저는 한동안 자율적인 AI 코딩 에이전트(autonomous AI coding agents)를 실험해 왔고, 결국 하나의 문제에 부딪혔습니다.

여러 에이전트를 실행하는 것은 쉽지만, 관리하는 것은 악몽입니다.

물론 10개의 터미널을 열어 여러 코딩 에이전트들을 시작하고, 서로의 작업 영역을 침범하지 않기를 바랄 수는 있습니다.

하지만 이들이 다른 기기에서 실행되고 있다면 어떻게 될까요? 누가 작업을 할당할까요? 실패는 누가 처리할까요? 그리고 아무것도 하지 않으면서 토큰을 소모하는 에이전트를 누가 막아줄까요?

그래서 저는 SwarmForge를 만들었습니다.

GitHub: [https://github.com/GavinGeizer/swarmforge-oss]

SwarmForge란 무엇인가요?

SwarmForge는 분산된 실행 환경(distributed execution environments)에 걸쳐 자율적인 코딩 에이전트들을 조정하는 오픈 소스 오케스트레이션 플랫폼(orchestration platform)입니다.

각 에이전트를 개별적으로 관리하는 대신, 시스템에 개발 목표를 제시하고 그것이 작업을 조정하도록 내버려 두면 됩니다.

기본 아키텍처는 다음과 같습니다:

         SwarmForge
             |
           Manager
...

워커(Workers)들은 격리된 환경(isolated environments)에서 작동하며, 오케스트레이션 계층(orchestration layer)이 작업 조정, 워커 관리 및 실행 모니터링을 처리합니다.

또한 특정 AI 코딩 도구나 모델 제공업체에 영구적으로 묶이지 않도록 설계되어 있어 하네스 비종속적(harness-agnostic)입니다.

왜 만들었나요?

해커톤이 큰 동기였습니다.

저는 대학 해커톤에 참여하면서, 우리가 무언가 실질적인 것을 만들기 위해 24~48시간을 할애해야 하는 상황을 겪었습니다.

이러한 행사 동안 저는 개발 작업, AI 코딩 에이전트, 가상 머신(virtual machines), 인프라를 저글링하는 자신을 발견했습니다.

저는 이미 로컬 서버와 원격 컴퓨팅 자원에 접근할 수 있었습니다. 단지 이 모든 것을 함께 작동하게 만들 방법만 필요했을 뿐입니다.

해커톤 도구로 시작했던 것이 점차 훨씬 더 큰 분산 시스템 프로젝트(distributed systems project)가 되었습니다.

흥미로운 엔지니어링 문제들

에이전트가 코드를 작성하게 만드는 것이 반드시 어려운 부분은 아닙니다.

하지만 10개의 에이전트가 안정적으로 함께 작동하도록 만드는 것은 이야기가 달라집니다.

제가 다루어 온 몇 가지 문제들이 있습니다:

격리(Isolation): 에이전트들이 서로의 환경에 간섭하는 것을 막는 것.

수명 주기 관리(Lifecycle management): 워커를 생성하고, 활동을 모니터링하며, 유휴 VM을 정리하는 것.

조정(Coordination): 충돌하는 변경 사항의 산을 만들지 않으면서 작업을 분배하는 것.

관측 가능성(Observability): 10개의 터미널을 직접 볼 필요 없이 에이전트들이 무엇을 하고 있는지 아는 것.

비용(Cost): 통제 불능 상태가 된 에이전트가 컴퓨팅 자원과 토큰을 낭비하는 것을 방지하는 것.

그리고 한 가지 사실이 매우 명확해졌습니다:

에이전트의 수가 많다고 해서 반드시 생산성이 높아지는 것은 아닙니다.

조정(Coordination)은 실행(Execution)만큼이나 중요합니다.

소스 코드가 공개되었습니다!

SwarmForge는 여전히 발전 중이지만, 셀프 호스팅 프로젝트는 GitHub에서 이용할 수 있습니다.

저는 분산 실행, 안정성, 지원되는 통합 기능, 개발자 온보딩을 계속 개선하고 있습니다.

만약 코딩 에이전트, 셀프 호스팅 인프라 또는 자율 개발에 대해 실험하고 계시다면, 피드백을 주시면 감사하겠습니다.

GitHub:

GitHub logo GavinGeizer / swarmforge-oss

자율 AI 코딩 에이전트를 위한 분산, 셀프 호스팅 오케스트레이션. 로컬 및 원격 워커 전반에 걸친 하네스 비의존적 실행.

SwarmForge

SwarmForge는 격리된 원격 VM에서 실행되는 병렬 AI 코딩 에이전트를 위한 셀프 호스팅 오케스트레이터입니다. 사용자의 AI 리드가 Model Context Protocol (MCP)을 통해 작업을 할당하면, SwarmForge가 Freestyle VM에서 OpenCode 워커를 실행하고, 진행 상황을 추적하며, 그 결과와 파일을 보존합니다.

Website · 설정 가이드 · 릴리스 · 개발자 온보딩

코디네이터는 사용자의 Linux 머신에서 실행됩니다. 각 워커는 별도의 VM, 작업 공간(workspace), 그리고 OpenCode 세션을 할당받습니다. 사용자는 VM 스냅샷, 모델 엔드포인트, 그리고 Git 저장소를 제공합니다. CLI는 초기화, 준비 상태 확인(readiness checks), 터미널 대시보드, 그리고 아티팩트 검색 기능을 제공합니다. SwarmForge는 PolyForm Small Business 1.0.0 하에서 소스 사용이 가능하며, 이는 허용되는 비즈니스 사용을 제한합니다.

코딩 워커를 분산해야 하는 이유?

단일 머신(single-machine)의 코딩 에이전트 관리자는 하나의 호스트 리소스와 작업 공간에 대해 에이전트 프로세스를 실행합니다. SwarmForge는 코디네이터와 워커 컴퓨팅을 분리합니다:

• 분리된 실행 환경: 각 워커는 준비된 스냅샷의 도구들을 갖춘 자체 Freestyle VM에서 실행됩니다. 워커 컴퓨팅은…

View on GitHub

웹사이트:

SwarmForge | 다중 에이전트 AI 코딩 오케스트레이션

SwarmForge로 병렬 AI 코딩 에이전트를 오케스트레이션하세요. 격리된 OpenCode 워커를 실행하고, MCP를 통해 작업을 조정하며, 결과물과 아티팩트를 보존할 수 있습니다.

저는 특히 다른 개발자들이 여러 코딩 에이전트를 어떻게 관리하는지 궁금합니다. 여러분은 이들을 오케스트레이션하고 있나요, 아니면 저처럼 터미널 창에 파묻혀 있나요?

분산 시스템 프로젝트가 필요했던 컴퓨터 과학 학생이 만든 것입니다.

#opensource #ai #programming #devtools