TL;DR

JiuwenSwarm은 자연어 입력을 Leader가 받아 작업을 단계별 워크플로로 분해하고 여러 Teammate 에이전트를 분산 배치해 병렬·순차로 협업 처리하는 멀티에이전트 플랫폼이다. 스킬 자가진화와 Auto Harness를 통해 실행 중 수집된 오류 신호와 사용자 피드백을 기반으로 스킬 정의와 하니스 구성을 자동으로 조정해 반복적으로 운영 성능을 개선하도록 설계되어 있다. 데스크탑 앱과 TUI를 모두 지원하며 OpenAI-호환 API, Huawei Cloud MaaS 등 외부 추론 백엔드와 로컬 모델을 연동할 수 있어 GUI 환경과 헤드리스 환경에서 모두 운영 가능한 확장성을 제공한다. 릴리스 노트는 최근 v0.2.0·v0.2.1 업데이트에서 Swarm 모드와 TUI 통합, 자동 진화 기능 개선이 이루어졌음을 보여주며 실제 도입 전 프론트엔드의 모델 구성 및 모드별 UI를 점검해야 한다.

핵심 포인트

• 스킬 자가진화 기능이 운영 피드백을 활용해 스킬 정의와 실행 파라미터를 자동으로 조정해 반복 사용 시 성능이 개선되도록 설계되어 있다. 이 접근은 모델 가중치 재학습 없이도 현장 운영에서 경험 기반 개선을 가능하게 한다. 스킬 허브로 스킬을 공유·재사용할 수 있어 개발 생산성이 향상된다.
• 분산 Swarm 아키텍처가 Leader/Teammate의 프로세스 및 멀티머신 배치를 지원해 단일 머신 한계를 넘어서는 확장성을 제공한다. 에이전트 간 동적 역할 분담과 협상이 가능해 대규모 복합 태스크를 분산 처리할 수 있다. 프론트엔드와 TUI를 모두 제공해 GUI·헤드리스 환경을 동시에 수용한다.
• Auto Harness가 실행 파이프라인과 평가 루프를 이용해 하니스 구성을 자동으로 최적화함으로써 운영 중심의 성능 개선 경로를 제공한다. 이 기능은 모델 재학습에 드는 시간과 비용을 줄이면서 운영 환경에서의 실효성 증대를 목표로 한다. 자동 최적화 과정은 평가 지표를 기반으로 반복적으로 이루어진다.
• 자연어 입력을 받아 Leader가 작업을 단계별로 분해하고 각 서브태스크에 적합한 Teammate 에이전트를 자동으로 할당해 병렬 또는 순차 실행을 관리한다. 분해된 작업은 우선순위와 승인 흐름을 포함해 에이전트 간 핸드오프로 이어지며 상태가 유지된다. 사용자는 각 단계에서 중간 결과를 검토하고 승인이나 개입을 통해 흐름을 제어할 수 있다.

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