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Dev.toAI/ML
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제어 주체에 따른 Multi-Agent 오케스트레이션 5가지 설계 패턴 분석
5 Multi-Agent Patterns in Strands Agents: Which One and When
AI 요약
Context
복잡한 태스크 수행을 위해 다수의 특화 Agent를 협업시키는 과정에서 실행 순서 결정 주체에 따른 오케스트레이션 효율성 저하 문제 발생. 기존 단일 Agent 구조로는 복잡한 도메인 지식 분산과 실행 흐름 제어의 한계 노출.
Technical Solution
- Agents as Tools: 메인 모델이 하위 Agent를 도구로 인식하여 호출 시점을 결정하는 중앙 집중형 위임 구조 설계
- Swarm: Handoff Tool과 공유 컨텍스트를 통해 Agent 간 자율적으로 제어권을 이전하는 분산형 협업 체계 구축
- Graph: Node(Agent)와 Edge(연결)를 정의하여 결정론적 실행 경로를 강제하는 유향 그래프 기반 파이프라인 구현
- A2A (Agent-to-Agent): HTTP 프로토콜 기반의 원격 통신을 통한 물리적으로 분리된 Agent 간 상호작용 구현
- Pattern Composition: Graph 내부에 Swarm을 노드로 배치하거나 Agent 도구 내에 A2A Agent를 포함하는 계층적 혼합 구조 적용
실천 포인트
- 실행 순서가 고정된 정적 워크플로우인가? -> Graph 패턴 채택 - 태스크 성격에 따라 실행 경로가 유동적이며 자율적 판단이 필요한가? -> Swarm 패턴 검토 - 단순 기능 분리이며 메인 모델의 판단 능력이 충분한가? -> Agents as Tools 적용 - 토큰 효율성과 결정론적 결과가 중요한가? -> Swarm보다 Graph 또는 Agents as Tools 우선 고려 - 물리적 서비스 분리가 필요한 원격 Agent 간 통신인가? -> A2A 패턴 설계