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Dev.toAI/ML
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341개 계약 테스트 기반의 31개 전문 에이전트 협업 시스템 구축
We Built a 31-Agent AI Team That Hires Itself, Critiques Itself, and Dreams
AI 요약
Context
단일 LLM 기반 에이전트의 전문성 결여와 교차 검증 부재로 인한 낮은 신뢰성 문제를 해결하고자 함. 단순한 체이닝 구조를 넘어 도메인별 전문화와 메타 인지 계층이 통합된 실제 팀 구조의 시스템 설계가 필요했음.
Technical Solution
- 8개 티어(Tier)로 세분화된 31개 전문 에이전트 배치를 통한 역할 기반의 고도화된 전문성 확보
- 11가지 구조적 불변성(Structural Invariants)을 강제하는 Contract Test 도입으로 프롬프트 품질의 하한선 설정
- Meta-cognitive 레이어와 Recruiter 에이전트를 통한 시스템 스스로의 결손 파악 및 동적 에이전트 확장 파이프라인 구축
- Shadow Mind라는 병렬 인지 계층을 설계하여 주 작업 흐름과 분리된 비동기적 분석 및 추론 수행
- Memory Coordinator를 통한 에이전트 간 메모리 합성 및 GKE 상태와 연동된 실시간 클러스터 인지 능력 부여
- CTO 에이전트를 최상위 기술 권위자로 설정하여 최종 의사결정 및 거버넌스 일원화
실천 포인트
- 에이전트 프롬프트에 최소 길이, 필수 섹션(Handoff, Evolution Signal 등)을 정의한 YAML 기반의 검증 프로세스 도입 검토 - 단일 에이전트에 다역할을 부여하는 대신 도메인별 전문 에이전트를 분리하고 상호 검증하는 Adversarial Review 구조 설계 - 시스템 확장을 위해 현재 역량의 공백을 탐색하는 Talent Scout 역할의 메타 에이전트 배치 고려