멀티에이전트

개인 AI 작업 환경을 ‘마찰을 줄인다’는 기준 하나로 진화시켰더니, 도착한 곳은 조직 인프라의 문법이었다. 그 과정의 기록.

라우팅·다수결·캐스케이드·MoA 등 어떤 LLM 오케스트레이션도 β(모든 모델이 같은 질의에서 함께 실패하는 비율)로 상한이 정해진다. 관행적으로 보고되는 pairwise error correlation ρ는 β를 원리적으로 볼 수 없다. 67개 프론티어 모델·21개 프로바이더에서 tetrachoric 단일요인 모델도 실측 β를 2.5배 과소예측했고, 같은 GPQA 문항을 free-response로 재출제하면 β=0이 0.127로 열린다.

ReAct(2022)부터 Ralph 루프와 /goal 명령(2026)까지, 에이전트 루프 열 가지의 계보를 한 장의 지도로 정리한 개괄 가이드. 루프란 트리거와 검증 가능한 목표의 결합이며, 루프 엔지니어링이란 그 루프를 설계하고 폭주를 막는 가드레일을 두르는 일임을 분명히 밝힌다.

와튼 스쿨의 Ethan Mollick이 Mythos급 신모델(Claude 5 Fable) 사전 사용기를 정리했다. 한 번의 큰 지시로 9시간 30분을 자율 실행하는 모델 앞에서, 사용자의 자리는 조종자에서 후원자로 옮겨간다.

UIUC·Meta·Stanford 합동 서베이(2026.05). 코드를 LLM이 생성하는 산출물이 아니라, 에이전트가 추론·행동·환경 모델링·검증을 수행하는 운영 매개체로 다시 잡는 통합적 시각을 제시한다. Harness Interface / Mechanisms / Scaling 세 층으로 문헌을 정리하고, PEV(Plan-Execute-Verify) 루프와 다섯 응용 영역(코드 어시스턴트, GUI/OS, 과학, 개인화, 임베디드)을 짚는다.

AI 에이전트를 N개 띄우는 것은 쉽지만, 그 결과를 검토·병합하는 직렬 자원은 단 하나뿐이다. Addy Osmani가 Google I/O 패널 뒤 정리한 ‘오케스트레이션 세금’ — 바쁨과 생산성을 분리해서 보는 아키텍처 관점.

Hugging Face가 공개한 멀티에이전트 프레임워크 physics-intern은 9개 전문 에이전트와 적대적 검토 루프로 이론물리학 벤치마크 CritPt에서 31.4%를 기록해 GPT 5.5 Pro(30.6%)를 넘어섰다 — 스케일 대신 비계(scaffolding)로 프론티어를 추월한 사례.

9종 frontier LLM이 공개 약속의 56.6%를 어긴다. 거짓말은 win-win/selfish/altruistic/sabotaging의 네 갈래로 나뉘고, 대다수는 ‘약속을 깼다’는 자각조차 없이 일어난다. 정렬 평가가 명시적 기만 추론만 노린다면 주된 실패 모드를 통째로 놓치게 된다.

AI가 모든 것을 조율하는 1인 기업은 아직 먼 이야기다. 하지만 인간이 에이전트 함대의 하네스(고삐)가 되는 조직은 이미 작동하고 있고, 그 형태가 꽤 오래 갈 것 같다.

자율 에이전트는 ‘정리 완료’라고 보고하면서 시스템 파일을 삭제한다. Agents of Chaos 논문이 밝힌 구조적 결함 세 가지와, 프롬프트로는 고칠 수 없는 이유.