경험에서 얻은 실용적인 다중 에이전트 시스템 아키텍처 조언

r/openclaw의 한 개발자가 콘텐츠 자동화 파이프라인을 구축하며 아키텍처 결정에 막혀 있던 다른 개발자를 도운 경험을 바탕으로, 매일 실행되는 7-에이전트 시스템을 구축한 경험에서 나온 다중 에이전트 AI 시스템 아키텍처 구축에 대한 실용적인 조언을 공유했습니다.

핵심 아키텍처 패턴

이 개발자는 실제로 효과가 입증된 다섯 가지 구체적인 접근 방식을 제시합니다:

• 하나의 에이전트로 시작하세요: 여러 에이전트로 시작하지 마세요. 먼저 하나의 에이전트를 작동시킨 후, 이를 이해하고, 첫 번째 에이전트가 혼자 해결할 수 없는 벽에 부딪혔을 때만 두 번째 에이전트를 추가하세요. 대부분의 비즈니스는 최대 2-4개의 에이전트만 필요합니다 - 언급된 이발소 자동화 시스템은 4개의 에이전트로 운영됩니다.
• 오케스트레이터 패턴을 사용하세요: 모든 것을 보고 전문가에게 작업을 라우팅하는 하나의 에이전트입니다. 민주주의나 라운드 로빈 방식이 아닌 "하나의 두뇌, 여러 손" 접근법입니다.
• JSON 파일로 공유 메모리를 구현하세요: 서로의 작업을 볼 수 없는 에이전트들은 중복 작업을 하고, 모순을 일으키며, 토큰을 낭비하게 됩니다. 해결책은 모든 에이전트가 시작 전에 읽고 완료 후에 쓰는 JSON 파일을 사용하는 공유 두뇌 디렉토리입니다. 데이터베이스나 벡터 저장소가 필요 없는 간단한 접근법입니다.
• 작업별로 모델을 라우팅하세요: 모든 에이전트가 비싼 모델이 필요한 것은 아닙니다. 이 개발자의 콘텐츠 에이전트는 Sonnet에서 실행되고, 연구 에이전트는 무료 모델에서 실행되며, 오케스트레이터와 고난이도 작업 운영자만 비싼 모델을 사용합니다. 이 접근법으로 예산의 80%를 절약할 수 있습니다.
• 확인 루프를 추가하세요: 모든 에이전트는 자신의 작업을 채널에 게시합니다. 오케스트레이터가 검토합니다 - 통과하면 출시하고, 그렇지 않으면 피드백과 함께 돌려보냅니다. 확인 없이는 시스템에서 아무것도 나가지 않습니다.

실용적인 구현

핵심 통찰은 초기 과도한 엔지니어링을 피하는 것입니다. 도움을 요청한 개발자는 전체 시스템을 한 번에 설계하려고 하다가 막혔습니다. 대신, 하나의 에이전트를 구축하고, 하나의 문제를 해결한 다음, 첫 번째 에이전트가 작동한다는 것이 입증되었을 때만 다음 에이전트를 추가하라는 조언입니다.

JSON 파일을 사용한 공유 메모리 접근법은 복잡한 인프라 없이 에이전트 조정을 위한 가벼운 솔루션을 제공합니다. 작업 특성에 따른 모델 라우팅은 가장 중요한 부분에서 성능을 유지하면서 비용을 통제하는 데 도움이 됩니다.