다중 에이전트 시스템의 출현

개발자들이 보다 효율적이고 강력한 AI 애플리케이션을 만들려고 함에 따라 다중 에이전트 시스템(MAS)이 주목을 받고 있습니다. 단일 AI 모델에 의존하는 대신 이러한 시스템은 공통 목표를 위해 함께 작동하는 여러 전문 에이전트를 활용합니다. 이 접근 방식은 기능, 성능 및 적응성을 향상시켜 다양한 애플리케이션에 적합하게 만듭니다.

다중 에이전트 시스템을 사용하는 이유는 무엇입니까?

다중 에이전트 시스템은 다음을 포함하여 AI 개발의 여러 가지 과제를 해결합니다.

확장성:특정 작업에 맞게 조정할 수 있는 새 에이전트를 추가하여 쉽게 확장할 수 있습니다. 예를 들어 고객 서비스 챗봇을 개발하는 경우 여러 상담원이 청구, 기술 지원 또는 일반 문의와 같은 다양한 문제를 처리하도록 할 수 있습니다. 이 모듈식 접근 방식을 통해 개발자는 진화하는 클라이언트 요구 사항을 충족하도록 시스템을 조정할 수 있습니다.
내결함성:한 에이전트가 실패하면 다른 에이전트가 계속 작업하여 시스템 복원력을 보장할 수 있습니다. 이는 시스템 오류로 인해 상당한 손실이 발생할 수 있는 금융 서비스와 같이 가동 시간이 중요한 환경에서 특히 중요합니다.
유연성:에이전트는 학습하고 적응하도록 설계하여 시스템의 전반적인 지능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 네트워크 성능 모니터링을 담당하는 에이전트는 변동하는 트래픽 패턴을 기반으로 매개변수를 조정하여 최적의 리소스 할당을 보장할 수 있습니다.

다중 에이전트 시스템 구축을 위한 대체 도구

Google의 ADK(에이전트 개발 키트)는 다중 에이전트 시스템을 구축하기 위한 강력한 옵션이지만 다른 여러 도구도 이 프로세스를 용이하게 할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주목할만한 대안입니다.

1. JADE(Java 에이전트 개발 프레임워크)

JADE는 다중 에이전트 시스템 개발을 위해 설계된 Java로 작성된 오픈 소스 프레임워크입니다. 에이전트 생성과 에이전트 간의 상호 작용을 지원하는 플랫폼을 제공합니다. JADE의 장점:

다중 에이전트 시스템의 주요 이점

📈

확장성
특정 작업에 대한 에이전트를 쉽게 추가

🔒

내결함성
에이전트 장애에도 불구하고 계속 운영

🔄

유연성
상담원은 학습하고 적응할 수 있습니다.

🧩

모듈형 디자인
변화하는 고객 요구에 맞게 에이전트를 맞춤화하세요.

에이전트 통신을 위한 FIPA 표준을 지원하여 다양한 에이전트 시스템 간의 상호 운용성을 보장합니다.
기존 Java 애플리케이션과 통합되어 Java를 사용하는 엔터프라이즈 환경에서 쉽게 구현할 수 있습니다.
에이전트 수명주기 관리를 단순화하는 풍부한 개발 도구 세트를 통해 개발자는 기본 인프라보다는 기능 구축에 집중할 수 있습니다.

JADE를 사용하여 간단한 에이전트를 만드는 방법을 설명하려면 다음 코드 조각을 고려하세요.

jade.core.Agent 가져오기;
import jade.core.behaviour.CyclicBehaviour;

공개 클래스 SimpleAgent는 Agent {를 확장합니다.
    보호된 무효 설정() {
        System.out.println(getLocalName() + "가 준비되었습니다.");
        addBehaviour(new CyclicBehaviour(this) {
            공개 무효 조치() {
                // 에이전트 작업(예: 다른 에이전트에게 메시지 보내기)
                // 또는 요청에 응답
                System.out.println(getLocalName() + " 작업을 수행 중입니다.");
            }
        });
    }
}

이 코드 조각은 항상 활성 상태이고 다른 에이전트와의 통신과 같은 작업을 수행할 준비가 되어 있는 간단한 에이전트를 정의합니다.

