Specialist Routing 도입을 통한 비용 40% 절감 및 작업 정밀도 향상

Multi-Agent Architecture: Specialist Routing in an Autonomous Task System

lewisallena172026년 4월 18일7분intermediate

AI 요약

Context

단일 고성능 모델에 모든 요청을 처리하는 구조로 인한 과도한 비용 발생 및 범용 프롬프트 사용에 따른 출력 품질 저하 문제 직면. 도메인별 특화된 컨텍스트 제공 부족으로 인한 효율성 저하 해결 필요.

Keyword-matching 기반의 단순 분류기로 LLM 호출 없이 빠르게 TaskCategory를 판별하는 1차 라우팅 체계 구축
분류 신뢰도(Confidence Score) 0.6 미만 시 고성능 Fallback 모델로 에스컬레이션하여 오분류 리스크 최소화
각 도메인(DB, UI 등)에 최적화된 System Prompt와 정밀한 Temperature 설정을 적용한 Specialist Agent Pool 운영
Task 성격에 따라 Claude Sonnet-4.5(정밀 작업)와 Haiku-4.5(단순 작업)를 적재적소에 배치하는 모델 계층화
global-lessons.json 파일 기반의 공유 메모리를 통해 성공 사례를 런타임에 Prompt에 주입하는 피드백 루프 구현

실천 포인트

1. 모든 요청에 최상위 모델을 쓰기보다 Task 분류 후 모델을 계층화하여 비용 효율성 검토

2. 정밀도가 중요한 Specialist Agent는 낮은 Temperature를 설정하여 결정론적 결과 유도

3. 분류기의 신뢰도 임계치를 설정하여 모호한 요청은 상위 모델로 전달하는 Fallback 전략 수립

4. 반복되는 성공 패턴을 외부 저장소에 기록하고 이를 Prompt에 동적으로 주입하는 경량 메모리 구조 검토

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