단일 벤더 의존성 없이 최첨단 성능을 제공합니다. Fugu는 세계 최고의 모델들을 동적으로 조율하여 복잡한 다단계 작업을 처리합니다. 단일 API로 오늘 바로 워크플로우에 집단 지성을 연결하세요.
Sakana Fugu는 세계 최고의 다양한 모델 풀을 동적으로 조율하여 최첨단 수준의 성능을 제공하는 멀티 에이전트 AI 시스템입니다. 단일 공급업체나 수동으로 설계된 워크플로우에 의존하는 대신, Fugu는 단일 API를 통해 각 작업에 맞게 전문 에이전트를 조립, 라우팅 및 조정하는 방법을 학습합니다. 이는 ICLR 2026에 발표된 두 편의 논문(TRINITY와 Conductor)에 기반을 두고 있으며, 이 논문들은 시스템이 인간이 생각하지 못할 효율적인 협업 패턴을 스스로 발견하는 방법을 보여줍니다.
Fugu는 각 작업에 대한 모델 선택 및 전환을 처리하는 단일 OpenAI 호환 API를 제공합니다. 이는 API 복잡성을 줄이면서 비용 대비 성능을 개선하며, 시스템이 다단계 워크플로우의 각 단계에 가장 적합한 모델을 자동으로 선택합니다.
코딩, 추론 및 기타 품질이 중요한 워크플로우를 위해 특별히 구축된 Fugu는 전문 에이전트를 조정하여 더 강력하고 신뢰할 수 있는 결과로 복잡한 작업을 처리합니다. 시스템은 Thinker, Worker 또는 Verifier 역할을 동적으로 할당하여 다양한 도메인에 걸쳐 적응적으로 작업을 위임합니다.
Fugu의 모델 풀에 참여할 수 있는 에이전트를 사용자가 제어할 수 있습니다. 특정 공급업체나 모델을 제외하여 데이터, 프라이버시, 규정 준수 또는 조직 요구 사항을 충족할 수 있으므로 규제 환경에 적합합니다.
"Fugu는 풀에서 에이전트를 동적으로 조립하고, 명확하지 않지만 매우 효율적인 협업 패턴을 통해 이를 조정하는 방법을 학습합니다."
이것이 핵심 차별화 요소입니다. 도메인 지식을 기반으로 팀 구성이나 워크플로우를 미리 지정하는 대신, Fugu는 강화 학습을 사용하여 자연어 기반의 조정 전략을 발견합니다. Conductor 모델은 에이전트 간 통신 패턴과 집중된 프롬프트를 설계하도록 훈련되어, 다양한 LLM 풀이 까다로운 추론 벤치마크에서 개별 작업자보다 더 나은 성능을 발휘하도록 돕습니다. 출판된 연구를 기반으로 한 이 학습된 오케스트레이션은 시스템이 정적이고 수동으로 제작된 규칙에 의존하는 대신 시간이 지남에 따라 적응하고 개선될 수 있음을 의미합니다.
최첨단 AI 성능이 필요하지만 단일 공급업체 종속을 피하고 싶거나, 단일 모델의 출력만으로는 신뢰성이 부족한 복잡한 다단계 작업을 수행하는 워크플로우가 있는 경우입니다. Fugu는 규정 준수 이유로 모델 선택에 유연성이 필요한 팀이나, 여러 통합을 관리하지 않고 단일 API를 통해 집단 지성을 애플리케이션에 연결하려는 개발자에게 특히 유용합니다. 참고로 Fugu는 팀이 GDPR 규정 준수를 위해 노력 중이므로 아직 EU/EEA에서는 사용할 수 없습니다.
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