현대 소프트웨어 개발은 프랙탈(fractal) 구조입니다. 모든 기능은 동시에 5~10개의 컨텍스트(context)에 영향을 미칩니다. 단일 LLM(Large Language Model)은 다중 도메인의 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 이것이 바로 Agent Swarm이 해결하고자 하는 문제입니다.

9개의 에이전트, 하나의 파이프라인

단일 에이전트 도구와 달리, Swarm은 9개의 특화된 AI 에이전트가 자동으로 협업하는 파이프라인이며, 각 에이전트는 정확한 역할과 엄격한 제약 조건을 가집니다: Orchestrator, Search, Planner, Contract, Front, Back, Tester, Reviewer, Writer.

5가지 경로로의 자동 분류

Orchestrator는 필수적인 사전 검색(pre-search)을 수행합니다: 기술 용어를 추출하고, 코드베이스에 대해 병렬 grep을 실행하며, 영향을 받는 고유 파일 수를 계산합니다. LLM이 스스로의 난이도를 추측하게 하지 않습니다. 경로는 DIRECT → SIMPLE → ADAPT → MEDIUM → FULL로 나뉩니다.

실제 사례: 8분 vs 2~4시간

"홈페이지에 최근 업데이트 섹션을 추가하세요" → 8개 파일 수정 → MEDIUM 경로. Planner가 5단계 계획을 설계합니다. Front+Back이 병렬로 구현합니다. Tester가 80%의 커버리지(coverage)를 보장합니다. Reviewer가 감사(보안 >=1.0, 품질 >=0.85)를 수행합니다. 병합(Merge)은 자동으로 이루어집니다.

결과

• 단일 에이전트보다 5~8배 저렴함 (전문화로 인해 컨텍스트를 80% 감소시킴)
• MIT 라이선스, OpenCode를 위해 구축됨
• 전체 위키: https://swarm-wiki.vercel.app

3분 설정 방법

git clone https://github.com/JohTandou/agent-swarm.git
cp -r agent-swarm/.opencode/* ~/.opencode/
cp agent-swarm/opencode.json ~/.config/opencode/opencode.json

API 키를 설정하고, OpenCode를 재시작하세요