에이전트를 나눌지 말지 가르는 다섯 기준

같은 과제라도 코딩 에이전트를 하나로 쓸지 나눌지에 따라 성적이 80% 넘게 오르기도, 70%가 깎이기도 한다. Anthropic의 리서치 기능은 병렬 분할로 90% 넘게, 재무 분석 학계 실험은 80.8% 좋아졌지만, 순서대로 진행해야 하는 계획형 과제에서는 분할 구성이 최대 70%까지 떨어졌다. 혼자서 이미 45%가량 풀어내는 과제라면 나눌수록 손해라는 기준이 코딩 벤치마크 결과의 94%를 맞췄고, 버클리 연구진이 멀티에이전트 실행 기록 1,600개를 분류한 결과 실패의 44%는 시스템 설계, 32%는 에이전트 간 커뮤니케이션, 23%는 검증 문제였다. 서로 확인하지 않는 구조에서는 오류가 17배까지 번지지만 중앙 검증 구조는 4.4배로 줄어드는 대신 토큰 1,000개당 처리 건수가 67.7에서 21.5로 떨어지는 트레이드오프가 있다. 결국 몇 개를 붙이느냐가 아니라 동시성 여부·단독 성공률·중간 검증 존재·상태 소유자·종료 조건 다섯 기준으로 그래프를 설계해야 하며, 인용 수치는 원 논문과 대조가 필요하다.

이 글은 제가 여러 자료를 읽고 제 말로 다시 정리한 노트예요. 출처 링크를 달지 않는 대신, 사실 확인이 된 사건은 기록에 따로 있어요.