병렬 에이전트는 어떻게 작동하나요?

병렬 에이전트는 더 큰 작업의 정의된 부분에서 다른 에이전트와 동시에 작업하는 AI 에이전트입니다. 병렬 에이전트 시스템은 이러한 동시성을 관리하는 워크플로우입니다: 무엇을 분할할지, 어떤 에이전트를 실행해야 하는지, 각 에이전트가 무엇에 접근할 수 있는지, 언제 기다릴지, 결과를 어떻게 병합할지 결정합니다.

간단한 단일 에이전트 워크플로우에서 하나의 에이전트가 모든 것을 순서대로 처리합니다:

병렬 에이전트 워크플로우에서 시스템은 독립적인 작업을 브랜치로 분할할 수 있습니다:

차이는 속도만이 아닙니다. 병렬 에이전트는 컨텍스트 과부하를 줄이고, 역할 전문화를 장려하며, 탐색을 확장하고, 검토를 더 구조화할 수 있습니다. 각 에이전트는 더 작은 문제에 집중하고, 자체 컨텍스트를 유지하며, 오케스트레이터에 간결한 결과를 반환할 수 있습니다.

병렬 에이전트란 무엇인가요?

병렬 에이전트는 더 큰 작업의 정의된 부분에서 다른 에이전트와 동시에 작업하는 AI 에이전트입니다. 병렬 에이전트 시스템은 이러한 동시성을 관리하는 워크플로우입니다: 무엇을 분할할지, 어떤 에이전트를 실행해야 하는지, 각 에이전트가 무엇에 접근할 수 있는지, 언제 기다릴지, 결과를 어떻게 병합할지 결정합니다.

간단한 단일 에이전트 워크플로우에서 하나의 에이전트가 모든 것을 순서대로 처리합니다:

병렬 에이전트 워크플로우에서 시스템은 독립적인 작업을 브랜치로 분할할 수 있습니다:

차이는 속도만이 아닙니다. 병렬 에이전트는 컨텍스트 과부하를 줄이고, 역할 전문화를 장려하며, 탐색을 확장하고, 검토를 더 구조화할 수 있습니다. 각 에이전트는 더 작은 문제에 집중하고, 자체 컨텍스트를 유지하며, 오케스트레이터에 간결한 결과를 반환할 수 있습니다.

병렬 에이전트의 작동 방식

병렬 에이전트 워크플로우는 일반적으로 다섯 가지 구성 요소를 따릅니다: 작업 분해, 병렬 실행, 독립적인 상태, 결과 수집, 그리고 통합 또는 검토.

1. 작업 분해

워크플로우는 광범위한 작업을 더 작은 하위 작업으로 분해하는 것으로 시작합니다. 좋은 오케스트레이터는 의존성을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어 프로젝트에서 데이터베이스 스키마 설계는 일찍 시작할 수 있습니다. API 구현은 스키마와 인터페이스 설계에 의존할 수 있습니다. 프론트엔드 레이아웃은 API 계획과 병렬로 시작할 수 있지만, 최종 데이터 통합은 API 계약이 안정될 때까지 기다려야 할 수 있습니다.

좋은 분해는 네 가지 질문에 답합니다:

• 어떤 하위 작업이 독립적인가요?

• 어떤 하위 작업이 이전 출력에 의존하나요?

• 어떤 하위 작업에 전문 에이전트가 필요한가요?

• 다음 단계가 시작되기 전에 어떤 출력을 확인해야 하나요?

이것이 강력한 병렬 에이전트 시스템이 단순히 "모든 것을 한 번에 실행하는" 것이 아닌 이유입니다. 그들은 병렬성과 순차성을 결합합니다.

2. 병렬 실행

작업이 분해되면 에이전트가 동시에 실행됩니다. 각 에이전트는 자체 목표, 컨텍스트, 도구 권한 및 출력 형식을 받습니다.

하위 작업이 독립적일수록 병렬 실행이 더 유용해집니다. 각 단계가 이전 단계에 의존한다면 병렬 에이전트는 이점이 거의 없는 복잡성만 추가합니다. 하지만 여러 브랜치를 동시에 실행할 수 있다면 병렬 에이전트는 대기 시간을 줄이고 커버리지를 확장할 수 있습니다.

3. 독립적인 상태와 브랜치 격리

병렬 에이전트는 상태 격리가 필요합니다. 각 에이전트는 자체 작업 메모리, 컨텍스트 기록, 파일, 브랜치 또는 샌드박스를 가져야 합니다. 이는 한 에이전트의 가정, 부분 편집 또는 노이즈가 있는 중간 추론이 다른 에이전트의 작업을 오염시키는 것을 방지합니다.

