microsoft/agent-lightning
The absolute trainer to light up AI agents.
What it solves
Agent Lightning은 상당한 코드 변경 없이 AI 에이전트를 최적화할 수 있도록 설계되었습니다. 개발자가 어떤 프레임워크(LangChain, AutoGen, CrewAI, 또는 순수 Python OpenAI 호출)로 구축된 에이전트를 사용하더라도 반복적인 최적화를 통해 성능을 향력을 향상시킬 수 있도록 훈련 기술을 적용할 수 있게 합니다.
How it works
이 시스템은 경량 tracer와 헬퍼 함수 (agl.emit_xxx())를 사용하여 프롬프트, 도구 호출, 보상(rewards)을 구조된 span으로 수집합니다. 이 데이터는 LightningStore라고 불리는 중앙 허브에 저장됩니다. 최적화 알고리즘(강화 학습 또는 자동 프롬프트 최적화)이 스토어에서 이러한 span을 읽어 들여 학습하고, 프롬프트 템플릿이나 정책 가중치와 같은 리소스를 업데이트합니다.
Who it’s for
에이전트의 핵심 로직을 다시 작성하지 않고도 RL 또는 미세 조정(fine-tuning)과 같은 고급 훈련 방법을 사용하여 기존 AI 에이전트의 동작을 기능을 최적화하고자 하는 개발자와 연구자.
Highlights
- Framework Agnostic: 어떤 에이전트 프레임워크와도 호환되며, 프레임워크를 사용하지 않는 경우에도 작동합니다.
- Zero Code Change: 최적화를 활성화하기 위해 기존 에이전트 코드에 최소한의 수정만 필요합니다.
- Selective Optimization: 멀티 에이전트 시스템 내에서 특정 에이전트만 선택적으로 최적화할 수 있는 기능.
- Algorithm Support: 강화 학습(Reinforcement Learning), 자동 프롬프트 최적화(Automatic Prompt Optimization), 그리고 지도 학습 미세 조정(Supervised Fine-tuning)을 지원합니다.