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에이전트 라우터 성능 최적화: 모델 크기보다 측정 환경이 핵심
라우터 모델의 성능이 떨어질 때, 무작정 더 큰 모델을 도입하기보다 평가 환경(harness)의 문제를 먼저 점검해야 함.
요약
AI 에이전트 개발자가 6개의 전문 에이전트와 도구 사용 여부를 결정하는 라우터 시스템에서 대형 모델을 폴백(fallback)으로 사용할 때의 효율성을 검증했다. 기존 9B 모델(qwen3.5:9b)이 40/62의 라우팅 성공률을 보인 가운데, 더 큰 모델인 27B, 35B-A3B, Gemma 26B 모델로 교체하여 성능을 테스트했다. 실험 결과, 대형 모델들조차 기존 9B 모델이 실패했던 동일한 2개의 프롬프트를 처리하지 못했다. 이는 모델의 크기보다는 라우팅 시스템의 설계 구조(harness)에 문제가 있음을 시사한다. 결과적으로 무조건적인 대형 모델 도입보다는 시스템 구조 개선이 우선되어야 함을 확인했다.
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원문 제목 A bigger fallback LLM didn't fix our agent router: 27B, 35B-A3B and Gemma 26B all missed the same 2 prompts, and the cause was our harness
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