코딩 워크플로우에서 격리는 종종 각 에이전트에 자체 브랜치 또는 작업 트리를 제공하여 서로의 변경 사항을 덮어쓰지 않도록 하는 것을 의미합니다. 연구 작업에서 에이전트는 증거를 너무 일찍 섞지 않도록 별도의 노트와 소스 컬렉션을 유지할 수 있습니다. 문서 중심 작업의 경우 팀은 종종 모든 사람이 동일한 초안을 편집하는 대신 섹션, 장 또는 증거 표별로 소유권을 분할합니다.

격리는 또한 충돌 처리를 더 쉽게 만듭니다. 두 에이전트가 다른 답변을 생성하면 오케스트레이터는 하나의 공유된 지저분한 컨텍스트를 풀어내는 대신 그들의 출력을 비교할 수 있습니다.

4. 결과 수집

에이전트가 완료되면 시스템은 그들의 출력을 수집합니다. 유용한 병렬 에이전트 시스템은 각 에이전트에게 주요 발견, 증거 또는 인용, 내린 결정, 변경된 파일, 위험 또는 신뢰 수준, 그리고 제안된 다음 단계와 같은 구조화된 결과를 반환하도록 요청합니다.

5. 통합 또는 검토

최종 단계는 병렬 작업을 하나의 일관된 결과로 만듭니다. 통합 에이전트, 오케스트레이터 또는 인간 검토자는 출력을 비교하고, 충돌을 해결하고, 중복을 제거하고, 최종 답변 또는 결과물을 생성합니다.

고위험 작업의 경우 통합에는 검증이 포함되어야 합니다. 더 많은 에이전트는 더 많은 커버리지를 제공할 수 있지만 더 많은 의견 불일치도 발생할 수 있습니다. 병렬 에이전트 워크플로우는 어떤 결과를 신뢰할지 결정하는 명확한 규칙이 필요합니다: 소스 품질, 테스트 결과, 비즈니스 제약, 사용자 선호도 또는 검토자 판단.

병렬 에이전트 대 다중 에이전트 시스템

병렬 에이전트와 다중 에이전트 시스템은 관련이 있지만 동일하지는 않습니다.

다중 에이전트 시스템이 반드시 병렬일 필요는 없습니다. 예를 들어, 플래너 에이전트는 작가 에이전트에게 작업을 전달한 다음 검토자 에이전트에게 전달할 수 있으며, 모두 순차적으로 진행됩니다. 하지만 병렬 에이전트 워크플로우는 일반적으로 다중 에이전트 시스템의 한 유형입니다. 여러 에이전트 또는 에이전트 인스턴스가 관련되기 때문입니다. 구별 특징은 동시성입니다: 여러 에이전트가 작업의 독립적인 브랜치에서 동시에 작동합니다.

병렬 에이전트 아키텍처

프로덕션급 병렬 에이전트 시스템은 동시에 실행되는 여러 에이전트만 필요한 것이 아닙니다. 또한 작업을 조정하고, 컨텍스트를 공유하고, 권한을 제어하고, 진행 상황을 모니터링하고, 최종 결과를 검증할 수 있는 아키텍처도 필요합니다.

상태 관리

상태 관리는 각 에이전트가 무엇을 하고 있는지, 무엇이 완료되었는지, 어떤 의존성이 남아 있는지 추적합니다. 이것 없이는 오케스트레이터가 워크플로우가 차단되었는지, 중복되었는지, 지연되었는지 또는 통합 준비가 되었는지 알 수 없습니다.

메모리

상태 관리가 작업 진행 상황을 추적하는 동안 메모리는 각 에이전트가 무엇을 알고 기억하는지 관리합니다. 메모리는 에이전트가 올바른 컨텍스트를 유지하는 데 도움이 됩니다. 개인 메모리는 각 에이전트가 자체 역할에 집중하도록 유지하는 반면, 공유 메모리는 시스템이 전역 제약, 수용된 사실, 주요 결정 및 최종 출력을 저장할 수 있도록 합니다. 이 균형은 중요합니다. 너무 많은 공유 컨텍스트는 노이즈를 생성하고, 너무 적은 공유는 반복 작업과 놓친 연결로 이어지기 때문입니다.

