핵심 발견은 이거예요

스탠퍼드 연구팀이 "AI 에이전트 여러 개를 쓰는 게 꼭 더 좋은 건 아니다"라는 걸 실험으로 증명했어요.

핵심 발견은 이거예요. 단일 에이전트와 팀이 같은 컴퓨팅 자원을 쓸 때, 혼자 작업하는 에이전트가 거의 항상 팀과 동등하거나 더 좋은 성능을 냈거든요. Qwen3, DeepSeek, Gemini 2.5 등 4개 모델에 5가지 팀 구성(순차 체인, 토론, 앙상블 등)을 비교한 결과예요.

이유는 단순해요. 에이전트끼리 중간 결과를 주고받을 때마다 정보가 손실되는데, 혼자 작업하면 하나의 추론 흐름이 끊기지 않고 유지되거든요. 단, 예외도 있어요. 입력 텍스트가 노이즈로 가득하거나 기반 모델이 약할 때는 팀 구성이 더 유리했어요. "긴 컨텍스트 중간에서 정보를 놓치는" 현상이 심할수록 역할 분담의 효과가 생기는 거예요.

멀티 에이전트가 만능이 아니라는 연구 결과인데, 컴퓨팅 비용을 고려하면 시스템 설계 판단 기준이 달라질 수 있어요.