ㅁ 멀티에이전트 협업

ㅇ 정의:
여러 개의 AI 에이전트가 서로 다른 역할을 수행하며 공동의 목표를 달성하도록 협력하는 구조에서, 각 에이전트의 작업을 조율하고 전체 프로세스 흐름을 관리하는 방식.

ㅇ 특징:
– 에이전트 간 메시지 전달 및 작업 순서 제어
– 전체 목표를 세부 작업으로 분해하여 적절한 에이전트에 할당
– 병렬 처리와 순차 처리를 혼합하여 효율 극대화

ㅇ 적합한 경우:
– 복잡한 프로젝트에서 다수의 AI 모듈이 협력해야 하는 경우
– 데이터 수집, 분석, 보고 등 단계별로 다른 AI가 필요할 때

ㅇ 시험 함정:
– 단일 에이전트의 고도화와 멀티에이전트 협업의 구분 혼동
– 단순 브로커 패턴과 오케스트레이션 패턴의 차이 구분 오류

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “여러 AI 모듈의 작업 순서를 중앙에서 제어한다.”
X: “각 AI가 독립적으로 목표를 설정하고 실행한다.”

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1. Orchestrator Agent

ㅇ 정의:
멀티에이전트 시스템에서 각 에이전트의 역할과 실행 순서를 계획하고 조율하는 중앙 제어형 에이전트.

ㅇ 특징:
– 전체 워크플로우를 설계하고 실행 계획을 수립
– 각 작업을 적절한 에이전트에 분배하고 결과를 통합
– 오류 발생 시 재시도, 대체 경로 설정 등의 예외 처리 포함

ㅇ 적합한 경우:
– 다양한 전문 에이전트를 통합하여 하나의 서비스나 프로젝트를 완성해야 할 때
– 순차적·병렬적 작업 흐름이 혼합된 복합 업무 환경

ㅇ 시험 함정:
– Orchestrator Agent를 단순한 데이터 라우터로 오해
– Decentralized Coordinator와 혼동

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “작업 순서를 계획하고 각 에이전트에 할당한다.”
X: “모든 에이전트가 자율적으로 계획을 수립한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

학습 정리

1. Orchestrator Agent와 Scheduler의 차이
– Orchestrator Agent: 전체 작업의 흐름을 관리하고, 작업 순서를 지정하며, 자원 할당을 조율하는 역할을 수행
– Scheduler: 주어진 작업을 실행 가능한 시점과 자원에 맞춰 배치하는 기능에 집중

2. 중앙집중형과 분산형 오케스트레이션 구조 비교
– 중앙집중형: 하나의 중앙 컨트롤러가 모든 작업과 자원 할당을 관리, 관리가 단순하지만 단일 장애점(SPOF) 위험 존재
– 분산형: 여러 노드가 자율적으로 작업을 조율, 확장성과 장애 내성이 높으나 동기화와 일관성 유지가 복잡

3. 멀티에이전트 환경의 통신 프로토콜
– 메시지 큐: 비동기 메시지 전달, 높은 확장성, 예: RabbitMQ, Kafka
– gRPC: 고성능 원격 프로시저 호출, 이진 프로토콜 기반, 서비스 간 효율적인 통신
– REST API: HTTP 기반 요청/응답 방식, 표준화된 인터페이스, 이해와 구현이 쉬움

4. 장애 복구 전략
– 장애 감지 후 자동 재시작
– 예비 노드나 인스턴스로의 페일오버
– 데이터 복제 및 백업을 통한 복구
– 분산 환경에서의 재시도 메커니즘

5. 부하 분산 방식
– 라운드 로빈: 순차적으로 요청을 분배
– 최소 연결 수: 현재 연결이 가장 적은 서버에 요청 전달
– 리소스 기반: 서버의 CPU, 메모리 사용량 등을 고려하여 분배

6. Orchestrator Agent의 역할 구분
– 작업 순서 지정: 실행 순서와 의존성을 관리
– 자원 할당: 각 작업에 필요한 자원(CPU, 메모리, 네트워크 등)을 배정