멀티 에이전트 시스템 구축 시 LLM 추론 한계와 성능 개선 팁

요약

오픈소스 멀티 에이전트 헤지펀드 실험 운영진은 커뮤니티 피드백을 반영해 벡터 데이터베이스(Vector DB)를 SQLite BM25로 교체하고 3.6ns 속도의 Rust 센티넬을 도입하는 등 아키텍처를 전면 재설계했다. 기존에는 LLM에 원시 데이터를 직접 입력했으나, 모델이 수치를 잘못 해석해 환각을 일으키는 문제가 발생했다. 이를 해결하기 위해 정량적 요소를 해석하기 위한 온톨로지(Ontology)를 도입해 LLM의 추론 성능을 개선했다. 또한, 기존 복잡한 벡터 검색 대신 SQLite BM25를 채택해 시스템 효율성을 높였으며, 3.6ns 속도의 Rust 기반 센티넬로 에이전트 파이프라인의 핵심 오류들을 수정했다. 이번 실험은 자율 에이전트 파이프라인 운영 시 상태 관리와 추론 로직 설계의 중요성을 재확인하는 계기가 되었다.

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