ㅁ 변화와 유형

ㅇ 정의:
여러 개의 에이전트가 동시에 병렬로 동작하여 작업을 수행하는 방식으로, 각 에이전트는 독립적으로 입력을 처리하고 결과를 생성한 뒤 최종적으로 통합하는 구조.

ㅇ 특징:
– 처리 속도 향상: 병렬 처리를 통해 전체 작업 시간을 단축.
– 독립성: 각 에이전트가 서로 영향을 받지 않고 개별적으로 동작.
– 자원 분배: 각 에이전트에 필요한 자원을 병렬로 할당 가능.
– 복잡한 문제를 부분 문제로 나누어 동시에 해결 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터 처리나 다중 요청을 동시에 처리해야 하는 상황.
– 독립적인 하위 작업들이 모여 하나의 결과를 만드는 경우.
– 실시간 응답이 중요한 서비스(예: 챗봇 다중 질의 응답).

ㅇ 시험 함정:
– 병렬 에이전트는 항상 성능을 향상시키는 것이 아님. 통합 과정에서 병목이 발생할 수 있음.
– 병렬 구조와 분산 구조를 혼동하는 경우가 많음.
– 에이전트 간 통신이 필요한 경우, 병렬성의 장점이 줄어들 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “병렬 에이전트 구조는 독립적인 작업을 동시에 수행하여 처리 속도를 높일 수 있다.”
X: “병렬 에이전트는 반드시 분산 네트워크 환경에서만 동작할 수 있다.”

ㅁ 추가 학습 내용

병렬 에이전트 학습 정리

1. 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 차이
– 멀티스레딩: 하나의 프로세스 내에서 여러 스레드가 메모리를 공유하며 병렬로 작업 수행
– 멀티프로세싱: 여러 개의 독립적인 프로세스가 각각 메모리 공간을 가지고 병렬로 작업 수행
– 장단점: 멀티스레딩은 메모리 공유로 빠른 통신이 가능하지만 동기화 문제에 취약, 멀티프로세싱은 안정성이 높지만 프로세스 간 통신 비용이 큼

2. 메시지 큐와 이벤트 기반 통신 방식
– 메시지 큐: 송신 측이 메시지를 큐에 넣고, 수신 측이 이를 꺼내 처리
장점: 비동기 처리 가능, 데이터 손실 방지
단점: 큐 관리 오버헤드, 지연 가능성
– 이벤트 기반: 특정 이벤트 발생 시 등록된 핸들러 실행
장점: 반응성 높음, 불필요한 폴링 제거
단점: 복잡한 이벤트 흐름 관리 어려움

3. 병렬 처리 시 발생할 수 있는 문제
– 동기화 문제: 여러 실행 단위가 공유 자원에 접근할 때 순서나 타이밍 제어 필요
– 레이스 컨디션: 두 개 이상의 실행 흐름이 동시에 자원에 접근하여 예기치 않은 결과 발생
– 데드락: 서로가 필요한 자원을 점유한 채 대기하여 작업이 멈추는 상태

4. 시험에서 주의할 점
– 병렬 에이전트는 단일 CPU 환경에서도 동작 가능함
– GPU 병렬 처리와 CPU 기반 병렬 처리의 차이 구분 필요
GPU: 대규모 병렬 연산에 최적화, 동일 연산 반복에 강점
CPU: 복잡한 제어 흐름 처리에 강점