2. 마이크로소프트 봇 프레임워크

Microsoft Bot Framework를 사용하면 개발자는 모듈식 접근 방식을 사용하여 복잡한 대화를 처리할 수 있는 대화형 에이전트를 만들 수 있습니다. 눈에 띄는 점은 다음과 같습니다.

Skype, Slack, Facebook Messenger 등 다양한 통신 채널과의 광범위한 통합 기능으로 사용자 접근성이 향상됩니다.
Azure Cognitive Services에서 제공하는 AI 기능으로 자연어 처리 및 이해가 가능해 대화가 더욱 자연스럽게 느껴집니다.
디버깅을 위한 대화를 시뮬레이션하는 전용 Bot Framework 에뮬레이터를 갖춘 봇 구축 및 테스트를 위한 풍부한 개발 에코시스템입니다.

다음은 프레임워크를 사용하여 간단한 봇을 만드는 방법에 대한 간단한 예입니다.

Microsoft.Bot.Builder 사용;
Microsoft.Bot.Schema 사용;

공개 클래스 EchoBot : ActivityHandler {
    protected 재정의 비동기 작업 OnMessageActivityAsync(ITurnContext<IMessageActivity>turnContext, CancellationToken cancelToken) {
        var replyText = "당신은 다음과 같이 말했습니다: " + TurnContext.Activity.Text;
        waitturnContext.SendActivityAsync(MessageFactory.Text(replyText, replyText), cancelToken);
    }
}

이 예에서는 사용자가 말하는 내용을 반복하여 기본적인 양방향 통신을 보여주는 에코 봇을 만듭니다.

3. 라사

Rasa는 상황별 AI 보조자를 구축하기 위한 오픈 소스 기계 학습 프레임워크입니다. 다음 사항에 중점을 두고 있습니다.

사용자 의도를 이해하는 NLU(자연어 이해)를 통해 보다 역동적인 대화가 가능합니다. 이는 사용자 입력이 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.
매력적인 대화 에이전트를 만드는 데 필수적인 사용자 컨텍스트와 기록을 기반으로 복잡한 상호 작용을 허용하는 대화 관리입니다.
사용자 참여를 향상시킬 수 있는 고유한 대화 경험을 개발하기 위한 사용자 정의 옵션입니다.

간단한 Rasa 구현을 설명하기 위해 기본 구성 파일은 다음과 같습니다.

버전: "2.0"

아니:
- 의도: 인사하다
  예: |
   , 안녕
   , 안녕하세요
   , 좋은 아침

- 의도 : 안녕
  예: |
   , 안녕
   , 나중에 봐요
   , 안녕

이 구성은 사용자가 이러한 의도를 표현하는 방법에 대한 예와 함께 인사와 작별이라는 두 가지 의도를 정의합니다.

실습: JADE를 사용하여 다중 에이전트 시스템 구축

JADE 사용 방법을 설명하기 위해 간단한 다중 에이전트 시스템을 구축해 보겠습니다. 목표는 정보를 전달하고 공유하는 에이전트를 만드는 것입니다. 다음은 시작하는 방법에 대한 기본 개요입니다.

jade.core.Agent 가져오기;
import jade.core.behaviour.*;

공개 클래스 MultiAgentSystem은 Agent {를 확장합니다.
    보호된 무효 설정() {
        System.out.println(getLocalName() + " 작업을 시작하는 중입니다...");
        addBehaviour(new CyclicBehaviour(this) {
            공개 무효 조치() {
                // 다른 Agent와의 통신 예시
                // 메시지를 보내거나 데이터를 검색할 수 있습니다.
                System.out.println(getLocalName() + " 통신 중...");
            }
        });
    }
}

이 코드 조각은 다중 에이전트 시스템 내에서 기본 에이전트를 생성하는 방법을 보여줍니다. 각 에이전트는 고유한 작업을 수행하고 다른 에이전트와 통신하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 이 아키텍처는 공동 작업 애플리케이션과 같이 여러 프로세스를 동시에 실행해야 하는 시나리오에서 특히 유용합니다.

다중 에이전트 시스템과 클라우드 기술 통합

다중 에이전트 시스템 배포에는 인프라 고려가 포함됩니다. AWS, Google Cloud, Azure와 같은 클라우드 플랫폼은 확장성과 안정성을 향상시키는 필수 서비스를 제공합니다. 통합하는 방법은 다음과 같습니다.

