멀티 에이전트용 '그래프 기반 오케스트레이션' 하네스 공개

요약

최근 한 개발자가 LLM의 추론 능력을 극대화하기 위해 '그래프 네이티브 오케스트레이션 하니스(graph-native orchestration harness)'를 구축했다. 기존 다중 에이전트 시스템은 작업을 단순 배분하거나 판단력을 약한 에이전트들에 분산시켜 전체적인 결과물에 대한 주도권이 부족하다는 문제점이 있다. 개발자는 메인 모델이 목표 설정, 추론, 아키텍처 설계, 최종 판단 등 핵심 역할을 유지하는 통합된 '뇌' 구조를 제안했다. 대신 여러 '손' 역할을 하는 워커(worker) 에이전트를 추가하여 메인 모델이 상황에 따라 도구를 제어하고 작업을 실행하도록 설계했다. 이는 모델을 쪼개지 않고도 단일 인공지능이 전체 프로세스를 지속적으로 책임지며 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 한다.

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