AI 요약관련 정보

• 다중 에이전트 시스템은 한 LLM이 여러 도구를 호출하는 방식의 기본 구성에서 시작되지만, 범위의 제약과 전문성 결여로 인해 성능 문제를 야기할 수 있습니다. 🧸
• 다중 에이전트 시스템은 모듈성, 전문성, 통제력을 제공하며, LGraph와 같은 프레임워크를 통해 에이전트 간의 의사소통 패턴을 명시적으로 제어할 수 있습니다. 🤝
• 네트워크 기반 아키텍처는 에이전트 간의 자유로운 소통을 가능하게 하지만, 통제 부족, 신뢰성 문제, 비용 증가 등의 문제점을 가지고 있습니다. 🕸️
• 감독 에이전트 아키텍처는 각 에이전트의 전문성에 집중시키고 감독 에이전트가 통제 흐름을 관리하여 효율성을 높입니다. 👨‍🏫
• 계층적 아키텍처는 감독 에이전트를 쌓아 상위 에이전트가 하위 에이전트를 관리하는 체계를 구축하여 복잡한 시스템을 효율적으로 처리합니다. 🏢
• 대부분의 사례에서는, 특정 도메인에 맞춘 맞춤형 인지 아키텍처를 구축하여 최적의 성능과 통제력을 얻습니다. 📈