다중 에이전트의 역설: AI 에이전트 수가 많을수록 결과가 나빠지는 이유

지난 2년 동안 다중 에이전트 시스템은 인공지능의 자연스러운 다음 단계로 여겨져 왔습니다. 하나의 대규모 언어 모델이 추론, 계획 및 행동을 할 수 있다면, 여러 모델이 협력하면 훨씬 더 나은 결과를 낼 수 있을 것이라는 믿음이었습니다. 이러한 믿음은 코딩, 연구, 금융 및 워크플로 자동화 분야에서 에이전트 팀의 등장을 촉진했습니다. 하지만 새로운 연구 직관에 반하는 역설이 드러납니다. 시스템에 에이전트를 추가한다고 해서 항상 성능이 향상되는 것은 아닙니다. 오히려 시스템 속도가 느려지고 비용이 증가하며 정확도가 떨어지는 경우가 있습니다. 이러한 현상을 '다중 에이전트 역설'이라고 부르는데, 이는 더 많은 조정, 더 많은 통신, 더 많은 추론 단위가 항상 더 나은 지능으로 이어지는 것은 아니라는 것을 보여줍니다. 오히려 에이전트를 추가하면 이점보다 단점이 더 큰 새로운 오류 모드가 발생합니다. 에이전트 시스템이 데모 단계에서 실제 배포 단계로 빠르게 전환되고 있는 상황에서 이러한 역설을 이해하는 것은 중요합니다. AI 제품을 개발하는 팀은 협업이 언제 도움이 되고 언제 해가 되는지에 대한 명확한 지침이 필요합니다. 이 글에서는 에이전트 수가 많아질수록 결과가 악화되는 이유와 이것이 에이전트 기반 AI 시스템의 미래에 어떤 의미를 갖는지 살펴봅니다.

다중 에이전트 시스템이 그토록 인기를 얻게 된 이유는 무엇일까요?

의 개념 다중 에이전트 시스템 이는 인간이 팀을 이루어 협력하는 방식에서 영감을 받았습니다. 복잡한 문제에 직면했을 때, 작업은 여러 부분으로 나뉘고, 전문가들은 개별 작업을 처리하며, 그들의 결과물이 결합됩니다. Early experiments 이러한 접근 방식을 지지합니다. 수학 문제나 코드 생성과 같은 정적 작업에서 토론이나 투표를 하는 여러 에이전트가 단일 모델보다 우수한 성능을 보이는 경우가 많습니다.

그러나 이들 중 많은 초기 성공 이러한 결과는 실제 배포 환경을 반영하지 않는 작업에서 비롯됩니다. 일반적으로 감다 짧은 추론 과정, 외부 시스템과의 제한적인 상호 작용, 그리고 변화하는 상태가 없는 정적인 환경에서는 에이전트가 제한적으로 작동합니다. 하지만 지속적인 상호 작용, 적응, 그리고 장기적인 계획이 필요한 환경에서 작동할 때는 상황이 완전히 달라집니다. 더욱이, 도구가 발전함에 따라 에이전트는 웹을 탐색하고, API를 호출하고, 코드를 작성 및 실행하고, 시간이 지남에 따라 계획을 업데이트할 수 있게 됩니다. 이로 인해 시스템에 더 많은 에이전트를 추가하고 싶은 유혹이 점점 더 커집니다.

능동적 작업은 정적 작업과 다릅니다.

에이전트 기반 작업은 정적 추론 작업과 근본적으로 다르다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 정적 작업은 한 번의 실행으로 해결될 수 있습니다. 모델에 문제가 주어지면 답을 생성하고 작업을 멈춥니다. 이러한 환경에서는 여러 에이전트가 앙상블처럼 작동하며, 다수결 투표와 같은 간단한 전략만으로도 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

반면 에이전트 시스템은 운영 완전히 다른 환경에서 이루어지는 작업들입니다. 이러한 작업들은 에이전트가 환경과 반복적으로 상호작용하면서 탐색하고, 결과를 관찰하고, 계획을 업데이트하고, 다시 행동해야 합니다. 예를 들어 웹 탐색, 재무 분석, 소프트웨어 디버깅, 시뮬레이션 세계에서의 전략 계획 수립 등이 있습니다. 이러한 작업에서 각 단계는 이전 단계에 의존하기 때문에 본질적으로 순차적이며 이전의 실수에 매우 민감합니다.

