여러 AI 에이전트보다 하나의 에이전트가 더 나을 때
여러 를 한꺼번에 쓰는 방식은 겉보기보다 관리가 어렵다. 에이전트 자체를 만드는 것보다, 여러 에이전트가 같은 정보를 보고 같은 작업 상태를 맞추는 일이 더 큰 문제다. 여러 에이전트가 같은 문서를 읽는 것은 비교적 괜찮지만, 같은 파일이나 같은 기록에 동시에 쓰기 시작하면 문제가 생긴다.
실제 사례로, 한 에이전트는 회의 요약을 쓰고 다른 에이전트는 해야 할 일을 같은 메모 파일에 추가했는데, 나중에 쓴 내용이 앞선 내용을 덮어써서 해야 할 일이 사라졌다. 도 없었고 겉으로는 정상처럼 보여서, 후속 조치가 빠진 뒤에야 문제가 드러났다. 여러 에이전트가 같은 상태를 공유하고 수정하면, 사실상 작은 을 운영하는 일이 된다.
그중 한 구성요소가 LLM이면 예측과 검증이 더 어려워진다.
핵심 포인트
- 하나의 괜찮은 에이전트를 반복 실행하는 방식이 많은 경우 충분할 수 있다.
- 여러 에이전트가 같은 자료를 읽는 것은 큰 문제가 아니지만, 같은 상태에 쓰면 위험해진다.
- 동시에 기록을 수정하면 나중에 쓴 내용이 앞선 중요한 내용을 덮어쓸 수 있다.
- 오류가 나지 않아도 결과가 조용히 망가질 수 있어 발견이 늦어진다.
- 구조는 작은 처럼 다뤄야 한다.