AI 에이전트를 하나에서 여러 개로 늘렸을 때 가장 먼저 고장 난 부분은?

나한테는 상태 소유권이 가장 먼저 고장 나더라. 한 에이전트가 작업을 부분적으로 끝내면 다른 에이전트는 다 된 줄 알고, 정작 뭐가 실제로 바뀌었는지 확인할 기준점이 아무 데도 없는 거지. 로그가 도움이 되긴 하지만, 입력값, 도구 호출, 최종 결과 기록을 다른 에이전트가 다시 재생할 수 있는 방식으로 남길 때만 유효해. 안 그러면 에이전트를 늘릴수록 컨텍스트가 어긋날 구멍만 더 늘어날 뿐이야.

솔직히 나한테 가장 먼저 고장 난 건 에이전트 자체가 아니라, 누가 뭘 담당해야 할지 정하는 거였어 😅

나한테 제일 먼저 터진 건 네 리스트에 있는 항목들이 아니라, '이미 뭘 했는지'에 대한 단일 진실 공급원(single source of truth)이 없다는 거였어. 중복 작업은 증상일 뿐이고, 근본 원인은 각 에이전트가 자기만의 로컬 상태를 가지고 있어서 '누가 이거 처리했어?'라는 질문에 확실하게 답할 수 없다는 거였지. 에이전트 둘이 서로 진행 중인 작업을 볼 수 없으니까 같은 작업을 동시에 집어 드는 거야. 가장 중요한 해결책은 모든 동작을 멱등성(idempotent) 있게 만드는 거였고...

상태 문제도 맞지만 내 경험상 그건 두 번째 문제야. 첫 번째는 에이전트들이 수렴할 거라는 가정이지. 실제로 같은 브리핑으로 작업해도 에이전트 둘이 서로 자신만만하지만 호환되지 않는 결과물을 내놓거든. 그때 중재 레이어(arbitration layer)가 없다는 걸 깨닫게 돼. 상태 문제는 그 이후에 발생하는 거야. 올바른 계획이 뭔지 합의하지 못한 에이전트들이 남긴 잔여물 같은 거지. 멱등성(idempotency)은 작업을 두 번 안 하게 도와줄 순 있어도, 어떤 자신만만한 답변을 믿어야 할지 결정하는 데는 아무 도움이 안 돼.