이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
멀티 에이전트 시스템을 직접 설계해본 경험은 없지만, 분산 시스템 공부와 최근 LLM 기반 에이전트 아키텍처 자료를 통해 Multi-Agent System 설계 원칙을 공부했습니다. 핵심은 에이전트 간 책임 경계를 명확히 나누는 것인데, 역할이 겹치면 어느 에이전트가 특정 결정을 내려야 하는지 모호해져 예측 불가한 동작이 생깁니다. 오케스트레이터 에이전트가 전체 흐름을 관리하고 전문 에이전트들이 특정 태스크를 처리하는 계층적 구조가 단일 에이전트보다 관찰 가능성과 디버깅 편의성을 높인다는 점도 공부했습니다.
에이전트 간 통신 형식과 실패 처리 전략이 단일 서비스 설계보다 훨씬 중요하게 다뤄져야 한다는 걸 자료를 통해 배웠습니다. 지금은 실제 프로젝트에 적용해보면서 이해를 심화하는 단계를 목표로 하고 있습니다.
멀티 에이전트 시스템을 처음 구현했을 때 가장 먼저 부딪힌 문제는 에이전트 간 역할 경계가 모호하다는 것이었습니다. 검색 에이전트와 요약 에이전트가 각각 어디까지 처리할지 명확히 정하지 않으니 일부 작업이 두 에이전트에서 중복으로 수행되거나 어느 쪽도 하지 않는 경우가 생겼습니다.
Supervisor 패턴으로 오케스트레이터가 각 에이전트에게 명시적으로 태스크를 할당하고 결과를 수집하는 구조로 바꾸니 역할 경계가 코드로 강제됐습니다. 에이전트마다 입력 스키마와 출력 스키마를 JSON으로 정의하는 것이 핵심이었는데, 자연어로 결과를 넘기면 다음 에이전트가 재해석하는 과정에서 정보가 손실됐습니다. 문제가 생겼을 때 어느 에이전트에서 잘못됐는지 추적하기 어려웠는데, 각 에이전트의 입출력을 로그로 남기는 구조를 추가하니 실패 지점을 찾을 수 있었습니다.
멀티 에이전트 설계의 핵심은 역할을 명확히 나누고 그 경계를 스키마로 강제하는 것이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
멀티 에이전트 시스템 구현에서 한 에이전트가 실패했을 때 전체 파이프라인이 멈추는 문제를 경험했습니다. 처음에는 에러를 그냥 전파시켰는데, 하나의 실패가 나머지 에이전트들도 모두 중단시켰습니다. 각 에이전트를 격리된 단위로 설계하고 실패 시 재시도 횟수를 명시적으로 제한하는 방식으로 바꿨습니다. 재시도 후에도 실패하면 해당 에이전트 결과를 null로 처리하고 다음 단계로 넘어가도록 했는데, 부분 실패 시에도 전체가 완전히 멈추지 않게 됐습니다. 타임아웃도 빠뜨리면 안 되는 설계였는데, 외부 API를 호출하는 에이전트가 응답을 기다리면서 루프 전체가 대기 상태가 되는 경험을 했습니다.
에이전트마다 개별 타임아웃과 루프 전체의 최대 실행 시간을 모두 설정했습니다. 이 구조를 문서로 만들어 다음 프로젝트에서도 에이전트 설계 체크리스트로 사용했습니다. 멀티 에이전트 시스템 안정성은 실패 격리와 타임아웃 설계에서 시작된다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 신세계아이앤씨 AI 리서처 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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