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# 멀티 에이전트 오케스트레이션

오케스트레이션은 앱에서 에이전트가 흐르는 방식을 의미합니다. 어떤 에이전트를 어떤 순서로 실행할지, 그리고 다음에 무엇을 할지 어떻게 결정할지에 대한 것입니다. 에이전트를 오케스트레이션하는 주요 방법은 두 가지입니다:

1. LLM에 의사결정을 맡기기: LLM의 지능을 활용해 계획하고 추론하며 다음에 취할 단계를 결정하는 방식
2. 코드로 오케스트레이션하기: 코드로 에이전트의 흐름을 결정하는 방식

이 패턴들은 혼합하여 사용할 수 있습니다. 각 방법에는 아래에 설명된 트레이드오프가 있습니다.

## LLM을 통한 오케스트레이션

에이전트는 instructions, tools 및 핸드오프로 구성된 LLM입니다. 이는 개방형 과제가 주어졌을 때 LLM이 스스로 도구를 사용해 행동하고 데이터를 수집하며, 핸드오프를 통해 하위 에이전트에 작업을 위임하는 계획을 세울 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 연구 에이전트는 다음과 같은 도구를 갖출 수 있습니다:

- 웹 검색을 통한 온라인 정보 탐색
- 파일 검색 및 검색을 통한 사내 데이터와 연결 탐색
- 컴퓨터 사용을 통한 컴퓨터 상의 액션 수행
- 코드 실행을 통한 데이터 분석
- 기획, 보고서 작성 등에 특화된 에이전트로의 핸드오프

이 패턴은 과제가 개방형이고 LLM의 지능에 의존하고자 할 때 적합합니다. 여기서 중요한 전술은 다음과 같습니다:

1. 좋은 프롬프트에 투자하세요. 사용 가능한 도구, 사용 방법, 그리고 작동해야 하는 매개변수를 명확히 하세요
2. 앱을 모니터링하고 반복 개선하세요. 문제가 생기는 지점을 확인하고 프롬프트를 개선하세요
3. 에이전트가 자기 성찰하고 개선하도록 허용하세요. 예를 들어 루프에서 실행하고 자체 비평을 하게 하거나, 오류 메시지를 제공해 개선하도록 하세요
4. 모든 것을 잘하는 범용 에이전트보다 한 가지 작업에 특화된 에이전트를 두세요
5. [평가(evals)](https://platform.openai.com/docs/guides/evals)에 투자하세요. 이를 통해 에이전트를 훈련하여 과제 수행 능력을 향상시킬 수 있습니다

## 코드를 통한 오케스트레이션

LLM을 통한 오케스트레이션이 강력하지만, 코드를 통한 오케스트레이션은 속도, 비용, 성능 측면에서 작업을 더 결정론적이고 예측 가능하게 만듭니다. 일반적인 패턴은 다음과 같습니다:

- [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs)를 사용해 코드로 검사할 수 있는 적절한 형식의 데이터를 생성하기. 예를 들어, 에이전트에게 작업을 몇 가지 카테고리로 분류하도록 요청한 다음, 해당 카테고리에 따라 다음 에이전트를 선택할 수 있습니다
- 한 에이전트의 출력을 다음 에이전트의 입력으로 변환하여 여러 에이전트를 체이닝하기. 블로그 글 작성과 같은 작업을 리서치, 개요 작성, 본문 작성, 비평, 개선의 일련의 단계로 분해할 수 있습니다
- 평가 및 피드백을 제공하는 에이전트와 실제 작업을 수행하는 에이전트를 `while` 루프로 함께 실행하고, 평가자가 출력이 특정 기준을 통과했다고 판단할 때까지 반복하기
- `asyncio.gather`와 같은 파이썬 기본 구성 요소를 통해 여러 에이전트를 병렬로 실행하기. 상호 의존하지 않는 여러 작업이 있을 때 속도 향상에 유용합니다

[`examples/agent_patterns`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns) 에 다양한 code examples가 있습니다.