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멀티에이전트

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AI 에이전트는 많을수록 좋을까? 멀티 에이전트의 비용과 실패를 가르는 설계 기준 멀티 에이전트는 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 하나의 목표를 처리하는 구조다. 조사 범위가 넓고 하위 작업을 독립적으로 실행할 수 있다면 유용하지만, 에이전트 수를 늘리는 것만으로 정확도와 속도가 함께 좋아지는 것은 아니다. 작업을 나누고 결과를 전달하고 충돌을 해결하는 비용까지 포함해 판단해야 한다. 이 글은 단일 에이전트와 멀티 에이전트의 차이, 오케스트레이션 설계, 토큰 비용, 공유 상태 충돌, 성능 평가 기준을 실제 공개 자료와 실무용 설계 예시로 정리한다. 기업 AI 자동화를 검토하는 개발자와 기획자라면 프레임워크를 고르기 전에 어떤 업무를 병렬화할 수 있는지부터 확인해 보자. 먼저 알아둘 핵심 요약 • 독립적인 자료 조사와 범위가 넓은 탐색은 멀티 에이전트의 장점을 살리기 좋은 작업이다. ..

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