Multi-Agent 시스템의 41-87% 실패율과 15배 비용 부담 분석

Context

LLM 애플리케이션의 복잡도를 높이기 위해 Multi-Agent 구조를 채택하는 경향이 증가함. 하지만 에이전트 간 Coordination Tax로 인한 정렬 불일치와 높은 Token 비용이 시스템 안정성을 저해하는 병목 지점으로 작용함.

Technical Solution

• Single Prompt에서 Multi-Agent로 이어지는 4단계 자율성 Ladder 모델을 통한 단계적 아키텍처 확장 전략 수립
• 고정된 제어 흐름을 가진 Workflow 방식을 통해 디버깅 가능성과 실행 비용 최적화
• Tool Use의 자율성을 부여한 Single Agent 구조로 개방형 작업 수행 능력 확보
• 병렬 처리가 필수적인 독립 서브태스크 수행 시에만 Multi-Agent 구조를 채택하는 조건부 설계
• Context Isolation이 필요한 경우에만 에이전트를 분리하여 메인 추론 스레드의 노이즈 차단
• 단일 윈도우 처리 용량을 초과하는 대규모 작업에 한해 역할 기반의 Decomposition 적용