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AI 기반 멀티 에이전트 빌더 - 에이전트 시스템을 빠르게 구축, 배포 및 관리할 수 있는 오픈 소스 IDE

Apache-2.0TypeScript 3.2krowboatlabs Last Updated: 2025-06-13

Rowboat - AI 기반 멀티 에이전트 빌더

개요

Rowboat은 RowBoat Labs에서 개발한 오픈 소스 AI 기반 멀티 에이전트 빌더로, 개발자에게 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 가장 빠른 방법을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 OpenAI의 Agents SDK를 기반으로 구축되었으며, 직관적인 인터페이스와 강력한 API를 통해 개발자가 복잡한 에이전트 워크플로우를 쉽게 생성, 배포 및 관리할 수 있도록 합니다.

핵심 기능 및 특징

🚀 빠른 구축

  • AI 보조 구축: 아이디어에서 시작하여 AI 부조종사가 자동으로 멀티 에이전트 워크플로우를 구축합니다.
  • 자연어 설명: 예를 들어 "식품 배달 회사를 위해 배송 상태 및 분실물을 처리하는 도우미를 구축하고 필요한 도구를 포함합니다."
  • 즉시 사용 가능: Docker 기반의 빠른 배포로 몇 분 안에 시작할 수 있습니다.

🌐 MCP 서버 통합

  • 유연한 연결: 다양한 MCP(Model Context Protocol) 서버 연결을 지원합니다.
  • 도구 가져오기: 설정에서 MCP 서버를 추가하여 도구를 Rowboat으로 직접 가져올 수 있습니다.
  • 강력한 확장성: 에이전트의 기능과 능력을 쉽게 확장할 수 있습니다.

📞 다양한 통합 방식

  • HTTP API: 완전한 RESTful API 지원으로 모든 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있습니다.
  • Python SDK: 공식 Python SDK는 더욱 친숙한 개발 경험을 제공합니다.
  • API 키 관리: 설정에서 프로젝트 ID와 생성된 API 키를 가져올 수 있습니다.

🔧 기술 아키텍처

  • OpenAI Agents SDK: OpenAI의 최신 Agents SDK를 기반으로 구축되었습니다.
  • 다중 LLM 지원: OpenRouter 및 LiteLLM과 같은 사용자 정의 LLM 공급자를 지원합니다.
  • Docker 컨테이너화: 완전한 Docker Compose 구성으로 배포 및 유지 관리가 용이합니다.

빠른 시작

환경 준비

# OpenAI API 키 설정
export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

# 저장소 복제
git clone git@github.com:rowboatlabs/rowboat.git
cd rowboat

# Docker 서비스 시작
docker-compose up --build

애플리케이션 접속

시작이 완료되면 브라우저에서 http://localhost:3000에 접속하여 사용을 시작할 수 있습니다.

통합 방식

HTTP API 통합

curl --location 'http://localhost:3000/api/v1/<PROJECT_ID>/chat' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer <API_KEY>' \
--data '{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "tell me the weather in london in metric units"
    }
  ],
  "state": null
}'

Python SDK 통합

from rowboat import Client, StatefulChat
from rowboat.schema import UserMessage, SystemMessage

# 클라이언트 초기화
client = Client(
    host="http://localhost:3000",
    project_id="<PROJECT_ID>",
    api_key="<API_KEY>"
)

# 상태 저장 채팅 세션 생성 (권장)
chat = StatefulChat(client)
response = chat.run("What's the weather in London?")
print(response)

# 또는 하위 레벨 클라이언트 API 사용
messages = [
    SystemMessage(role='system', content="You are a helpful assistant"),
    UserMessage(role='user', content="Hello, how are you?")
]

response = client.chat(messages=messages)
print(response.messages[-1].content)

활용 사례

기업용 애플리케이션

  • 고객 서비스: 복잡한 고객 문의를 처리하는 지능형 고객 서비스 시스템 구축
  • 비즈니스 프로세스 자동화: 멀티 에이전트 협업을 통한 비즈니스 프로세스 생성
  • 데이터 분석 도우미: 복잡한 데이터를 분석하고 처리할 수 있는 지능형 에이전트 팀 구축

개발자 도구

  • 코드 도우미: 전문적인 프로그래밍 도우미 에이전트 생성
  • 테스트 자동화: 자동화된 테스트 에이전트 시스템 구축
  • 문서 생성: 지능형 문서 생성 및 유지 관리 시스템

혁신적인 프로젝트

  • 연구 지원: 학술 연구 및 데이터 분석을 위한 멀티 에이전트 시스템
  • 콘텐츠 제작: 멀티 에이전트 협업 콘텐츠 제작 플랫폼
  • 교육 애플리케이션: 개인화된 학습 및 교육 지원 시스템

기술적 장점

개발 효율성

  • 로우 코드/노 코드: 자연어 설명을 통해 에이전트를 빠르게 구축
  • 모듈식 설계: 컴포넌트화된 에이전트 구축 방식
  • 빠른 반복: 에이전트의 빠른 테스트 및 배포 지원

확장성

  • 마이크로 서비스 아키텍처: 컨테이너 기반의 마이크로 서비스 설계
  • 플러그인 시스템: MCP 서버를 통해 기능 확장
  • API 우선: 완전한 API 지원으로 쉽게 통합 가능

커뮤니티 지원

  • 오픈 소스 프로젝트: 완전한 오픈 소스로 커뮤니티 주도 개발
  • 활발한 커뮤니티: Discord 커뮤니티 지원 및 교류
  • 완전한 문서: 자세한 문서 및 튜토리얼 지원

리소스 링크

결론

Rowboat은 AI 보조 방식을 통해 복잡한 에이전트 시스템 구축의 장벽을 크게 낮추어 멀티 에이전트 시스템 개발의 새로운 방향을 제시합니다. OpenAI Agents SDK 기반의 아키텍처는 시스템의 고급성과 신뢰성을 보장하며, 풍부한 통합 옵션과 확장 능력은 다양한 비즈니스 시나리오에 적응할 수 있도록 합니다.

기업용 애플리케이션이든 개인 프로젝트이든 Rowboat은 멀티 에이전트 협업의 비전을 실현할 수 있는 강력하고 유연한 플랫폼을 제공합니다. 직관적인 인터페이스와 강력한 API를 통해 개발자는 비즈니스 로직 구현에 집중하고 복잡한 에이전트 관리를 Rowboat에 맡길 수 있습니다.

AI 기술의 지속적인 발전과 함께 Rowboat과 같은 도구는 AI 애플리케이션의 대규모 배포 및 보급을 촉진하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.