에이전트 스웜: 다중 AI 코딩 에이전트 오케스트레이션 프레임워크

개발 작업을 위한 다중 에이전트 협업

에이전트 스웜은 AI 코딩 에이전트 팀이 자율적으로 함께 작업할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 이 시스템은 다양한 소스에서 작업을 수신하는 리드 에이전트를 사용하여 작업을 세부 작업으로 분해하고, 격리된 Docker 컨테이너에서 실행되는 워커 에이전트에게 위임합니다.

주요 아키텍처 및 기능

리드/워커 협업 – 리드 에이전트가 여러 워커 간 작업을 위임하고 추적합니다
Docker 격리 – 각 워커는 완전한 개발 환경을 갖춘 자체 컨테이너에서 실행됩니다
통합 포인트 – 작업 생성을 위한 Slack, GitHub 및 이메일 통합
작업 수명 주기 관리 – 우선순위 큐, 의존성, 배포 간 일시 중지/재개
누적 메모리 – 에이전트가 모든 세션에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개선됩니다
지속적 정체성 – 각 에이전트는 고유한 성격, 전문성 및 작업 스타일을 유지합니다
대시보드 UI – 에이전트, 작업 및 에이전트 간 채팅의 실시간 모니터링
서비스 디스커버리 – 워커가 HTTP 서비스를 노출하고 서로를 발견할 수 있습니다
예약 작업 – Cron 기반 반복 작업 자동화

빠른 시작 옵션

이 프레임워크는 여러 배포 접근 방식을 지원합니다:

옵션 A: Docker Compose (권장)

git clone https://github.com/desplega-ai/agent-swarm.git
cd agent-swarm
# 환경 구성
cp .env.docker.example .env
# .env 편집 — 최소한 API_KEY와 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN 설정
# 모든 항목 시작
docker compose -f docker-compose.example.yml --env-file .env up -d

API는 3013 포트에서 실행됩니다.

옵션 B: 로컬 API + Docker 워커

git clone https://github.com/desplega-ai/agent-swarm.git
cd agent-swarm
bun install
# 1. API 서버 구성 및 시작
cp .env.example .env
# .env 편집 — API_KEY 설정
bun run start:http

새 터미널에서 워커를 시작합니다:

# 2. Docker 워커 구성 및 실행
cp .env.docker.example .env.docker
# .env.docker 편집 — API_KEY(위와 동일) 및 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN 설정
bun run docker:build:worker
mkdir -p ./logs ./work/shared ./work/worker-1
bun run docker:run:worker

옵션 C: Claude Code를 리드 에이전트로 사용

# API 서버 시작 후(옵션 B, 1단계):
bunx @desplega.ai/agent-swarm setup

이렇게 하면 Claude Code가 스웜에 연결되도록 구성됩니다. Claude Code를 시작하고 "에이전트 스웜에서 리드 에이전트로 자신을 등록하세요."라고 말하세요.

작동 방식

시스템은 다음 흐름을 따릅니다: Slack DM, GitHub @멘션, 이메일 또는 API를 통해 직접 작업을 보냅니다. 리드 에이전트는 작업을 분해하고 워커에게 세부 작업을 할당하여 계획을 세웁니다. 워커는 git, Node.js, Python 및 기타 개발 도구를 갖춘 격리된 Docker 컨테이너에서 실행됩니다. 진행 상황은 대시보드를 통해 실시간으로 추적됩니다.

이러한 다중 에이전트 시스템은 작업을 분해하고 병렬로 실행해야 하며 각 에이전트가 작업의 다른 측면에 특화된 복잡한 개발 워크플로우를 자동화하려는 개발자에게 유용합니다.

📖 전체 소스 읽기: HN AI Agents