자 할 때, AutoGen을 활용하여 다음과 같은 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.

 

- 기능 기획 에이전트(Planner): 요구사항을 분석하고 작업 목록을 생성합니다.

- 코드 생성 에이전트(Coder): Planner가 제시한 작업에 따라 코드를 작성합니다.

- 코드 리뷰 에이전트(Reviewer): 작성된 코드를 검토하고 개선 사항을 제안합니다.

 

구현 예시

from autogen import Agent, Conversation

# 에이전트 정의
class Planner(Agent):
    def process(self, input_message):
        tasks = analyze_requirements(input_message)
        self.send_message("Coder", tasks)

class Coder(Agent):
    def process(self, tasks):
        code = write_code(tasks)
        self.send_message("Reviewer", code)

class Reviewer(Agent):
    def process(self, code):
        feedback = review_code(code)
        self.send_message("Coder", feedback)

# 대화 구성
conversation = Conversation(
    agents={
        "Planner": Planner(),
        "Coder": Coder(),
        "Reviewer": Reviewer(),
    }
)

# 대화 시작
conversation.start()
conversation.send_message("Planner", "새로운 사용자 로그인 기능을 추가해주세요.")

 

 

결과 설명

위의 코드에서 각 에이전트는 자신의 역할에 따라 작업을 수행하고, 다음 에이전트에게 메시지를 전달합니다. 이를 통해 사용자의 요구사항이 실제 코드로 구현되고, 리뷰까지 자동으로 진행됩니다.

 

 

AutoGen의 장점

- 복잡한 작업의 자동화: 에이전트 간의 협업을 통해 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

- 생산성 향상: 반복적이거나 시간이 많이 소요되는 작업을 대체하여 개발자의 생산성을 높입니다.

- 확장성 및 유연성: 에이전트의 추가 및 기능 변경이 용이하여 다양한 분야에 적용 가능합니다.

- 커뮤니티 지원 및 발전 가능성: 오픈 소스 프로젝트로서 지속적인 업데이트와 개선이 기대됩니다.

 

 

자세한 사용 방법과 예제는 [AutoGen GitHub 저장소](https://github.com/microsoft/autogen)를 참고하시기 바랍니다.

 

 

마이크로소프트의 AutoGen은 LLM 기반의 다중 에이전트 애플리케이션 개발을 혁신적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 복잡한 작업의 자동화와 에이전트 간의 협업을 통해 새로운 AI 애플리케이션의 가능성을 열어줍니다. 인공지능과 자연어 처리 분야에 관심이 있는 개발자라면 AutoGen을 활용하여 더욱 발전된 솔루션을 개발해보시기를 권장합니다.

 

참고 자료

- [AutoGen GitHub 저장소](https://github.com/microsoft/autogen)

- [마이크로소프트 공식 발표 자료](https://techcommunity.microsoft.com/t5/ai-cognitive-services-blog/introducing-autogen-an-open-source-toolkit-for-building-llm-agent/ba-p/3938955)

- [AutoGen 사용 예제 및 튜토리얼](https://microsoft.github.io/autogen/)