마이크로서비스 아키텍처:각 에이전트는 마이크로서비스로 작동할 수 있습니다. 이를 통해 독립적인 확장성과 손쉬운 관리가 가능합니다. 예를 들어 트랜잭션을 처리하는 에이전트가 있는 경우 데이터 분석을 전담하는 다른 에이전트와 독립적으로 작동할 수 있습니다.
서버리스 기능:전용 서버 없이 단기 작업을 수행해야 하는 에이전트를 위해 AWS Lambda와 같은 기능을 활용하세요.

마이크로서비스 아키텍처를 사용하면 각 에이전트를 서로 다른 클라우드 인스턴스에 배포하여 성능을 극대화하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 속도가 향상될 뿐만 아니라 리소스 관리와 관련된 비용도 절감됩니다.

다중 에이전트 시스템의 실제 사용 사례

다중 에이전트 시스템의 실제 적용을 이해하기 위해 몇 가지 실제 시나리오를 살펴보겠습니다.

1. 자율주행차

자율주행차 개발에서 다중 에이전트 시스템은 차량, 교통 신호 및 보행자 간의 작업을 조정할 수 있습니다. 각 차량은 도로 상황을 공유하고 경로를 탐색하며 충돌을 피하기 위해 다른 차량과 통신하는 에이전트 역할을 합니다. 이러한 접근 방식은 차량이 다른 사람의 행동을 기반으로 실시간 결정을 내릴 수 있기 때문에 더욱 안전하고 효율적인 운전을 보장합니다.

2. 스마트 홈 시스템

스마트 홈 장치는 다중 에이전트 시스템에서 에이전트로 작동하여 서로 통신하여 에너지 사용을 최적화하거나 보안을 강화하는 경우가 많습니다. 예를 들어 온도 조절 장치는 모션 센서 및 일기 예보의 데이터를 기반으로 설정을 조정할 수 있으며, 스마트 잠금 장치는 보안 카메라와 통신하여 안전 프로토콜을 강화할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 보다 반응성이 뛰어난 생활 환경이 가능해졌습니다.

다중 에이전트 시스템 개발의 과제

장점에도 불구하고 다중 에이전트 시스템을 개발하는 데는 다음과 같은 어려움이 따를 수 있습니다.

복잡성:특히 에이전트 수가 증가함에 따라 설계 및 구현이 빠르게 복잡해질 수 있습니다. 에이전트가 상호 작용하는 방식을 이해하고 응집력 있게 작동하는지 확인하는 것이 필수적입니다.
조정:에이전트가 조화롭게 작동하도록 하려면 사려 깊은 조정과 통신 프로토콜이 필요합니다. 에이전트 통신 언어 사용과 같은 올바른 설계 방식을 통해 이러한 문제를 완화할 수 있습니다.

이러한 과제에는 개발 프로세스를 관리 가능하고 효율적으로 유지하기 위한 신중한 계획과 설계가 필요합니다. 의사소통과 조정을 용이하게 하는 도구를 사용하면 개발 경험이 크게 향상될 수 있습니다.

다중 에이전트 시스템의 주요 시사점 및 미래

다중 에이전트 시스템은 AI 애플리케이션 개발 방식에 있어 중요한 변화를 나타냅니다. 여러 에이전트 간에 작업을 분산함으로써 시스템의 역량과 탄력성이 향상됩니다. 기술이 발전함에 따라 의료, 금융, 물류 등 다양한 분야에서 MAS의 통합이 증가할 것으로 예상됩니다.

이 기사에서는 Google ADK에 대한 몇 가지 대안을 소개했습니다. 다음 AI 프로젝트를 위한 효과적인 도구인 JADE, Microsoft Bot Framework 및 Rasa에 대해 배웠습니다. 지식을 심화하는 데 관심이 있다면 다음 리소스를 살펴보세요.

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결론적으로 지금은 다중 에이전트 시스템을 살펴볼 수 있는 흥미로운 시간입니다. Google ADK를 사용하든 새로운 프레임워크를 탐색하든 혁신적인 애플리케이션의 잠재력은 엄청납니다. 건축을 시작할 준비가 되셨나요? 언급된 도구와 프레임워크를 확인하세요. 멀티 에이전트 시스템의 세계가 여러분을 기다립니다!