AI 에이전트 엔지니어링

229

8

장

단일 에이전트에서 멀티 에이전트로



유연성

: 스웜은 목표나 환경이 바뀌는 상황에 실시간으로 적응할 수 있어 동적이거나 예측 불가능한 시나

리오에 잘 맞습니다.



분산 문제 해결

: 탐색, 모니터링, 합의 형성, 분산 검색 같은 작업은 스웜 다이내믹스를 통해 효과적으로

해결할 수 있습니다.

스웜은 중앙 집중식 제어가 비현실적이거나 바람직하지 않은 환경에서 특히 효과적입니다. 예

를 들어 대규모 데이터 발견 작업, 여러 소스를 가로지르는 리서치, 분산 의사결정에 유용합니

다. 이런 시나리오에서는 에이전트가 반독립적으로 작동하면서 작은 인사이트나 행동을 기여

하고 국소적인 행동의 누적으로부터 전역적인 행동이 자연스럽게 나타나도록 할 수 있습니다.

그러나 스웜 시스템을 설계할 때는 특히 예측 가능성, 관측 가능성, 효율성 측면에서 고유한 과

제가 따릅니다. 그럼에도 스웜 기반 시스템은 탈중앙화, 병렬성, 탄력성의 이점을 활용하는 문

제에 강력하고 우아한 설루션을 제공합니다. 모든 문제 도메인에 적합한 것은 아니지만, 스웜

은 분산 환경에서 특히 빛을 발하며 엣지 컴퓨팅

edge

computing

, 센서 네트워크

sensor

network

, 실시간

협업 시스템

real

-

time

collaborative

system

처럼 정밀도나 중앙 통제보다 유연성과 견고성이 더 중요한 분

야에서 점점 더 중요해지고 있습니다.

8.2

에이전트 추가 원칙

시스템에 더 많은 에이전트를 추가해 확장할 때는 시스템의 효율성, 관리 용이성, 효과성을 유

지하기 ...