langchain-ai/langgraph-swarm-py

해결하는 문제

전문 에이전트가 자신의 전문 지식에 따라 동적으로 제어권을 서로에게 넘기는 "군집형" 멀티 에이전트 시스템 구축을 간소화합니다. 시스템이 마지막으로 활성화된 에이전트를 기억하므로 해당 에이전트와의 대화를 원활하게 재개할 수 있습니다.

작동 방식

LangGraph를 기반으로 구축된 이 라이브러리는 에이전트와 군집 코디네이터를 정의하는 도구를 제공합니다. 에이전트에는 대화 컨텍스트를 다른 에이전트로 전송할 수 있는 핸드오프 도구가 장착되어 있습니다. 시스템은 상태 그래프를 사용하여 활성 에이전트를 추적하며, 체크포인터(checkpointers)와 통합하여 단기 및 장기 메모리를 유지함으로써 여러 상호 작용 전반에 걸쳐 상태를 유지할 수 있습니다.

대상 사용자

여러 전문 에이전트가 협업하고 서로 간에 작업을 전송해야 하는 복잡한 AI 에이전트 애플리케이션을 구축하는 개발자.

주요 특징

• 동적 핸드오프 (Dynamic Handoffs): 전문 에이전트는 내장 또는 사용자 정의 핸드오프 도구를 사용하여 컨텍스트를 서로에게 넘길 수 있습니다.
• 상태 지속성 (State Persistence): LangGraph를 통한 스트리밍, 단기 메모리 및 장기 메모리에 대한 즉각적인 지원을 제공합니다.
• 사용자 정의 가능한 아키텍처 (Customizable Architecture): 사용자 정의 핸드오프 도구 구현과 내부 에이전트 기록을 격리하기 위한 사용자 정의 에이전트 상태 스키마를 지원합니다.
• 휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-Loop): LangGraph의 기능을 활용하여 에이전트 워크플로우에 사람이 개입할 수 있도록 합니다.