AI 에이전트 엔지니어링

261

8

장

단일 에이전트에서 멀티 에이전트로



시맨틱 메모리 (여러 상호작용에 걸친 장기 지식 ) : 보통 검색이나 벡터 인덱싱 기능을 갖춘 영속 저장소가

필요합니다.



워크플로 내구성(프로세스 중간 장애에 대한 복원력 ) : 진행 상황과 상태를 자동으로 체크포인팅하는 템

포럴이나 올리언스 같은 통합 엔진에서 가장 큰 이점을 얻습니다.

궁극적으로 영속성 설계는 개발자 노력, 성능, 영속성, 유연성 사이의 트레이드오프를 반영합

니다. 엄격한 서비스 수준 협약 (

SLA

), 에이전트 간 종속성, 실시간 조율 요구사항이 있는 시스

템은 대개 워크플로에 특화된 영속성 레이어에서 이점을 얻습니다. 반면 더 모듈식이거나 연구

지향적인 시스템은 더 많은 제어와 가시성을 제공하는 명시적인 데이터베이스 기반 상태 관리

를 선호할 수 있습니다.

8.10

마무리

단일 에이전트 시스템에서 멀티 에이전트 시스템으로 전환하면 복잡한 작업을 다루고 적응성

을 높이며 효율성을 향상시키는 데 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 그러나 이 장에서 살펴보았듯

이 에이전트를 더 많이 추가해 얻는 확장성은 신중한 계획이 필요한 여러 과제를 함께 가져옵

니다. 최적의 에이전트 수를 결정하려면 작업의 복잡성, 가능한 작업 분해 방식, 멀티 에이전트

협업의 비용과 이득 사이의 균형에 대한 세심한 이해가 필요합니다.

멀티 에이전트 시스템에서 성공을 좌우하는 핵심은 조율입니다. 민주적, 매니저 기반, 계층적,

액터-크리틱 접근 방식,

ADAS

기반 자동 설계 같은 다양한 조율 전략은 ...