BeeAI란 무엇인가요?

BeeAI는 개별 개발자와 팀 모두가 인공지능(AI) 에이전트를 찾고, 배포하고, 공유할 수 있는 프레임워크에 구애받지 않는 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 AI 에이전트로 작업할 때 직면하는 세 가지 주요 과제를 해결하기 위해 설계되었습니다.

• 고립된 에코시스템: 각 에이전트가 자신만의 프레임워크 내에서 존재합니다. BeeAI는 이러한 에이전트를 하나의 중앙화된 작업 공간으로 모아 AI 에이전트의 관리 및 조율을 간소화합니다.

• 제한된 확장성: BeeAI는 복잡한 개별 설정 없이 사용자가 에이전트를 배포할 수 있도록 지원합니다.

• 단편화된 검색: Bee 에이전트는 중앙화된 검색 허브에 위치하여 사용자가 에이전틱 AI를 손쉽게 찾아보고 실험할 수 있게 합니다.

개별 개발자는 Bee를 사용하여 에이전트 자동화 및 기타 컨텍스트에서 사용할 에이전트를 탐색하고 배포하는 과정을 간소화할 수 있습니다. 한편, 팀은 대규모 언어 모델(LLM) 연결과 API를 중앙에서 관리하면서 중앙 집중식 인스턴스를 통해 동일한 BeeAI 작업 공간을 실시간으로 공유할 수 있습니다.

커뮤니티 카탈로그는 플랫폼에서 사용할 수 있는 모든 BeeAI 에이전트를 호스팅하며, 복잡한 설정 없이 배포할 수 있습니다. 표준화된 사용자 인터페이스는 일관된 사용자 경험을 제공하며, 표준 컨테이너를 통해 개발자는 호환성 문제 없이 모든 프레임워크의 에이전트를 패키징할 수 있습니다.

IBM 연구팀은 에이전틱 작업 공간으로서의 기능을 구현하는 핵심 기능 세트를 중심으로 BeeAI를 구축했습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

BeeAI의 에이전틱 AI 저장소는 여러 팀을 하나의 중앙 작업 공간으로 통합하여 보다 원활한 멀티 에이전트 워크플로를 지원합니다. BeeAI 에이전트 카탈로그는 주요 기능 중 하나로, 검색이 가능하며 제공되는 각 에이전트의 기능 세부 정보를 제공합니다. 개발자는 사용 패턴을 파악하고 그에 따라 에이전트를 선택할 수 있습니다.

에이전트는 유형별로 분류됩니다. BeeAI는 챗봇 인터페이스를 통해 대화형 채팅 에이전트를 제공합니다. 한편, 무간섭 에이전트는 단일 명령을 받은 후 자율적으로 작동하도록 설계되어 많은 에이전틱 워크플로의 중추를 형성합니다.

커뮤니티 카탈로그는 사용자가 만든 에이전트를 호스팅하며, 사용자는 BeeAI 인터페이스를 통해 구축한 에이전트를 GitHub에 푸시할 수도 있습니다.

BeeAI는 ACP를 사용하여 프레임워크에 관계없이 에이전트 사용을 표준화합니다. 개발자는 선호하는 도구와 원하는 에이전트를 함께 사용할 수 있습니다. 대화형 설정 마법사는 환경 생성 과정을 간소화하여 팀이 공유 AI 에이전트 작업 공간을 신속하게 운영할 수 있도록 지원합니다.

설정 프로세스에는 API 키 입력, 모델 선택에 대한 권장 사항, 연결 테스트 및 Ollama의 컨텍스트 창과 같은 공급자별 옵션이 포함됩니다. 이용 가능한 LLM 제공자로는 Anthropic의 Claude, OpenAI의 GPT, DeepSeek 및 IBM의 watsonx 등이 있으며 Meta의 Llama3는 로컬 Ollama 연결을 통해 사용할 수 있습니다.

사용자는 로컬 또는 GitHub 리포지토리, LangChain과 같은 다른 프레임워크에서 에이전트를 가져오거나 에이전트를 직접 구축해 BeeAI에서 사용할 수 있습니다.

BeeAI는 각 에이전트를 지정된 리소스 한계를 갖는 개별 컨테이너에서 실행하여 모듈형 멀티 에이전트 시스템을 구성할 수 있습니다. 입력 옵션에는 에이전트와 상호작용할 수 있는 대화형 모드와 Python 코드 및 기타 언어 스니펫을 공유할 수 있는 멀티라인 입력이 포함됩니다. 표준화된 사용자 인터페이스로 에이전틱 워크플로 내 에이전트 상호작용이 예측 가능합니다.

모니터링 기능은 실행 중인 에이전트의 실시간 로그 스트리밍을 통해 플랫폼에 내장되어 있습니다. BeeAI는 OpenTelemetry를 사용하여 원격 측정 데이터를 수집하고 이를 지정된 Arize Phoenix 인스턴스로 전송합니다.

BeeAI는 로컬 우선 환경을 기반으로 설계되어 개별 디바이스 또는 현장에서 에이전트를 호스팅하여 사용자가 자신의 데이터를 완전하게 제어할 수 있도록 합니다. 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 에이전트: BeeAI의 에이전트는 컨테이너화되어 ACP를 통해 통신합니다. AI 에이전트의 가장 큰 특징 중 하나는 필요에 따라 도구를 호출하여 기능을 확장할 수 있다는 점입니다.

• BeeAI 서버: 서버는 에이전트 간의 오케스트레이션을 담당하며, 수명 주기와 구성을 관리하고, 에이전트와 클라이언트 간의 통신을 라우팅하며 원격 측정 데이터를 수집합니다.

• BeeAI CLI 및 UI: 사용자는 두 가지 방식으로 BeeAI와 상호작용할 수 있습니다. 명령줄 인터페이스(CLI)는 스크립팅 및 명령 제어를 용이하게 하는 반면, 그래픽 사용자 인터페이스(UI)는 대화형 채팅과 같은 보다 직관적인 상호 작용을 처리합니다.

• Python 통합: ACP SDK(소프트웨어 개발 키트)를 사용하면 개발자가 BeeAI를 Python 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. BeeAI는 작업 자동화용으로 설계된 Python 애플리케이션 환경에서 에이전트 워크플로를 처리할 수 있습니다.

• 모니터링용 Arise Phoenix: BeeAI에서 사용할 수 있는 Phoenix는 에이전트의 동작을 추적하고 모니터링하는 오픈 소스 도구입니다.