이러한 환경에서는 여러 에이전트가 저지르는 실수가 앙상블에서처럼 상쇄되지 않고 오히려 누적됩니다. 프로세스 초기에 단 하나의 잘못된 가정이 이후의 모든 과정을 망칠 수 있으며, 여러 에이전트가 관여할 경우 이러한 실수는 시스템 전체로 빠르게 확산될 수 있습니다.

협력에는 비용이 따른다

모든 다중 에이전트 시스템은 비용을 지불합니다. 조정 비용에이전트들은 조사 결과를 공유하고, 목표를 조율하며, 부분적인 결과를 통합해야 합니다. 이 과정은 결코 비용이 수반됩니다. 토큰, 시간, 인지 대역폭을 소모하며, 에이전트 수가 증가함에 따라 빠르게 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

고정된 연산 예산 하에서 이러한 조정 비용은 특히 중요해집니다. 네 개의 에이전트가 하나의 에이전트와 동일한 총 예산을 공유하는 경우, 각 에이전트는 심층적인 추론을 수행할 수 있는 능력이 줄어듭니다. 또한 시스템은 의사소통을 위해 복잡한 생각을 간략한 요약으로 압축해야 할 수도 있는데, 이 과정에서 중요한 세부 정보가 손실되어 시스템의 전반적인 성능이 더욱 저하될 수 있습니다.

이렇게하면 거래 다양성과 일관성 사이의 균형을 고려해야 합니다. 단일 에이전트 시스템은 모든 추론을 한 곳에서 처리하며, 작업 전반에 걸쳐 일관된 내부 상태를 유지합니다. 다중 에이전트 시스템은 다양한 관점을 제공하지만, 맥락이 파편화되는 단점이 있습니다. 작업이 순차적이고 상태 의존적일수록 이러한 파편화는 심각한 취약점이 되며, 다중 에이전트 시스템의 장점을 상쇄하는 경우가 많습니다.

에이전트 수가 많을수록 성능이 저하되는 경우

최근 통제 연구 순차적 계획 작업에서 다중 에이전트 시스템이 단일 에이전트 기반 시스템보다 성능이 떨어지는 경우가 많다는 것을 보여줍니다. 각 행동이 상태를 변경하고 미래의 선택에 영향을 미치는 환경에서 에이전트 간의 조정은 추론을 방해하고 진행 속도를 늦추며 오류 누적 위험을 증가시킵니다. 특히 에이전트들이 통신 없이 병렬로 작동하는 경우 이러한 현상이 두드러집니다. 이러한 환경에서는 에이전트의 오류가 수정되지 않고, 결과가 통합될 때 오류가 수정되기보다는 누적됩니다.

체계적인 조정 시스템을 갖춘 시스템조차도 예외는 아닙니다. 실패전용 오케스트레이터를 갖춘 중앙 집중식 시스템은 오류를 억제하는 데 도움이 될 수 있지만, 지연과 병목 현상을 야기하기도 합니다. 오케스트레이터는 복잡한 추론 과정을 요약으로 압축하는 역할을 합니다. 이로 인해 단일 집중 추론 루프에서 생성되는 결과보다 길고 상호작용적인 작업에서 잘못된 결정이 내려지는 경우가 많습니다. 이것이 바로 다중 에이전트 역설의 핵심입니다. 협업은 단일 에이전트 시스템에는 존재하지 않는 새로운 실패 모드를 만들어냅니다.

일부 작업에 여전히 여러 에이전트를 사용하는 것이 유리한 이유는 무엇일까요?

이 역설은 다중 에이전트 시스템이 쓸모없다는 것을 의미하는 것이 아닙니다. 오히려 이러한 시스템의 이점이 더욱 두드러진다는 것을 보여줍니다. 조건부의이러한 시스템들은 가장 효과적인 작업을 명확하게 병렬적이고 독립적인 하위 작업으로 나눌 수 있을 때 유용합니다. 예를 들어 재무 분석을 들 수 있습니다. 이 작업에서 에이전트 하나는 수익 추세를 분석하고, 다른 하나는 비용을 검토하며, 또 다른 하나는 경쟁사를 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 하위 작업은 대부분 독립적이며, 그 결과물은 세심한 조정 없이도 결합할 수 있습니다. 이러한 경우 중앙 집중식 조정이 더 나은 결과를 가져오는 경우가 많습니다. 동적 웹 브라우징 또한 여러 에이전트가 독립적으로 작동하는 것이 유용한 또 다른 예입니다. 여러 정보 경로를 동시에 탐색해야 하는 작업에서 병렬 탐색은 도움이 될 수 있습니다.

