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Multi-Agent Systems in Production: When One Agent Isn't Enough and How We Coordinate Them
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AI/ML

Single Agent의 15% 환각률을 해결한 Schema-validated Multi-Agent 설계

Multi-Agent Systems in Production: When One Agent Isn't Enough and How We Coordinate Them

Lycore Development2026년 7월 1일6분intermediate

AI 요약

Context

단일 Agent가 추출, 검증, 요약의 다중 역할을 수행하며 Context Window 한계로 인한 정보 손실 발생. 이로 인해 Production 환경에서 약 15%의 Validation 단계 Hallucination 및 작업 누락 현상 노출.

Technical Solution

  • 역할 분리 기반의 Multi-Agent 구조 도입을 통한 Context Window 부하 분산 및 집중도 향상
  • Django 및 Celery 기반의 Orchestration 계층을 설계하여 각 Agent를 독립적인 Task로 격리
  • Agent 간 Context 공유를 차단하고 명시적인 Output 전달 방식만 허용하여 에러 전파 방지
  • Pydantic을 활용한 Schema-validation 계약을 Agent 간 Handoff 지점에 배치하여 데이터 무결성 강제
  • 순차적 파이프라인 외에 Sentiment, Entity, Trend 분석을 위한 Parallel Agent Grouping 구조 적용
  • Validation 실패 시 Clarification Prompt를 통한 자동 재시도 및 Exponential Backoff 전략 수립

실천 포인트

- 프롬프트 내 역할 정의가 3개 초과하는지 확인하여 분리 시점 결정 - Agent 간 데이터 전달 시 단순 텍스트가 아닌 Pydantic 모델 기반의 엄격한 Schema 정의 적용 - Agent 간 Full History 공유를 배제하고 필요한 데이터만 전달하는 Interface 설계 - 순차 실행 시 발생하는 Latency 증가분을 고려하여 병렬 처리 가능한 Task 식별 및 그룹화

태그

#Context Window#Pydantic#Orchestration#Celery#Multi-Agent-System
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