AI 에이전트가 너무 복잡한 작업을 수행하려고 하나요? 단일 에이전트 시스템은 간단한 요구 사항을 처리하는 데 적합하지만, 작업이 복잡해지면 한계가 드러납니다. 복잡한 과제에는 종종 다음이 필요합니다. • 다양한 기술 • 다양한 관점 • 그리고 업무에 따라 유연하게 전환 가능한 추론 방법 여기서 다중 에이전트 시스템이 유용합니다. 이는 단독으로 일하는 단일 에이전트에 의존하지 않고, 각자가 고유한 도구, 맥락, 업무를 갖춘 전문 에이전트 팀을 구성하는 데 의존합니다. 이러한 에이전트는 자신의 역할을 명확하게 정의함으로써 협업하고, 토론하고, 서로의 결과물을 지속적으로 최적화할 수 있으며, 이를 통해 단일 에이전트가 처리할 수 없는 문제를 해결할 수 있습니다. 에이전트는 AI 시스템에서 코디네이터 역할을 합니다. 이러한 기술은 쿼리 재작성이나 청킹과 같은 기술을 대체하지 않지만, 이러한 기술을 지능적으로 조율합니다. 예를 들어: • 초기 검색에 실패하면 에이전트가 쿼리를 다시 작성할 수 있습니다. • 콘텐츠 유형에 따라 다양한 청킹 전략을 선택하세요. • 새로운 정보를 위한 공간을 마련하기 위해 대화 내역을 압축할 시기를 결정합니다. 다중 에이전트 RAG 시스템에서는 다음과 같은 현상이 나타날 수 있습니다. 1️⃣ 마스터 코디네이터 에이전트는 쿼리를 분석하고 이를 특정 검색 에이전트에게 라우팅하는 역할을 담당합니다. 2️⃣ 검색어를 다시 작성하고, 검색 위치를 선택하고, 쿼리를 구성할 수 있는 쿼리 에이전트. 3️⃣ 또 다른 에이전트는 언제 어떤 도구를 호출할지, 그리고 도구 API 호출을 어떻게 구성할지 결정하는 역할을 구체적으로 담당합니다. 4️⃣ 또한 이 모든 정보를 통합하고 답변을 생성하는 담당자가 있습니다. 각 에이전트는 고유한 도메인 지식, 도구, 메모리를 가지고 있지만, 통합된 조정 하에 함께 작업합니다. 물론, 모든 문제에 여러 주체의 협력이 필요한 것은 아닙니다. 에이전트의 의사결정권이 점점 커지면서, 그들의 확률적 특성으로 인해 예측 불가능성이 생길 수 있습니다. 안전 장벽을 설치하고, 지속적으로 모니터링하며, 이러한 복잡성이 합리적인지 신중하게 고려해야 합니다. 위험성이 높거나 민감한 지역에서는 예상치 못한 결과를 방지하기 위해 더욱 신중한 감독이 필요합니다. 제 생각에 다중 에이전트 시스템은 다양한 전문 지식과 협력적 추론이 정말 필요할 때 매우 강력합니다. 더 간단한 작업의 경우, 잘 설계된 단일 에이전트가 더 효율적일 수 있습니다. 우리는 더 이상 단순히 LLM과 협업하기 위한 전략을 설계하는 것이 아니라, 에이전트를 중심으로 전체 시스템을 위한 강력한 아키텍처를 구축하는 것입니다. 다음은 컨텍스트 엔지니어링 전자책입니다.
