- 개요
- 여러 LLM 모델을 조합하여 쉽게 multi-agent로 활용할 수 있는 툴을 제공하는 Langchain 기반 프레인워크
- multi-agent framework이 주어진다면 LLM들이 복잡한 업무를 수행하기 위해 일을 작은 단위로 나누고, 각 단위에 가장 적합한 LLM이 자율적으로 투입되어 최선의 결과물을 낼 것이라는 이상적인 기대 하에 만들어진 개념이라고 보인다
- 우선 Langchain기반이기 때문에 추상화 수준도 높고, 사용도 매우 간편하다
- 구성
- Crew: Agent들의 집합. 비유하자면 하나의 기업 같은 느낌으로, 최종 산출물을 만드는 집합체
- Agent: 업무를 자율적으로 나누어 작은 단위의 일들을 수행하는 LLM 모델들
- Task: Agent들이 수행해야 할 단위 일
- Process: Task가 이루어지는 방식에 대한 정의로, sequential/hierarchical/consensual(지원예정)이 있다.
Speech Processing/AI/Linguistics/CS/etc.