작성자: Bradley Axen, Brandon Kvarda, Julia Brouillette , 켈리 알바노
Block 내부에서는 Buzz를 통해 직원들과 AI 에이 전트가 공통의 작업 공간에서 함께 일합니다. Databricks Unity Gateway를 사용하는 Buzz 사용자는 최첨단 모델 및 오픈 웨이트 모델에 액세스하고, 다양한 에이전트 하네스를 실험하며, 각 작업의 효율성 기준에 가장 적절한 조합을 찾을 수 있습니다.
AI 에이전트가 일상적인 업무의 일부가 되면서, Block 팀에는 동료와 협업하는 바로 그 장소에서 에이전트와 함께 일할 수 있는 방법이 필요했습니다. 이에 Block은 사람이 AI 에이전트와 함께 그룹 토론, 집중 대화, 1대1 대화 등을 진행할 수 있는 오픈소스 협업 공간인 Buzz를 개발했습니다.
Buzz는 에이전트를 직원들과 동일한 협업 환경으로 불러옵니다. 사용자는 에이전트를 만들고, 그 뒷받침이 될 모델이나 코딩 하네스를 선택한 다음, 해당 에이전트를 동료들과의 대화에 참여시킬 수 있습니다. 팀은 여러 AI 도구 사이를 오갈 필요 없이 한곳에서 여러 에이전트와 함께 작업할 수 있습니다.
Block의 Databricks Unity Gateway는 단일 통합을 통해 다양한 최첨단 및 오픈 웨이트 모델에 대한 액세스를 제공함으로써 Buzz 경험을 뒷받침합니다. 이를 통해 직원들은 다양한 모델을 유연하게 실험하고 수행하려는 작업에 가장 알맞은 모델을 선택할 수 있습니다.
Buzz는 사람과 AI 에이전트가 정보를 교환하고, 컨텍스트를 기여하며, 과제를 함께 해결할 수 있는 공유 작업 공 간을 제공합니다. 직원은 AI 에이전트를 만들고, 개별적으로 또는 동료와 함께 에이전트와 협업하며, 진행 중인 작업에 다른 사람을 초대할 수 있습니다. 예를 들어, 직원이 에이전트에 코딩이나 분석 지원을 요청하는 동안 동료들은 그 작업물을 검토하거나 추가 정보를 제공하고 후속 질문을 던질 수 있습니다.
Buzz에는 자체 내장 에이전트가 포함되어 있어 가벼운 버전의 Goose를 활용하며, 기타 코딩 하네스와 도구도 지원합니다. 오픈소스 프로젝트인 Buzz는 모델에 구애받지 않으며 자체 호스팅이 가능합니다. 즉, 개인 네트워크나 시스템에서 비공개로 실행할 수 있어 사용자가 에이전트를 배포하고 구성하는 데 유연성을 제공합니다.
Block의 직원들은 코딩, 분석 및 기타 일상 업무에 Buzz를 활용하고 있습니다. 많은 사용자가 동료들이 이미 협업하고 있는 동일한 대화방에 에이전트를 초대하여 함께 작업합니다.

Buzz를 사용하면 각 에이전트를 뒷받침하는 모델이나 하네스를 사용자가 직접 선택할 수 있습니다. 코딩 작업, 분석 질문, 가벼운 일상적 요청에는 각기 다른 모델이나 에이전트 하네스가 더 적합할 수 있습니다. 모든 워크플로에 단일 모델을 고집하는 대신, Buzz를 통해 사용자는 에이전트를 생성할 때 이러한 선택을 직접 내릴 수 있습니다.
Unity Gateway는 이러한 경험을 위한 모델 액세스 계층 을 제공합니다. 직원이 Buzz에서 에이전트를 생성할 때 Databricks를 추론 제공자로 선택하고 Unity Gateway를 통해 사용 가능한 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 여기에는 OpenAI, Anthropic, Google의 최첨단 모델뿐만 아니라 선별된 오픈 웨이트 모델도 포함되며, 단일 통합을 통해 모두 액세스할 수 있습니다.

새로운 모델이 계속 출시되고 팀이 다양한 작업에 어떤 모델이 가장 잘 작동하는지 파악함에 따라 이러한 유연성은 매우 중요합니다. 직원들은 모든 에이전트를 동일한 모델 하나로 설계하는 대신, 각각 고유한 모델이나 하네스를 갖춘 특화된 에이전트 컬렉션을 만들어 Buzz에서 함께 활용할 수 있습니다.
