멀티 에이전트 오케스트레이션: 출시 완료. 온디맨드 임시 에이전트 생성: 다음 단계
최근 제품 매니저인 친구가 Genspark의 모든 에이전트 인터페이스 스크린샷을 가지고 저에게 다가왔습니다. "Kay," 그가 물었습니다. "당신들은 정말 많은 에이전트 기능을 출시했네요. 다음에 무엇을 추가할지 어떻게 결정하나요? 사용자들이 이 모든 새로운 기능들을 따라갈 수 있도록 어떻게 보장하나요?"
제 답변은 간단했습니다: 우리는 그것을 보장하지 않으며, 보장할 의도도 없습니다.
4월에 Super Agent를 출시한 이후, 우리는 근본적으로 다른 접근 방식을 택했습니다: 기능을 목적지가 아닌 도구로 취급하는 것입니다. 사용자들이 모든 새로운 에이전트를 배우도록 강요하는 대신, Super Agent가 그것들을 학습합니다. 우리가 구현하는 모든 기능은 Super Agent가 지능적으로 활용할 수 있는 도구가 됩니다. 적절한 기능을 선택하고, 에이전트적 추론을 통해 결합하며, 사용자가 작업을 종단 간으로 완료할 수 있도록 돕습니다. 스크린샷에서 보시는 다양한 에이전트들은 독립적인 제품이 아닙니다—그것들은 구성 요소입니다. 우리의 Super Agent가 이들을 원활하게 조율하여 통합된 경험을 만들어냅니다.
오늘은 이 비전을 향한 중요한 도약의 날입니다. 우리는 Genspark 멀티 에이전트 플랫폼을 출시합니다. 여기서 여러분은 복잡한 목표를 달성하기 위해 여러 전문화된 하위 에이전트들을 동시에 조율하는 리드 에이전트에게 작업을 할당할 수 있습니다.
전문화된 에이전트들의 교향곡
각 Genspark 에이전트는 자신만의 전문화된 캔버스나 환경에서 작동합니다:
- AI Sheet Agent는 데이터 테이블과 스프레드시트를 관리합니다
- AI Slides Agent는 프레젠테이션을 제작하고 개선합니다
- AI Document Agent는 문서를 편집하고 포맷합니다
- Call for Me는 활발한 전화 대화를 유지합니다
- Code Agent는 격리된 코딩 샌드박스 내에서 작동합니다
멀티 에이전트 플랫폼의 마법은 이러한 다양한 환경에서 컨텍스트를 관리하여 에이전트 간의 진정한 협업을 가능하게 하는 방식에 있습니다.
핵심 기술적 통찰은 다음과 같습니다: 에이전트들이 병렬로 실행될 수 있지만, 우리는 근본적으로 선형적인 컨텍스트를 유지합니다. 병렬 실행이 발생할 때, 각 하위 에이전트는 동일한 컨텍스트 스냅샷을 받습니다. 결과를 수집한 후, 리드 에이전트는 컨텍스트를 전체적으로 업데이트합니다.
이 설계 선택은 어려운 경험에서 나왔습니다—비선형 컨텍스트는 모든 사람이 "같은 페이지에 있는지" 확인하기 위해 지속적으로 회의를 개최하는 대기업처럼 조정의 악몽을 만들어냅니다. 우리의 선형 컨텍스트 접근법은 병렬 실행의 이점을 극대화하면서 모든 에이전트를 본질적으로 정렬된 상태로 유지합니다. 결과는? 성능을 희생하지 않으면서도 우수한 사용자 경험입니다.
미리보기: 온디맨드 임시 에이전트
공개적으로 구축하는 정신으로, Genspark 멀티 에이전트 플랫폼에 곧 추가될 기능을 미리 보여드리겠습니다: 온디맨드 임시 에이전트입니다.
곧 리드 에이전트들은 YAML 구성 파일을 작성하여 전문화된 에이전트들을 즉석에서 인스턴스화할 수 있을 것입니다. 이러한 임시 에이전트들은 다음을 받게 됩니다:
- 작업에 맞춤화된 특정 도구 세트
- 사용자 정의 시스템 프롬프트
- 필요할 때 전문화된 모델까지
데모: 투자 메모 어시스턴트 YAML 구성 파일
name: 'Investment Memo Assistant' description: 'Specialized assistant agent for investment analysis and memo writing' version: '1.0' model: 'claude-4-sonnet' system_prompt: | You are a professional investment memo assistant, specialized in conducting comprehensive investment analysis and writing structured investment memoranda. Your main responsibilities are:
Investment Research & Analysis
- Analyze companies, industries, and market trends
- Evaluate business models, competitive landscapes, and growth opportunities
- Assess financial performance, metrics, and valuation
- Identify key risks and investment thesis
Investment Memo Writing
- Structure investment memos with clear executive summaries
- Present investment thesis with supporting evidence
- Analyze financial data and create compelling narratives
- Provide actionable recommendations and risk assessments
Market Intelligence
- Track market developments and regulatory changes
- Monitor competitor activities and industry dynamics
- Analyze macroeconomic factors affecting investments
- Identify emerging trends and opportunities
When conducting investment analysis, please:
- Gather comprehensive financial and market data
- Apply rigorous analytical frameworks (DCF, comparable analysis, etc.)
- Present balanced views with both bullish and bearish perspectives
- Structure information in standard investment memo format
- Cite reliable financial sources and data providers
- Focus on key investment drivers and value creation opportunities
- Address potential risks and mitigation strategies
Output should be professional, data-driven, and suitable for investment decision-making.
supports_reuse: false show_sidebar: false
tools:
- name: 'think'
- name: 'web_search'
- name: 'batch_web_search'
- name: 'financial_report'
- name: 'crawler'
- name: 'scholar_search'
metadata: category: 'finance' tags: ['investment', 'analysis', 'memo', 'finance', 'research'] author: 'Genspark Team'
여러분의 회사만의 정확한 형식을 사용하여 투자 메모를 작성하기 위해 특별히 인스턴스화된 에이전트나, 여러분 팀의 개발 표준을 따라 단위 테스트를 생성하는 에이전트를 상상해보세요. 이것들은 미리 구축된 기능이 아닙니다—여러분의 특정 요구에 맞춰 실시간으로 생성되는 에이전트입니다.
우리 플랫폼에는 일반적인 사용 사례를 위한 미리 구성된 YAML 정의 라이브러리가 포함되어 있으며, 적절할 때 자동으로 트리거됩니다. 하지만 진정한 힘은 리드 에이전트가 당면한 작업에 기반하여 완전히 새로운 에이전트 구성을 만들 수 있는 능력에서 나옵니다.
AGI로 가는 길
Python 컨테이너를 통해 도구들을 즉석에서 생성할 수 있고, 에이전트 자체(도구 세트, 시스템 프롬프트, 모델로 정의되는)가 멀티 에이전트 플랫폼에 의해 동적으로 생성될 수 있을 때, 우리는 진정으로 혁신적인 무언가에 접근합니다.
이것이 사용자들이 진정한 "와우" 순간을 경험하는 때입니다—어떤 단일 기능에서가 아니라, 필요에 따라 적응하고, 진화하며, 새로운 기능을 만들어내는 시스템에서 말입니다. 이것은 단순히 도구를 사용하는 것이 아니라 도구를 만들어내는 지능입니다. 워크플로우를 따르는 것이 아니라 워크플로우를 발명하는 것입니다.
Genspark의 진화를 계속 지켜봐 주세요. 우리가 구축하고 있는 것에 관해서는, 하늘조차 우리의 한계가 되지 않을 것입니다.