Orchestration 한계 극복을 위한 Observability 중심 Multi-Agent 제어 구조 설계

Context

Multi-Agent AI 시스템에서 Task routing 및 Retry logic 중심의 Orchestration 프레임워크에 의존한 초기 설계의 한계 분석. 단순 실행 성공 여부만으로는 에이전트 간 Context Drift 및 Cascade Failure로 인한 결과물 품질 저하 문제를 식별할 수 없는 가시성 부재 문제 직면.

Technical Solution

• 결정 근거 및 추론 체인 추적을 위한 Decision provenance 도입으로 에이전트 행동 원인 분석
• PAX 포맷 기반 Structured logs 적용을 통해 기존 Prose logs 대비 Token 효율성 70% 개선
• 실시간 스트리밍 부하 제거를 위해 에이전트 상태 기록 후 대시보드가 읽어가는 Pull-based 아키텍처 채택
• 모든 에이전트 세션을 .md 파일로 기록하는 Async audit trail 구축으로 사후 디버깅 환경 확보
• 단순 상태 값이 아닌 Token burn rate 및 Output count 기반의 Threshold-based Alerting 시스템 구현
• 가시성 확보를 통해 routing 변경이 아닌 Context injection 최적화로 결과물 정확도 문제 해결