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Conductor – 반복 가능하고 버전 관리 가능한 다중 에이전트 AI 워크플로우를 위한 CLI

무엇인가요 – Conductor는 단일 YAML 파일에 AI 에이전트(Copilot, Claude 등)의 파이프라인을 정의하고 로컬, CI, 또는 클라우드에서 실행할 수 있는 명령줄 도구입니다. 오케스트레이션 자체는 결정론적(모델이 다음 단계를 결정하지 않음)이며, 전체 워크플로우 정의는 일반 텍스트로 유지되므로 코드와 마찬가지로 버전 관리, 차이 비교, 리뷰가 가능합니다.

왜 중요한가요 – 신뢰할 수 있는 AI 기반 파이프라인(코드 리뷰 봇, 연구 후 요약 루프, 계획 후 구현 사이클 등)을 구축하는 것은 대부분의 기존 솔루션이 일시적인 스크립트나 수동 프롬프트에 의존하기 때문에 어렵습니다. Conductor는 다음과 같은 장점을 제공합니다:

• 재현성 – 동일한 입력은 항상 동일한 경로를 따릅니다.
• 결정론적 라우팅 – Jinja2 기반 조건이 다음 에이전트를 결정하며, 오케스트레이션에 토큰을 소비하지 않습니다.
• 소스 컨트롤 친화성 – 워크플로우는 리뷰 가능한 YAML 파일입니다.

주요 기능

기능	기능 설명
YAML 기반 워크플로우 정의	에이전트, 프롬프트, 라우팅, 하위 워크플로우를 읽기 쉬운 파일로 선언합니다.
다수의 AI 프로바이더 지원	GitHub Copilot, Anthropic Claude, Claude Agent SDK, NousResearch Hermes, Azure Container Apps sandbox(실험적).
병렬 및 동적 실행	에이전트 그룹을 동시에 실행할 수 있으며, for_each를 통해 런타임에 목록을 확장할 수 있습니다.
하위 워크플로우 조합	템플릿 기반 입력 매핑을 통해 워크플로우 조각을 재사용합니다.
스크립트 및 스텝 설정	LLM을 호출하지 않고도 쉘 명령어를 실행하거나 Jinja2 값을 계산할 수 있습니다.
사람이 개입하는 게이트	Markdown 프롬프트, 클릭 가능한 파일 링크, 또는 웹 대시보드를 통해 수동 결정을 일시 정지할 수 있습니다.
안전성 제한	최대 반복 횟수 제한 및 타임아웃 강제로 무한 실행을 방지합니다.
웹 대시보드	실시간 DAG 시각화, 에이전트 출력의 실시간 스트리밍, 브라우저 내 사람의 게이트.
플릿 매니저 TUI	실행 중인 모든 워크플로우 목록을 표시하고 상태, 토큰 사용량, 비용을 확인하며 게이트에 응답하거나 새로운 실행을 시작할 수 있습니다.
검증 기능	누락된 입력, 오래된 템플릿 참조, 선언되지 않은 종속성에 대한 사전 실행 검사.

일반적인 사용 사례

• 코드 리뷰 파이프라인 – Copilot 에이전트가 리뷰 작성, Claude 에이전트가 요약, 사람의 게이트를 통해 병합 전 승인.
• 연구 후 요약 – 한 에이전트가 자료 수집, 다른 에이전트가 보고서 초안 작성, 최종 에이전트가 형식화.
• 계획 후 구현 루프 – 에이전트가 설계 제안, 두 번째 에이전트가 격리된 Azure Container Apps 샌드박스에서 코드 작성, 세 번째 에이전트가 결과 검증.

설치 (빠른 방법)

# macOS / Linux
curl -sSfL https://aka.ms/conductor/install.sh | sh
# Windows (PowerShell)
irm https://aka.ms/conductor/install.ps1 | iex

스크립트는 필요 시 uv 패키지 매니저를 설치하고 최신 릴리스를 다운로드한 후 모든 종속성을 격리된 가상 환경에 설치합니다. 업데이트는 conductor update 또는 동일한 설치 스크립트에 --apply 옵션을 사용하여 수행합니다.

워크플로우 실행

1. YAML 파일을 작성합니다 (예: my-workflow.yaml).
2. 실행합니다:

conductor run my-workflow.yaml --input question="What is Python?"

3. CLI는 최종 JSON 출력을 표시하며, --web 또는 --web-bg 옵션을 사용해 웹 대시보드를 시작하여 DAG를 실시간으로 시청할 수 있습니다.

예시 스니펫 (README에서)

workflow:
  name: simple-qa
  entry_point: answerer
agents:
  - name: answerer
    model: gpt-5.5
    prompt: |
      Answer the following question:
      {{ workflow.input.question }}
    output:
      answer:
        type: string
    routes:
      - to: $end
output:
  answer: "{{ answerer.output.answer }}"

프로바이더 설정 – 파일 상단에 프로바이더를 설정합니다. 예:

workflow:
  runtime:
    provider: copilot   # 또는 openai, claude, hermes, aca 등
    default_model: gpt-5.5

인증은 일반적인 환경 변수 규칙을 따릅니다 (OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, Copilot용 GitHub CLI 로그인 등).

확장성 – Conductor는 Claude Code 및 GitHub Copilot CLI용 스킬을 제공하여 동일한 워크플로우 스키마를 해당 어시스턴트 내에서 사용할 수 있습니다. 실험적 프로바이더(Claude Agent SDK, Hermes, ACA)는 uv add 또는 pip install로 문서에 따라 추가할 수 있습니다.

결론 – Conductor는 LLM 기반 파이프라인을 테스트 가능한 소프트웨어 아티팩트로 전환합니다. 오케스트레이션을 결정론적이고 버전 관리함으로써 AI 보조 자동화를 CI/CD, 팀 협업, 프로덕션 수준 워크로드에 적합하게 만듭니다.