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Dev.toAI/ML
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단일 Agent의 Context Window 한계를 극복한 Fan-Out/Fan-In 병렬 탐색 아키텍처
Agent Harness: Running Multiple Parallel Agents for Deep Exploration
AI 요약
Context
단일 AI Agent는 유한한 Context Window와 직렬 처리 구조로 인해 대규모 코드베이스 분석 시 정보 손실 및 주의력 저하 발생. 단일 추론 경로에 의존하는 구조는 광범위한 문제 공간 탐색 시 커버리지 부족과 인지적 편향이라는 병목 지점을 형성함.
Technical Solution
- Task Decomposition을 통한 고수준 목표의 하위 작업 분할 및 Orchestrator 중심의 분산 제어 구조 설계
- Fan-Out 패턴을 적용하여 독립적인 Worker Agent들에게 슬라이스된 작업 영역을 할당함으로써 병렬 처리 구현
- Worker 간 Context Isolation을 통해 상호 간섭을 차단하고 특정 관점에 집중한 고밀도 추론 유도
- Fan-In 패턴 기반의 Aggregator 계층을 구축하여 개별 Agent의 파편화된 결과를 통합 및 정제
- Deterministic System 또는 Meta-Agent를 활용한 결과 합성 및 충돌 해결 로직 적용으로 최종 정합성 확보
실천 포인트
1. asyncio.gather를 활용한 기본 Fan-Out 구조부터 구현 후 점진적 고도화
2. 분석 목적에 따라 서로 다른 System Prompt를 가진 Worker를 배치하여 인지적 다양성 확보
3. API Rate Limit 및 Token Budget에 따른 적응형 병렬성(Adaptive Parallelism) 제어 로직 검토
4. 단순 결합(Concatenation)이 아닌 중복 제거 및 합성을 수행하는 Aggregator 단계 설계