221개 AI Agent 협업 분석을 통한 Multi-Agent Coordination 설계 원칙

Context

단순 Prompt Engineering 기반의 자유 형식 Group Chat 구조는 Agent 수가 증가함에 따라 비용이 기하급수적으로 상승하는 한계 노출. 특히 Agent 수 증가가 작업 생산성 향상으로 이어지지 않고 토큰 낭비와 응답 중복을 초래하는 'Thundering Herd' 현상 발생.

Technical Solution

• LLM Stampede 방지를 위해 메시지별 응답 적격자를 선별하는 Dispatch Layer 도입
• Topical Relevance 및 Explicit Mention 기반의 필터링 로직을 통한 응답 Agent 수 제어
• 개별 Agent 단위가 아닌 Conversation 전체에 적용되는 Group-level Token Budget 설계
• Critic, Judge 등 독립성이 필요한 역할에 대해 상호작용을 차단하는 Structural Isolation 적용
• 작가-비평가 간의 실시간 피드백 루프를 제거하여 사회적 동조 현상(Social Median Convergence) 방지
• 단순한 LLM 호출 구조에서 벗어나 권한, 예산, 독립성을 관리하는 Organization 관점의 아키텍처 전환