서로 대화하는 여러 Ollama 에이전트를 구축해본 사람이 있는가?
원문 제목 — Has anyone built multiple Ollama agents that talk to each other?
📄 전문 번역
Ollama를 통해 여러 전문화된 에이전트를 로컬에서 실행하는 아이디어를 실험해 왔다. 예를 들어 한 에이전트는 리서치를 담당하고, 한 에이전트는 코딩을, 한 에이전트는 분석을, 한 에이전트는 출력 검토를 맡는 방식이다.
다만 하드코딩된 워크플로우 대신 에이전트들이 직접 소통하게 하는 방식이 궁금하다. 에이전트 A가 이 데이터셋을 분석해 줄 사람이 필요하다고 말하면 에이전트 B가 내가 할 수 있다고 응답하고, A가 B에 작업을 보내면 B가 다시 A에 결과를 반환하는 구조다.
이런 실험을 해본 사람이 있는지, 에이전트들이 로컬에서 실행될 때 에이전트 간 통신을 현재 어떻게 처리하고 있는지 궁금하다.
사람들이 API, MCP, A2A, 메시지 큐를 활용하는지 아니면 커스텀 프로토콜을 직접 만드는지도 알고 싶다. 이 게시물은 레딧 사용자 RaraAvis27가 작성했다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Ollama로 실행한 로컬 에이전트들이 하드코딩된 워크플로우 없이 서로 직접 통신하게 만드는 방법을 묻는 사용자 토론이다. 댓글에서는 JSON 계획 저장 후 단계별 전문 모델에 위임하는 파이썬 구조, 머신별 MCP 서버로 중앙 허브에 접속하는 A2A 채팅 허브, 부모 에이전트가 서브에이전트를 생성하는 하네스 등 구현 사례가 공유됐다. 한편 에이전트 간 대화가 불필요한 토큰 소비를 늘린다는 비판적 의견도 함께 제기됐다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
어느 정도 그렇다. 파이썬에서 상위급 모델 하나를 로드해 계획을 세우고 JSON으로 저장한다. 그다음 파이썬이 각 단계마다 전문 모델과 원래 AI가 저장해둔 프롬프트를 로드하고, 전문 모델의 보고서가 다시 원래 AI에 로드된다. 잘 작동하지만 질문자가 원하는 주고받는 대화는 되지 않는다. 대신 한 번에 하나의 모델만 로드하면 되므로 같은 하드웨어에서 더 큰 모델을 쓸 수 있다는 장점이 있다. 이 방식을 개선할 방법을 고민 중이다.
LM Studio에서 여러 모델을 로드하고 파이썬에서 각 단계에 사용될 구체적인 지시를 추가하는 방식은 어떤가? 아마 이 포럼은 적합하지 않을 수도 있다.
왜 무의미한 토큰을 더 태우려 하는가?
Hermes 에이전트에 A2A 채팅용 소규모 셀프호스팅 허브를 구축했다. 이 모델은 24시간 가동 서버 위의 중앙 허브 하나, 머신별 MCP 서버로 연결되는 각 에이전트, 브라우저 UI로 볼 수 있는 허브 안의 모든 대화(DM과 그룹)로 구성되며 사용자는 일급 참여자다. 이 워크플로우는 그대로 매핑된다. 사용자가 에이전트 A와 대화하다가 A가 invite를 호출하면 대화 중간에 B가 불려와 전체 교환이 같은 세션에서 실시간으로 진행되므로 모든 메시지를 보고 언제든 끼어들 수 있다. 에이전트는 응답을 기다리는 블로킹(wait=true)도 가능해 A가 B에게 묻고 B가 사용자에게 허가를 요청하는 체인도 자연스럽게 작동한다.
결국 한 세션에서 다른 세션으로 텍스트를 전달하는 것일 뿐이며 방법은 취향의 문제다. 필자의 하네스에서는 부모 에이전트가 서브에이전트를 생성하고 서브에이전트가 부모가 요청한 결과를 반환하게 한다. 서브에이전트는 두 개의 프롬프트를 갖는데, 하나는 부모에게 데이터를 반환하는 방법을 설명하는 시스템 프롬프트이고 다른 하나는 부모가 전달하는 어시스턴트 프롬프트다. 서브에이전트는 필요하거나 지시받으면 더 많은 서브에이전트를 생성할 수도 있다.