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✅ Swarm에서 Tool 사용이 가능한 Agent 만들기 (3편)– 검색하고, 계산하고, 코드를 실행하는 능동적 AI Agent 구성하기지금까지는 단순히 프롬프트에 반응하는 Agent를 만들었지만,이제부터는 GPT Agent가 능동적으로 외부 도구를 호출하고,코드를 실행하거나 정보를 검색하는 등의 행동 기반 처리가 가능해집니다.Swarm 프로젝트에서는 이를 위해 Tool 시스템을 제공합니다.🧠 Swarm의 Tool 시스템이란?Swarm의 Tool 시스템은 다음과 같은 역할을 합니다:“Agent가 혼자서 해결할 수 없는 문제를 만나면, 외부 도구에 도움을 요청하고 결과를 받아 사용한다.”예시:코드를 실행하기 위한 Python Interpreter Tool웹 검색을 위한 Browser Tool계산을 위한..

✅ Swarm으로 나만의 Agent 정의하고 실행하기 (2편)– 직접 만드는 LLM Agent, 그리고 분산 Task 실행의 첫 걸음지난 1편에서는 Swarm 시스템의 개요와 구조를 살펴봤습니다.이번 글에서는 직접 나만의 Agent를 만들고, 이를 Task에 연결하여 실행하는 과정을 따라갑니다.Swarm은 구성만 이해하고 있으면 아주 직관적으로 나만의 Agent를 확장할 수 있습니다.📦 프로젝트 준비하기먼저 Swarm 공식 레포를 클론합니다.git clone https://github.com/openai/swarm.gitcd swarm환경 구성:python3 -m venv venvsource venv/bin/activatepip install -e ".[dev]"API 키 설정 (.env 또는 환경변수..

✅ OpenAI Swarm 프로젝트 개요와 시스템 구성 완전 정리– LLM 기반 멀티에이전트 협업 시스템, 이제는 Swarm으로최근 OpenAI에서 공개한 Swarm 프로젝트는“LLM이 혼자서 일하는 시대에서, 협업하는 시대”로의 전환을 선언합니다.Swarm은 여러 개의 LLM Agent들이 Task를 나누고, 토론하고, 실행하는 분산 시스템입니다.이번 글에서는✅ Swarm 프로젝트의 개념✅ 시스템 구성 요소✅ 실제 작동 방식✅ 개발자로서 어떤 응용이 가능한지전반적으로 정리해보겠습니다.🔍 Swarm 프로젝트란?Swarm은 OpenAI에서 개발 중인 LLM 기반 분산 멀티 에이전트 시스템입니다.간단히 말하면,하나의 거대한 LLM이 모든 작업을 처리하는 것이 아니라,여러 개의 Agent들이 역할을 나누고,..