Python PoC로 다중 부서 협업 시뮬레이션하여 결정론적 병합 정책 기반의 투명한 코디네이션 구조 실증함

Context

영화/TV 제작 환경에서 날씨, 장비 고장, 인력 지연 등이 상호작용하는 상황을 다중 에이전트 스타일 코디네이션으로 시뮬레이션함. 기존 opaque end-to-end 모델의 한계를 파악하고 각 부서의 갈등을 명시적으로 해결할 방법이 필요했음.

Technical Solution

• ShootMesh-AI: 순수 Python으로 작성된 미니 프로덕션 오피스 PoC
• Deterministic Merge Policy: 동일 코드 경로에서 항상 같은 결과를 생성하여 stochastic noise 제거함
• Proposal System: scheduling, locations, safety, equipment 부서 모듈이 각각 incidents에 대한 제안 생성함
• Audit Ledger: 각 병합 결정과 minute slippage를 기록하여 투명성 확보함
• Modular Architecture: types, scenario data, agents, coordination, reporting, plotting 폴더로 관심사 분리함

Impact

병합 정책의 winners/win rates와 cumulative slippage를 ASCII 테이블과 matplotlib 차트로 출력함

Key Takeaway

복잡한 코디네이션 문제는 LLM 기반 모델보다 narrow responsibility를 가진 코드 모듈과 명시적 병합 정책으로 해결하는 것이 디버깅과 이해 가능성이 높음.