이 연구는 8개 모델, 4~256개 에이전트, 8개 협업 프로토콜로 총 2만5천 개 과제를 실험했어요

LLM 에이전트는 역할을 미리 나눠주지 않아도, 스스로 조직될 때 성능이 더 좋아졌어요.

이 연구는 8개 모델, 4~256개 에이전트, 8개 협업 프로토콜로 총 2만5천 개 과제를 실험했어요. 최소한의 구조(고정 순서)만 줘도 에이전트가 역할을 자발적으로 만들고, 못하는 일은 스스로 빠지며, 얕은 계층까지 형성했거든요.

특히 자율성을 허용한 Sequential 방식은 중앙집중형보다 성능이 14% 높았고(p<0.001), 프로토콜 간 품질 격차는 44%(Cohen’s d=1.86, p<0.0001)였어요. 256개까지 확장해도 품질 저하가 없었고(p=0.61), 8명 팀에서만 5,006개 고유 역할이 나왔어요.

오픈소스 모델도 클로즈드 대비 품질 95%를 24배 낮은 비용으로 달성했어요. 결국 에이전트 설계의 핵심은 ‘직책 배분’보다 ‘목표·프로토콜·모델 역량’이라는 시사점이에요.