PE Notes · AI

다중 에이전트 시스템 (MAS)

여러 자율 에이전트가 공유 환경에서 협력·경쟁·협상하는 MAS를 오케스트레이터–워커와 집중·분산 토폴로지로 읽고, 단일 에이전트 대비 확장과 조율 비용을 비교합니다.

2026-09-12

한 에이전트에 조사·분석·작성을 모두 맡기면 컨텍스트가 터지고 전문이 흐려집니다. 은 각자 지각·추론·행동을 가진 복수 에이전트가 한 환경에서 상호작용하게 합니다. 인간 조직의 역할 분담을 분산 AI로 옮긴 그림입니다.

정의

MAS는 공동 또는 개별 목표를 협력, 경쟁, 협상으로 나눕니다. 에이전트는 자율·반응·사회성·능동성을 갖고, 환경은 공유 공간, 통신은 메시지입니다.

에이전트 자체는 자극-반응만 하는 , 세계 모델과 계획을 가진 , 둘을 겹친 하이브리드로 가릅니다.

집중형은 가 목표를 쪼개 워커에 할당합니다. 분산형은 P2P·블랙보드, 혼합형은 계층과 로컬 자율을 겹칩니다.

통신은 의 REQUEST·INFORM·PROPOSE 같은 퍼포머티브, 공유 벡터 저장소, 도구 접근으로 구현합니다. 보고서 한 건이면 검색 워커를 병렬로 돌리고, 분석·작성은 순서로 잇습니다.

조율이 깨지면 교착이 납니다. 악의 에이전트(비잔틴)는 격리해야 하고, 창발 행동은 예측이 어렵습니다. 통신 횟수와 완료율, 부분 장애 시 유지율을 같이 봅니다.

은 협력·경쟁 보상을 환경에서 익힙니다. 운영 층에는 행동 로그와 의 인간 감독을 붙입니다.