What is RowBoat?
정교한 멀티 에이전트 AI 시스템, 특히 다양한 MCP(Multi-Channel Platform) 도구와의 통합이 필요한 시스템을 개발하려면 복잡한 코딩 및 오케스트레이션 문제가 따르는 경우가 많습니다. Rowboat은 개발자를 위해 특별히 설계된 간소화된 개발 환경을 제공하여 이러한 강력한 어시스턴트의 생성, 관리 및 배포를 간소화합니다. 복잡한 에이전트 상호 작용을 시각적으로 구성하고 AI 코파일럿을 활용하여 프로세스를 가속화할 수 있는 로우코드 AI IDE라고 생각하면 됩니다.
Rowboat을 사용하면 여러 개의 특화된 에이전트로 구성된 사용자 대상 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 각 에이전트는 필요한 도구 및 지식 소스(예: RAG)를 갖추고 특정 작업 또는 대화 부분을 처리할 수 있습니다. 이 플랫폼은 이러한 에이전트를 오케스트레이션하여 사용자의 요청을 충족하기 위해 원활하게 협업할 수 있도록 지원하며, 이 모든 것이 하나의 일관된 어시스턴트로서 상호 작용하는 동안 이루어집니다. 당사의 목표는 멀티 에이전트 AI 개념을 더 빠르게 프로덕션 환경에 적용할 수 있도록 강력하고 실전 경험을 통해 검증된 도구를 제공하는 것입니다.
주요 기능
🎨 Visual Studio: 직관적인 그래픽 인터페이스를 사용하여 멀티 에이전트 워크플로우를 설계하고 구성합니다. 일반 언어를 사용하여 에이전트 지침, 연결 및 도구 액세스를 정의하고 전체 시스템 아키텍처를 시각화합니다.
🤖 AI Copilot: 원하는 어시스턴트 기능을 일반 언어로 설명하면 코파일럿이 초기 에이전트 구조 및 도구 구성을 생성합니다. 기존 설정을 이해하고 테스트 및 피드백을 기반으로 에이전트를 개선하는 데 도움을 주는 컨텍스트 인식 기능을 제공합니다. 항상 수동으로 구성할 수 있는 옵션도 유지됩니다.
🔌 Flexible MCP Tool Integration: 에이전트를 거의 모든 MCP 도구에 연결합니다. 에이전트가 외부 시스템과 상호 작용하고, 데이터를 가져오거나, 기존 인프라 내에서 작업을 실행하는 데 필요한 특정 기능을 갖추도록 합니다.
🧪 Interactive Playground: 구축하는 동안 어시스턴트를 대화형으로 테스트합니다. 테스트 환경 내에서 실시간으로 에이전트 동작을 디버깅하고, 도구 호출 매개변수 및 결과를 직접 검사하고, 개별 에이전트 또는 전체 어시스턴트와 상호 작용합니다.
</> Chat API & Python SDK: 간단하고 상태 비저장 HTTP API를 사용하여 배포된 Rowboat 어시스턴트를 애플리케이션 또는 웹사이트에 통합합니다. 또한 통합을 더욱 간소화하기 위해 편리한 Python SDK(상태 저장 및 상태 비저장 구현 모두 제공)를 사용할 수 있습니다.
🔓 Open Source Core: GitHub(@rowboatlabs/Rowboat)에서 기본 소스 코드에 액세스합니다. 내부를 이해하고, 프로젝트에 기여하거나, 특정 요구 사항에 맞게 코드를 조정하여 OpenAI의 Agents SDK를 기반으로 구축된 기반을 활용합니다.
Rowboat 활용 사례
정교한 고객 지원 어시스턴트 개발: 한 에이전트는 잔액 조회(계정 데이터베이스를 쿼리하는 도구 사용), 다른 에이전트는 거래 분쟁 관리(거래에 플래그를 지정하고 지원 티켓을 생성하는 도구 사용), 세 번째 에이전트는 자금 이체를 처리하는 은행 어시스턴트를 구축한다고 상상해 보십시오. Rowboat을 사용하면 이러한 에이전트 역할과 도구 종속성을 시각적으로 매핑할 수 있습니다.
복잡한 내부 프로세스 자동화: 내부 IT 지원 어시스턴트를 만들 수 있습니다. 한 에이전트는 사용자 입력을 기반으로 문제를 진단하고, 다른 에이전트는 솔루션에 대한 지식 기반을 쿼리하며, 필요한 경우 세 번째 에이전트는 MCP 도구를 사용하여 서비스 데스크 시스템에서 티켓을 생성하고 진단에 따라 올바른 팀에 할당합니다.
멀티 에이전트 아키텍처의 신속한 프로토타입 제작: 상당한 코딩 리소스를 투입하기 전에 Rowboat의 Visual Studio 및 코파일럿을 사용하여 다양한 멀티 에이전트 구성을 빠르게 스케치하고 테스트합니다. 다양한 에이전트 책임 및 협업 패턴을 실험하여 특정 문제에 가장 효과적인 구조를 찾습니다.
더 빠른 구축 시작
Rowboat은 MCP 연결을 통해 멀티 에이전트 AI 시스템을 구현하는 데 소요되는 시간과 복잡성을 크게 줄여줍니다. 시각적 로우코드 접근 방식과 지능형 코파일럿을 결합하고 API/SDK를 통해 원활한 통합 옵션을 제공함으로써 기본 배관 작업뿐만 아니라 어시스턴트의 논리 및 기능 정의에 집중할 수 있습니다. 오픈 소스 특성은 개발 요구 사항에 대한 투명성과 유연성을 보장합니다.