핵심은 다중 에이전트 시스템이 가장 효과적으로 작동하는 조건은 다음과 같다는 것입니다. 작업 긴밀한 조정이 필요하지 않은 독립적인 부분으로 나눌 수 있습니다. 단계별 추론이나 변화하는 조건을 주의 깊게 추적해야 하는 작업의 경우, 단일 에이전트가 집중하여 처리하는 것이 일반적으로 더 나은 성능을 보입니다.

능력 한계 효과

또 다른 중요한 발견은 강력한 기본 모델이 조정의 필요성을 줄인다는 것입니다. 개별 에이전트의 능력이 향상될수록 에이전트를 추가함으로써 얻을 수 있는 잠재적 이점은 줄어듭니다. 특정 성능 수준을 넘어서면 에이전트를 추가하는 것은 종종 효율성 저하 또는 오히려 악화된 결과를 초래합니다.

이러한 현상은 조정 비용은 거의 동일하게 유지되는 반면 이점은 감소하기 때문에 발생합니다. 단일 에이전트가 이미 대부분의 작업을 처리할 수 있는 경우, 추가 에이전트는 가치를 창출하기보다는 오히려 혼란을 야기하는 경향이 있습니다. 실제로 이는 다중 에이전트 시스템이 성능이 낮은 모델에는 더 유용하고, 최첨단 모델에는 효과가 떨어진다는 것을 의미합니다.

이는 모델 지능이 에이전트 수 증가에 따라 자연스럽게 확장된다는 가정에 의문을 제기합니다. 많은 경우, 핵심 모델을 개선하는 것이 추가적인 에이전트로 둘러싸는 것보다 더 나은 결과를 가져옵니다.

오류 증폭은 숨겨진 위험 요소입니다.

가장 중요한 통찰력 중 하나는 다음과 같습니다. 최근의 연구 이는 다중 에이전트 시스템에서 오류가 증폭되는 방식입니다. 여러 단계로 이루어진 작업에서 초기의 한 가지 실수가 전체 프로세스에 전파될 수 있습니다. 여러 에이전트가 공유된 가정에 의존할 경우, 오류는 더 빠르게 확산되고 제어하기가 더 어려워집니다.

독립적인 에이전트는 특히 이러한 문제에 취약합니다. 검증 기능이 내장되어 있지 않으면 잘못된 결론이 반복적으로 나타나고 서로를 강화하여 잘못된 확신을 심어줄 수 있습니다. 중앙 집중식 시스템은 검증 단계를 추가하여 이러한 위험을 줄이는 데 도움이 되지만 완전히 제거할 수는 없습니다.

반면, 단일 에이전트 시스템은 종종 내재적인 이점을 지닙니다. 모든 추론이 단일 컨텍스트 내에서 이루어지기 때문에 모순을 더 쉽게 발견하고 수정할 수 있습니다. 이러한 미묘한 자기 수정 능력은 강력하지만, 다중 에이전트 시스템을 평가할 때 종종 간과됩니다.

히프 라인

다중 에이전트 역설에서 얻을 수 있는 핵심 교훈은 협업을 피하는 것이 아니라 더욱 신중하게 선택해야 한다는 것입니다. 핵심 질문은 얼마나 많은 에이전트를 사용할 것인가가 아니라, 해당 작업에 협업이 정당한지 여부입니다.

순차적 의존성이 강한 작업에는 단일 에이전트가 적합한 반면, 병렬 구조를 가진 작업에는 작지만 잘 조율된 팀이 효과적일 수 있습니다. 도구 사용이 많은 작업은 조율 자체에 자원이 소모되므로 신중한 계획이 필요합니다. 무엇보다 중요한 것은 에이전트 아키텍처를 선택할 때 직관이 아닌 측정 가능한 작업 특성을 고려해야 한다는 점입니다. 효과적인 결과를 얻기 위해서는 팀 규모보다 분해 가능성, 오류 허용 범위, 상호 작용 깊이와 같은 요소가 더 중요합니다.