작업 큐

작업 큐는 작업을 할당하고, 상태를 추적하고, 재시도를 처리하고, 출력을 수집합니다. 병렬 에이전트 시스템에서 작업은 동시에 완료되는 경우가 거의 없습니다. 작업 큐는 오케스트레이터가 각 에이전트를 수동으로 폴링해야 하는 것을 방지하고, 의존적인 작업이 선행 조건이 완료될 때만 시작되도록 보장합니다.

권한

권한은 각 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 정의합니다. 연구 에이전트는 웹 접근이 필요할 수 있습니다. 코딩 에이전트는 파일 편집 권한이 필요할 수 있습니다. 검토 에이전트는 읽기 전용 접근만 필요할 수 있습니다. 그리고 고위험 작업은 실행 전 승인이 필요할 수 있습니다.

관찰 가능성 및 검증

관찰 가능성 및 검증은 시스템을 신뢰할 수 있게 만듭니다. 관찰 가능성은 작업 상태, 도구 호출, 오류, 타이밍, 비용 및 중간 출력을 보여주는 반면, 검증은 최종 결과가 정확하고, 일관되며, 완전한지 확인합니다. 연구 워크플로우에서 이는 소스 확인을 포함할 수 있습니다. 코딩 워크플로우에서는 테스트와 코드 검토를 포함할 수 있습니다. 데이터 워크플로우에서는 결과를 재계산하는 것을 포함할 수 있습니다.

이러한 아키텍처 구성 요소는 계획, 실행, 검토 및 전달에서 여러 에이전트를 조정하는 Kimi Agent Swarm과 같은 시스템에서 함께 작동합니다.

일반적인 병렬 에이전트 패턴

병렬 에이전트 워크플로우는 여러 반복 패턴에서 나타납니다. 올바른 패턴은 폭, 전문화, 경쟁 또는 구현 속도가 필요한지에 따라 달라집니다.

1. 팬아웃 / 팬인

팬아웃 / 팬인은 고전적인 병렬 패턴입니다. 오케스트레이터는 여러 에이전트를 문제의 다른 부분으로 본 후 결과를 수집하고 통합합니다.

예시: 다섯 개의 에이전트가 동시에 다섯 개의 경쟁사를 조사합니다. 각각은 가격 정보, 포지셔닝, 기능 격차 및 소스 링크를 반환합니다. 통합 에이전트는 다섯 개의 보고서를 하나의 경쟁사 분석으로 변환합니다.

이 패턴은 연구, 문서 비교, 시장 스캔, 소스 수집 및 광범위한 발견에 잘 작동합니다.

2. 전문가 병렬 처리

전문가 병렬 처리는 다른 역할을 다른 에이전트에 할당합니다. 모든 에이전트에게 동일한 문제를 해결하도록 요청하는 대신, 각 에이전트는 작업의 한 차원을 소유합니다.

예시:

• 연구 에이전트: 소스를 수집합니다.

• 분석 에이전트: 패턴을 추출합니다.

• 작성 에이전트: 기사를 초안합니다.

• QA 에이전트: 사실과 누락된 섹션을 확인합니다.

• SEO 에이전트: 제목, 헤딩 및 검색 의도를 검토합니다.

이 패턴은 품질이 다양한 전문성에 의존할 때 유용합니다.

3. 경쟁 솔루션

경쟁 솔루션 패턴에서 여러 에이전트는 동일한 문제를 독립적으로 해결합니다. 그런 다음 시스템은 출력을 비교하고 가장 강력한 답변을 선택하거나 최상의 부분을 결합합니다.

예시: 세 개의 에이전트가 동일한 제품에 대해 다른 데이터베이스 스키마를 제안합니다. 검토자는 유지보수성, 성능, 마이그레이션 위험 및 제품 적합성을 비교한 후 하나의 설계를 선택합니다.

이 패턴은 아키텍처 결정, 창의적 작업, 전략, 명명, 제품 계획 및 복잡한 추론에 유용합니다. 또한 독립적인 에이전트가 다른 경로를 취할 수 있기 때문에 숨겨진 가정을 밝혀낼 수도 있습니다.

4. 병렬 코딩 에이전트

병렬 코딩 에이전트는 코드베이스의 다른 부분에서 동시에 작업합니다. 한 에이전트는 API 레이어를, 다른 에이전트는 프론트엔드 컴포넌트를, 다른 에이전트는 데이터베이스 마이그레이션을, 다른 에이전트는 테스트를 담당할 수 있습니다.

