단일 Agent의 한계 극복, OpenClaw Multi-Agent 아키텍처 설계

Context

단일 Agent 구조의 컨텍스트 도메인 확장 시 성능 저하 발생. 메모리 인덱스 증가로 인한 응답 속도 지연 현상 노출. 서로 다른 작업 간의 컨텍스트 혼선으로 인한 환각 현상 발생.

Technical Solution

• 격리된 워크스페이스를 가진 특화 Agent 기반의 Multi-Agent 구조 도입
• Binding-based routing 방식을 통한 가장 구체적인 우선순위 기반의 모델 라우팅 설정
• sessions_send 인터페이스를 활용한 Agent 간 유연한 통신 체계 구축
• Supervisor, Router, Pipeline, Parallel 등 서비스 특성에 맞춘 4가지 프로덕션 패턴 적용
• 도메인별 컨텍스트 분리를 통한 메모리 부하 분산 및 정확도 향상 전략

Impact

• 메모리 인덱스 200MB 도달 시 응답 시간 15초 소요 문제 해결

Key Takeaway

무제한적인 컨텍스트 유지보다 도메인별 전문 Agent로 역할을 분리하고 효율적인 라우팅 체계를 구축하는 것이 AI 시스템의 안정성과 성능을 결정하는 핵심 설계 원칙.