Shared Memory 기반 Multi-Agent 구조로 기술 문서 품질 극대화

How We Built a Multi-Agent AI Documentation System (And What We Learned)

Muhammad Adnan Sultan2026년 5월 25일6분advanced

AI 요약

Context

단일 거대 Prompt 방식의 Context Window 제한 및 역할 혼재로 인한 품질 저하 발생. 기술 분석, 작성, 포맷팅, 검수 등 서로 다른 최적화 목표를 가진 작업들을 하나의 에이전트가 처리하며 발생하는 전반적인 출력 품질 하락을 해결하고자 함.

역할 분리 기반의 Multi-Agent 아키텍처 도입을 통한 Analyzer, Writer, Formatter, Reviewer 전문화
Message Passing 대신 Shared Context Object를 사용하는 Shared Memory 구조 설계로 Reviewer의 원본 데이터 접근성 확보
Reviewer Agent의 품질 루브릭 점수(0.75 미만)에 따른 Writer Agent 재큐잉 및 최대 3회 Retry Loop 구현
Writer Agent의 독립적 모듈 처리를 위한 Promise.allSettled 기반의 최대 8개 병렬 처리 프로세스 적용
Global Consistency 유지를 위해 상호 참조 맵을 관리하는 Formatter Agent의 순차적 처리 방식 채택
GitHub Copilot SDK 연동을 통해 정밀한 API Surface 및 Dependency Graph 분석 데이터 확보

실천 포인트

1. 에이전트 간 데이터 교환 시 자유 형식 텍스트 대신 엄격한 JSON Schema를 우선 정의했는가

2. LLM의 환각 방지를 위해 'Failure Mode'에 대한 명시적 처리 지침을 프롬프트에 포함했는가

3. 전체 일관성이 필요한 작업(Cross-reference 등)을 무리하게 병렬화하지 않고 순차 처리로 설계했는가

4. 입력 데이터의 복잡도(LOC, 의존성 수)에 따라 에이전트별 Token Budget을 동적으로 할당했는가

태그