이 패턴이 작동하려면 시스템에 명확한 소유권 경계가 필요합니다:

• 각 에이전트가 편집할 수 있는 파일 또는 모듈

• 안정적으로 유지되어야 하는 계약

• 통과해야 하는 테스트

• 병합 충돌이 해결되는 방식

• 최종 통합을 수행하는 사람

병렬 코딩은 강력하지만 충돌 처리가 가장 중요한 곳이기도 합니다. 경계 없이는 두 에이전트가 쉽게 호환되지 않는 변경을 할 수 있습니다.

Kimi Agent Swarm: 실용적인 병렬 에이전트 워크플로우

Kimi Agent Swarm은 AI 제품에서 병렬 에이전트의 실용적인 예로, 하나의 순차적 에이전트가 병목 현상이 되는 작업을 위해 설계되었습니다.

Kimi Agent Swarm은 최대 300개의 하위 에이전트를 병렬로 조정하고 작업당 4,000개 이상의 도구 호출을 지원할 수 있습니다. 대규모 검색, 장문 작성, 배치 처리, 복잡한 프로그래밍, 문서 작업, 스프레드시트 및 프레젠테이션에 적합합니다.

데이터 분석 기능이 있는 엔터프라이즈 대시보드를 구축해야 한다고 상상해 보세요. 프로젝트에는 프론트엔드 UI, 백엔드 API, 데이터베이스 스키마, 차트, 권한 제어 및 테스트가 포함됩니다.

전통적인 단일 에이전트 워크플로우에서 한 에이전트가 처음부터 끝까지 모든 것을 할 수 있습니다. 이는 소규모 프로젝트에서는 작동할 수 있지만, 컨텍스트가 커지면 에이전트는 스키마, API 경로, UI 상태, 차트 로직, 인증 규칙 및 테스트 요구사항을 동시에 기억해야 합니다. 한 모듈의 버그 수정이 실수로 다른 모듈을 손상시킬 수 있습니다.

Kimi Agent Swarm이 동일한 작업을 처리하는 한 가지 방법은 다음과 같습니다:

1단계: 계획 - 지휘자가 작업을 분해

사용자가 오케스트레이터에게 요구사항을 제공합니다. 오케스트레이터는 의존성 그래프를 생성합니다:

• 데이터베이스 스키마에는 주요 의존성이 없어 일찍 시작할 수 있습니다.

• API 인터페이스 설계는 스키마 계획과 함께 실행할 수 있습니다.

• 프론트엔드 프로젝트 구조는 병렬로 시작할 수 있습니다.

• 데이터 시각화는 API 계약에 의존합니다.

• 권한 제어는 사용자 역할과 API 경로 모두에 의존합니다.

• 테스트는 안정적인 계약과 예상 동작에 의존합니다.

이것은 의존성 인식 병렬 처리입니다: 독립적으로 실행할 수 있는 것은 병렬화하고, 대기가 품질을 보호하는 곳에서는 대기합니다.

2단계: 구축 - 두 번의 에이전트 웨이브가 병렬로 작업

첫 번째 구축 웨이브에서 세 개의 에이전트가 동시에 작업할 수 있습니다:

• DB 설계자: 테이블, 관계 및 시드 데이터 가정을 생성합니다.

• API 아키텍트: 엔드포인트, 요청/응답 형태 및 오류 형식을 정의합니다.

• 프론트엔드 스캐폴드 에이전트: 페이지 구조, 라우팅 및 컴포넌트 경계를 설정합니다.

그런 다음 오케스트레이터가 단계 게이트를 실행합니다. 필드 이름, 데이터 유형, 경로 매핑 및 API 계약이 일치하는지 확인합니다. 프론트엔드가 revenueTotal을 예상하지만 API가 total_revenue를 반환하면 오케스트레이터는 더 깊은 구현이 시작되기 전에 불일치를 포착합니다.

두 번째 구축 웨이브에서 네 개의 에이전트가 병렬로 계속할 수 있습니다:

• API 구현 에이전트: 엔드포인트 및 비즈니스 로직을 구축합니다.

• 시각화 에이전트: 차트, 테이블 및 대시보드 상호작용을 구축합니다.

• 권한 에이전트: 역할, 접근 확인 및 보호된 뷰를 구현합니다.

• 테스트 에이전트: 단위 테스트, 통합 테스트 및 중요 워크플로우 확인을 생성합니다.

각 에이전트는 자체 컨텍스트에서 작업합니다. API 에이전트는 전체 차트 설계 기록이 필요하지 않습니다. 시각화 에이전트는 모든 데이터베이스 마이그레이션 세부사항을 추론할 필요가 없습니다. 테스트 에이전트는 예상 동작과 엣지 케이스에 집중할 수 있습니다.

