1. Claude Swarm의 핵심 개념: 분할 정복 (Divide and Conquer)
전통적인 AI 활용 방식은 하나의 거대한 LLM에 모든 요구사항을 전달하는 방식이었습니다. 하지만 작업이 복잡해질수록 모델은 초기 지시사항을 잊거나 엉뚱한 결과를 내놓는 경우가 많습니다. Claude Swarm은 이를 해결하기 위해 ‘분할 정복’ 원칙을 적용합니다. - 전문가 에이전트 구성: 프론트엔드, 백엔드, 데브옵스, QA 등 특정 역할에 특화된 에이전트를 개별적으로 생성합니다. - 오케스트레이터(Conductor): 전체 워크플로우를 관리하며 각 작업을 적절한 전문가에게 할당하고 결과를 취합합니다. - 유연한 위임: 에이전트가 또 다른 에이전트에게 작업을 요청할 수 있는 계층적 구조를 지원하여 마이크로서비스 아키텍처와 유사한 확장성을 가집니다.
2. 기술적 구현과 MCP의 역할
Claude Swarm은 Anthropic이 제안한 MCP(Model Context Protocol)를 적극적으로 활용하여 에이전트 간의 통신을 최적화합니다.
- 상호 운용성: MCP를 통해 서로 다른 LLM 공급자(OpenAI, Google Gemini 등)의 모델들을 하나의 시스템 안에서 통합할 수 있습니다.
- FastMCP 활용: Ruby 기반의 FastMCP 라이브러리를 사용하여 에이전트 간의 통신과 도구 호출을 효율적으로 관리합니다.
- YAML 기반 설정: 사용자는 YAML 파일을 통해 에이전트의 역할, 페르소나, 사용할 도구들을 직관적으로 정의할 수 있습니다. generate 명령어를 통해 특정 프로젝트에 필요한 전문가 구성을 AI가 자동으로 제안하도록 할 수도 있습니다.
3. 현재의 한계점과 도전 과제
발표자는 Claude Swarm이 가진 현실적인 제약 사항들에 대해서도 투명하게 공유했습니다.
- 비용 문제: 여러 에이전트를 동시에 가동하고 많은 도구를 연결할수록 API 호출 비용이 기하급수적으로 증가할 수 있어 적절한 예산 관리가 필요합니다.
- 비결정성: LLM의 특성상 동일한 프롬프트에도 결과가 달라질 수 있어, 엄격한 코드 실행만큼의 결정성을 보장하기는 어렵습니다.
- 의존성: 현재는 claude-code CLI 환경에 일부 의존하고 있으며, 특정 모델 규격에 최적화되어 있는 상태입니다.
4. 향후 로드맵: SDK와 Ruby LLM으로의 전환
Claude Swarm은 더 강력한 도구로 진화하기 위해 다음과 같은 변화를 계획하고 있습니다.
- SDK 출시: 단순 CLI 툴을 넘어 개발자가 자신의 코드 내에서 직접 스웜을 구축하고 제어할 수 있는 SDK를 제공할 예정입니다.
- Ruby LLM 통합: 여러 프로세스가 통신하는 현재의 방식에서 벗어나, Ruby의 Async와 Fiber를 활용하는 ruby-llm 라이브러리를 도입하여 단일 프로세스 내에서 다수의 에이전트를 고속으로 관리하는 구조로 개편 중입니다.
- 로컬 LLM 지원: Ollama 등 로컬에서 구동되는 모델과의 연결성을 강화하여 비용 효율성과 보안성을 높이려는 시도를 이어가고 있습니다.