모델 성능보다 중요한 '통신 구조', 에러율 3.9배 차이의 비밀

Context

동일한 Foundation Model과 도구를 사용해도 AI Agent의 배치 구조에 따라 결과가 판이함. 독립적인 Agent 구조는 상호 상태 공유 부재로 인해 오류를 증폭시키는 한계 노출. 단순한 모델 성능 향상보다 Agent 간 인터페이스 설계가 인지 능력에 직접적인 영향을 미치는 구조.

Technical Solution

• 180가지 설정을 통해 단일 Agent 및 4가지 Multi-agent 아키텍처(Independent, Centralized, Decentralized, Hybrid) 비교 검증
• Centralized(hub-and-spoke) 토폴로지를 통해 Agent 간 작업 가시성 확보 및 중복 작업 방지
• 공유 상태를 유지하는 Hub를 배치하여 Agent 간 모순을 감지하고 오류 전파를 차단하는 조율 체계 구축
• 단순 지능 추가보다 정보 흐름의 가시성을 우선시하는 'Dance' 모델 기반의 환경 설계
• 제약 조건의 제거가 가져오는 부수적 효과(Collateral Benefits)를 분석하여 리소스 독점권 등 숨겨진 기능 유지 전략 수립

Impact

• Independent 구조 대비 Centralized 구조에서 에러 증폭률 3.9배 감소 (17.2배 → 4.4배)
• 단일 Agent 정확도 45% 초과 시, 부적절한 토폴로지에서의 Agent 추가는 오히려 수익 감소 또는 부정적 결과 초래

Key Takeaway

AI 시스템의 성능은 모델의 지능이 아닌 인터페이스와 환경 구조가 결정하는 상한선(Veto Power)을 가짐. 가시성(Visibility) 확보가 전제되지 않은 지능의 확장은 오히려 시스템 복잡도와 오류율만 높이는 결과를 초래함.