여러 에이전트가 동일한 작업을 협업할 때 모델 선택은 더욱 중요해집니다. Block은 성능과 비용에 미치는 영향을 파악하기 위해 모델과 에이전트 하네스의 다양한 조합을 실험해 왔습니다. 엔지니어들이 탐색한 접근 방식 중 하나는 더 뛰어난 성능의 모델을 사용하여 더 작고 효율적인 모델들로 구성된 에이전트 팀의 작업을 조율하는 것입니다.
복잡한 작업의 모든 단계에 가장 비용이 많이 드는 모델이 필요한 것은 아니므로 이 아이디어는 매우 직관적입니다. 조율 역할을 하는 에이전트가 더 까다로운 작업을 맡고, 다른 에이전트들은 각자의 역량에 알맞은 작업을 처리할 수 있습니다. Buzz에서는 이러한 상호작용이 동일한 협업 환경 안에서 이루어지므로, 사용자가 에이전트들이 서로 어떻게 협업하는지 지켜보고 작업에 직접 참여할 수 있습니다.
또한 Block은 이러한 에이전트 팀을 벤치마킹하는 내부적인 접근 방식을 개발하여 엔지니어들이 다양한 구성을 실험할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 팀이 AI 개발을 바라보는 시각의 더 넓은 변화를 반영합니다. 이제 질문은 단순히 어떤 단일 모델이 가장 뛰어난 성능을 내는가가 아니라, 모델, 하네스, 에이전트를 어떻게 조합해야 작업을 효과적으로 완수할 수 있는가에 초점을 맞추고 있습니다.
Buzz는 업무 환경에서의 AI에 대한 새로운 시각을 보여줍니다. Block은 각 에이전트를 개별 도구로 취급하는 대신, 사용자가 동일한 장소에서 여러 에이전트를 생성하고, 협업하며, 조율할 수 있는 환경을 구축했습니다.
Unity Gateway가 최첨단 및 오픈 웨이트 모델에 대한 액세스를 제공하므로, Block 직원들은 협업 중심의 Buzz 경험 안에서 다양한 모델과 하네스 조합을 실험하여 각 작업에 가장 잘 맞는 방식을 찾을 수 있습니다.
Block Buzz와 Unity Gateway 시작하기
Block Buzz는 직원들과 AI 에이전트가 채널, 스레드, 다이렉트 메시지에서 함께 일할 수 있는 오픈소스 협업 공간입니다. 사용자는 에이전트를 만들고, 모델이나 코딩 하네스를 선택하며, 동일한 환경에서 여러 에이전트 및 동료와 협업할 수 있습니다.
Block은 Databricks Unity Gateway를 사용하여 Buzz 내에서 최첨단 및 오픈 웨이트 AI 모델에 대한 중앙 집중식 액세스를 제공합니다. 직원들은 단일 통합을 통해 Databricks를 추론 제공자로 선택하고 OpenAI, Anthropic, Google의 모델을 포함한 사용 가능한 모델 중에서 선택할 수 있습니다.
기업은 작업 요구 사항, 성능, 비용에 따라 AI 에이전트에 서로 다른 모델을 할당할 수 있습니다. Block 직원들은 Buzz와 Unity Gateway를 통해 모든 워크플로에 하나의 모델만 의존하는 대신, 모델과 에이전트 하네스의 다양한 조합을 실험해 볼 수 있습니다.
다중 에이전트 워크플로를 사용하면 팀이 작업의 각 부분에 서로 다른 모델을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 성능이 더 뛰어난 모델이 복잡한 작업을 조율하고 더 가볍고 효율적인 모델이 단순한 작업을 처리 하는 식입니다. Block은 모델 및 하네스 선택이 성능과 비용에 미치는 영향을 파악하기 위해 이러한 구성을 실험하고 있습니다.
네, 그렇습니다. Block Buzz는 오픈소스이며 모델에 구애받지 않고 자체 호스팅할 수 있습니다. 여러 모델과 에이전트 하네스를 지원하며, 조직은 Databricks Unity Gateway와 통합하여 단일 API를 통해 최첨단 및 오픈 웨이트 모델에 액세스할 수 있습니다.
(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)
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