3단계: 검토 - 여러 검토자가 다른 위험을 확인

구현 후 세 개의 검토자 에이전트가 병렬로 검토할 수 있습니다:

• 코드 품질 검토자: 유지보수성, 중복, 명명 및 구조를 확인합니다.

• 비즈니스 로직 검토자: 지표, 필터 및 대시보드 동작이 요구사항과 일치하는지 확인합니다.

• 보안 검토자: 인증, 데이터 노출, 입력 처리 및 위험한 기본값을 확인합니다.

문제는 그런 다음 관련 에이전트로 라우팅되어 수정될 수 있습니다. 오케스트레이터는 최종 상태를 수집하고 프로젝트를 전달 준비합니다.

병렬 에이전트의 이점

병렬 에이전트는 복잡한 AI 워크플로우를 더 빠르고, 더 넓게, 더 쉽게 검토할 수 있게 합니다. 가장 큰 장점은 속도, 전문화, 컨텍스트 격리, 더 나은 커버리지 및 더 강력한 품질 관리입니다.

병렬화 가능한 작업에서 더 빠른 작업

하위 작업이 독립적일 때 병렬 에이전트는 대기 시간을 줄입니다. 예를 들어, 열 개의 에이전트가 동시에 열 개의 문서를 검사할 수 있지만, 이것이 모든 워크플로우가 열 배 빨라진다는 의미는 아닙니다. 일부 부분은 여전히 순차적입니다. 계획, 통합, 충돌 해결 및 검토는 여전히 병목 현상이 될 수 있습니다. 하지만 광범위한 작업의 경우 병렬 실행은 총 완료 시간을 상당히 줄일 수 있습니다.

더 나은 전문화

단일 에이전트는 역할을 전환해야 합니다. 병렬 워크플로우는 한 에이전트를 연구에, 한 에이전트를 분석에, 한 에이전트를 작성에, 한 에이전트를 코딩에, 한 에이전트를 QA에 할당할 수 있습니다. 더 좁은 역할은 종종 더 깔끔한 중간 출력을 생성합니다.

더 적은 컨텍스트 과부하

긴 작업은 단일 컨텍스트를 압도할 수 있습니다. 병렬 에이전트는 각 에이전트에게 문제의 더 작은 조각을 제공함으로써 이 압력을 줄입니다. 오케스트레이터는 모든 분기의 모든 세부사항이 아닌 중요한 결론만 필요로 합니다.

더 넓은 탐색

병렬 에이전트는 여러 가설, 출처, 설계 또는 전략을 한 번에 탐색할 수 있습니다. 이는 워크플로우가 하나의 초기 가정을 너무 멀리 따르는 위험을 줄입니다.

더 강력한 검토 루프

병렬 검토 에이전트는 사실, 논리, 보안, 스타일, 테스트, 규정 준수 또는 비즈니스 적합성과 같은 다양한 품질 차원을 동시에 평가할 수 있습니다. 이는 한 가지 이상의 판단이 필요한 작업에 특히 유용합니다.

더 확장 가능한 배치 작업

병렬 에이전트는 배치 작업에 자연스럽게 적합합니다: 많은 문서 비교, 많은 행 처리, 많은 회사 연구, 많은 콘텐츠 브리프 생성 또는 많은 파일 검토.

병렬 에이전트를 사용하는 시기

작업이 충분히 크고 병렬 실행 및 구조화된 검토의 이점을 볼 때 병렬 에이전트를 사용할 수 있습니다.

예를 들어, Kimi Agent Swarm은 다음과 같은 종류의 작업에 적합합니다:

• 많은 출처 또는 주제에 걸친 연구

• 별도의 모듈에 걸친 소프트웨어 엔지니어링

• 여러 파일 또는 데이터셋에 걸친 데이터 분석

• 많은 섹션 또는 브리프에 걸친 콘텐츠 생성

• 많은 계약, PDF 또는 보고서에 걸친 문서 비교.

결론

병렬 에이전트는 여러 동시 에이전트 간에 작업을 분할함으로써 AI 시스템이 더 크고 더 복잡한 작업을 처리하는 데 도움이 됩니다. 핵심은 병렬 처리만이 아니라 효과적인 조정, 격리 및 합성입니다. 잘 설계된 병렬 에이전트 워크플로우는 연구, 코딩, 분석 및 기타 지식 집약적 작업에서 속도, 커버리지 및 신뢰성을 개선할 수 있습니다.