단일 AI Assistant 한계를 극복한 Multi-Agent Role 기반 협업 프레임워크 구축

Context

단일 AI 모델 기반의 반복적인 Prompting으로 인한 Context Loss 및 결과물 일관성 결여 문제 발생. 단일 에이전트가 모든 역할을 수행함에 따라 발생하는 Task Decomposition의 한계와 복잡한 지시사항 관리의 어려움을 해결할 필요성 대두.

Technical Solution

• Agent + Skill Architecture 도입을 통한 역할(Role)과 기능(Capability)의 논리적 분리 및 모듈화 설계
• AI Role을 10개에서 13개로 확장하여 PM, UI Designer, Engineer 등 실제 개발 조직의 직무 기반 Task 분배 구조 구현
• Define roles → Assign tasks → Orchestrate collaboration으로 이어지는 워크플로우 설계를 통한 책임 기반의 결과물 생성
• Trae 및 VS Code Copilot Chat Agent와의 정렬을 통한 확장 가능한 에이전트 오케스트레이션 환경 구축
• 구조적 파이프라인 설계를 통한 Task Decomposition 최적화 및 출력 데이터의 정형화 달성