ㅁ 멀티에이전트 협업

ㅇ 정의:
여러 개의 AI 에이전트가 특정 목표를 달성하기 위해 역할을 분담하고 상호작용하며 문제를 해결하는 방식. AI Crew는 이러한 멀티에이전트 협업의 한 형태로, 각 에이전트가 전문적인 기능을 수행하며 팀처럼 협력.

ㅇ 특징:
– 각 에이전트는 독립적인 의사결정 능력을 가짐
– 역할과 책임이 명확하게 구분됨
– 상호 간의 정보 공유 및 의사소통 프로토콜 필요
– 병렬 처리로 작업 속도 향상 가능
– 에이전트 간 충돌 조정 메커니즘 필요

ㅇ 적합한 경우:
– 복잡하고 다단계의 작업을 병렬로 처리해야 하는 경우
– 다양한 전문성을 요구하는 프로젝트(예: 데이터 수집, 분석, 보고서 작성)
– 실시간 대응과 협업이 중요한 상황(예: 자율주행 차량 군집, 재난 대응)

ㅇ 시험 함정:
– 단일 AI 모델과의 차이점을 혼동하는 경우
– 협업 구조가 없는 단순 분산 처리와 동일시하는 경우
– 에이전트 간 의사소통 없이도 협업이 가능하다고 오해하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “AI Crew는 각기 다른 역할을 가진 AI 에이전트들이 공동 목표를 위해 협력하는 구조이다.”
X: “AI Crew는 하나의 AI 모델이 모든 작업을 순차적으로 처리하는 방식이다.”

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1. AI Crew

ㅇ 정의:
특정 목표를 위해 구성된 복수의 AI 에이전트 그룹으로, 각 에이전트는 전문 분야를 담당하며 협력적으로 문제를 해결하는 시스템.

ㅇ 특징:
– 멀티에이전트 시스템의 한 유형
– 에이전트 간 상호 의존성이 높음
– 작업 분할과 통합이 체계적으로 이루어짐
– 조율자(Coordinator) 또는 중앙 관리자가 존재할 수 있음

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터 분석 프로젝트
– 다양한 언어·도메인 지식을 동시에 요구하는 서비스
– 사용자 맞춤형 복합 서비스 제공(예: AI 컨시어지)

ㅇ 시험 함정:
– 단일 AI와의 차이를 구분하지 못하는 경우
– AI Crew를 단순한 채팅봇 집합으로 오해하는 경우
– 에이전트 간 정보교환 없이도 효율적이라고 착각하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “AI Crew는 각 에이전트가 전문 기능을 수행하며 협력하여 목표를 달성한다.”
X: “AI Crew는 모든 에이전트가 동일한 기능을 수행하는 균일 구조이다.”

ㅁ 추가 학습 내용

AI Crew와 멀티에이전트 협업에서 중요한 학습 포인트는 다음과 같다.

1. 에이전트 간 통신 방식
– 메시지 패싱: 에이전트들이 직접 메시지를 주고받으며 상태나 명령을 전달
– 블랙보드 시스템: 공유된 데이터 공간에 정보를 기록하고 다른 에이전트가 이를 읽어 사용하는 방식

2. 조율 전략
– 중앙집중형: 중앙 관리자 또는 조정자가 전체 에이전트를 통제
– 분산형: 각 에이전트가 독립적으로 의사결정을 내리며 상호 협력

3. 충돌 해결 알고리즘
– 자원 경합이나 목표 충돌 상황에서의 해결 절차와 알고리즘 이해

4. 학습 방식
– 개별 학습: 각 에이전트가 독립적으로 학습
– 공유 학습: 학습된 지식이나 정책을 에이전트 간 공유

5. 멀티에이전트 강화학습(MARL)
– 다수의 에이전트가 강화학습을 통해 협력 또는 경쟁하며 최적 정책을 학습하는 방법

6. 역할 기반 접근 제어(RBAC) 연계
– 에이전트의 역할과 권한을 정의하고 접근 제어 정책에 따라 행동을 제한

7. 장애 발생 시 복구 메커니즘
– 에이전트나 시스템 일부에 장애가 발생했을 때의 복구 절차와 설계 방법

8. 성능 평가 지표
– 협업 효율성: 목표 달성 속도와 정확도
– 자원 사용률: 계산 자원, 네트워크 자원 등의 효율적 사용 정도