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# 멀티 에이전트 오케스트레이션

오케스트레이션은 앱에서 에이전트가 흐르는 방식을 말합니다. 어떤 에이전트가 어떤 순서로 실행되며, 다음 단계를 어떻게 결정할까요? 에이전트를 오케스트레이션하는 방법은 두 가지가 있습니다:

1. LLM 에게 결정을 맡기기: LLM 의 지능을 활용해 계획하고 추론하며 그에 따라 수행할 단계를 결정
2. 코드로 오케스트레이션하기: 코드로 에이전트의 흐름을 결정

이 패턴은 혼합해서 사용할 수 있습니다. 각각의 트레이드오프는 아래에 설명합니다.

## LLM 기반 오케스트레이션

에이전트는 instructions, tools 및 핸드오프로 장착된 LLM 입니다. 이는 개방형 태스크가 주어졌을 때, LLM 이 도구를 사용해 행동하고 데이터를 획득하며, 핸드오프를 통해 하위 에이전트에 작업을 위임하면서 태스크를 수행하는 계획을 자율적으로 세울 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 리서치 에이전트는 다음과 같은 도구를 갖출 수 있습니다:

- 온라인에서 정보를 찾기 위한 웹 검색
- 사내 데이터와 연결을 탐색하기 위한 파일 검색 및 조회
- 컴퓨터에서 직접 작업을 수행하기 위한 컴퓨터 사용
- 데이터 분석을 위한 코드 실행
- 기획, 보고서 작성 등 특정 작업에 뛰어난 전문 에이전트로의 핸드오프

이 패턴은 태스크가 개방형이고 LLM 의 지능에 의존하고 싶을 때 유용합니다. 중요한 전술은 다음과 같습니다:

1. 좋은 프롬프트에 투자하세요. 사용 가능한 도구, 사용 방법, 그리고 준수해야 할 매개변수를 명확히 하세요.
2. 앱을 모니터링하고 반복 개선하세요. 문제가 생기는 지점을 파악하고 프롬프트를 개선하세요.
3. 에이전트가 스스로 성찰하고 개선하도록 하세요. 예를 들어 루프로 실행해 자기 비평을 하게 하거나, 오류 메시지를 제공해 개선하도록 하세요.
4. 모든 것을 잘하려는 범용 에이전트 대신 하나의 작업에 특화된 에이전트를 두세요.
5. [평가(evals)](https://platform.openai.com/docs/guides/evals)에 투자하세요. 이를 통해 에이전트를 학습시켜 태스크 수행 능력을 향상할 수 있습니다.

## 코드 기반 오케스트레이션

LLM 기반 오케스트레이션이 강력하긴 하지만, 코드 기반 오케스트레이션은 속도, 비용, 성능 면에서 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 생성. 예를 들어 에이전트에게 태스크를 몇 가지 카테고리로 분류하게 한 뒤, 그 카테고리에 따라 다음 에이전트를 선택할 수 있음
- 한 에이전트의 출력을 다음 에이전트의 입력으로 변환하여 여러 에이전트를 체이닝. 예를 들어 블로그 글 작성 태스크를 리서치, 개요 작성, 본문 작성, 비평, 개선의 연속적인 단계로 분해
- 평가와 피드백을 제공하는 에이전트와 함께 태스크 수행 에이전트를 `while` 루프에서 실행하고, 평가자가 출력이 특정 기준을 충족한다고 할 때까지 반복
- 여러 에이전트를 병렬로 실행. 예: `asyncio.gather` 와 같은 Python 기본 구성 요소를 사용. 서로 의존하지 않는 여러 태스크가 있을 때 속도 향상에 유용

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