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순차형, 동시 실행형, 그래프 기반, 계층형 워크플로로 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 조율하는 Python 프레임워크.

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어떤 프로젝트인가요?

Swarms는 여러 LLM 기반 에이전트가 함께 작업을 수행하는 시스템을 구축하기 위한 Python 프레임워크입니다. 각 Agent는 시스템 프롬프트, 도구, 선택적 메모리를 모델과 함께 구성하며, 프레임워크는 이들을 조율하는 SequentialWorkflow, ConcurrentWorkflow, AgentRearrange, GraphWorkflow, MixtureOfAgents, HierarchicalSwarm 등의 즉시 사용 가능한 오케스트레이션 패턴과 그중 하나를 선택하는 SwarmRouter를 제공합니다.

에이전트는 mcp_url을 설정해 MCP 서버를 통해 외부 도구에 연결할 수 있으며, MCPDeployer 클래스를 사용하면 API 키, 커스텀 토큰 또는 범위 지정 토큰 인증을 적용해 에이전트나 스웜을 MCP 서버로 제공할 수 있습니다. 이 프로젝트는 SKILL.md 파일로 정의하는 에이전트 스킬과 작업 설명에서 에이전트를 생성하는 AutoSwarmBuilder도 지원합니다.

패키지는 pip, uv 또는 poetry로 설치할 수 있으며, 공식 Docker 이미지도 공개되어 있습니다. 선택적 extras를 설치하면 더 빠른 모델 게이트웨이와 GraphWorkflow용 Rust 기반 그래프 백엔드를 사용할 수 있습니다.

핵심 기능

  • 01순차형, 동시 실행형, 그래프(DAG) 기반, 계층형 멀티 에이전트 워크플로를 지원합니다.
  • 02SwarmRouter를 통해 다양한 스웜 유형을 하나의 인터페이스로 실행할 수 있습니다.
  • 03에이전트를 MCP 서버에 연결할 수 있으며, 에이전트를 MCP 서버로 제공할 수도 있습니다.
  • 04SKILL.md 파일로 정의한 에이전트 스킬을 지원합니다.
  • 05AutoSwarmBuilder를 사용해 작업 설명으로 에이전트와 워크플로를 자동 생성합니다.

활용 사례

  • 한 에이전트가 자료를 수집하고 다른 에이전트가 결과물을 작성하는 리서치 파이프라인 구축.
  • 같은 분석 작업을 여러 전문 에이전트가 병렬로 수행한 뒤 결과를 통합.
  • API 키를 사용해 내부 에이전트를 다른 MCP 호환 호스트에 제공.
  • 자연어 작업 설명만으로 멀티 에이전트 시스템을 빠르게 프로토타이핑.

빠른 시작

  1. 1

    pip로 패키지를 설치합니다

    pip3 install -U swarms
  2. 2

    환경 변수에 모델 제공업체의 API 키를 설정합니다

  3. 3

    Python에서 첫 번째 에이전트 예제를 실행합니다

    python agent.py

사용 전 알아둘 점

  • 예제는 호스팅 LLM API를 사용하므로 실행하려면 유료 제공업체의 API 키가 필요합니다.
  • README에서 다양한 아키텍처를 설명하므로 API 범위가 넓어 익히는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

토픽

자주 묻는 질문

swarms은(는) 무엇인가요?
순차형, 동시 실행형, 그래프 기반, 계층형 워크플로로 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 조율하는 Python 프레임워크. Swarms는 여러 LLM 기반 에이전트가 함께 작업을 수행하는 시스템을 구축하기 위한 Python 프레임워크입니다. 각 Agent는 시스템 프롬프트, 도구, 선택적 메모리를 모델과 함께 구성하며, 프레임워크는 이들을 조율하는 SequentialWorkflow, ConcurrentWorkflow, AgentRearrange, GraphWorkflow, MixtureOfAgents, HierarchicalSwarm 등의 즉시 사용 가능한 오케스트레이션 패턴과 그중 하나를 선택하는 SwarmRouter를 제공합니다.
swarms은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
swarms은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
swarms은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. swarms의 마지막 커밋은 2026년 10월 19일입니다.
swarms은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
한 에이전트가 자료를 수집하고 다른 에이전트가 결과물을 작성하는 리서치 파이프라인 구축. 같은 분석 작업을 여러 전문 에이전트가 병렬로 수행한 뒤 결과를 통합. API 키를 사용해 내부 에이전트를 다른 MCP 호환 호스트에 제공. 자연어 작업 설명만으로 멀티 에이전트 시스템을 빠르게 프로토타이핑.
swarms는 어떻게 설치하나요?
pip로 패키지를 설치합니다: pip3 install -U swarms 환경 변수에 모델 제공업체의 API 키를 설정합니다 Python에서 첫 번째 에이전트 예제를 실행합니다: python agent.py
swarms은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/kyegomez/swarms

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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