Strands 멀티에이전트

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멀티에이전트 패턴

왜 나누는가 · 패턴 지형 · Strands의 4가지 구현

PART 1 · 패턴 개요

왜 멀티에이전트인가

에이전트 하나에 모든 것을 맡길 때 생기는 세 가지 문제

컨텍스트 포화

도구 수십 개 + 긴 이력이 한 컨텍스트에 몰림 — 도구 선택 정확도와 응답 품질이 함께 하락

역할 충돌

분석·실행·검증을 하나의 system prompt에 담음 — 페르소나가 섞여 지시가 모호해짐

병렬 불가

독립적인 하위 작업도 한 에이전트가 순차 처리 — 대기 시간이 작업 수에 비례해 증가

takeaway

해법은 분업 — 전문 에이전트로 나누고, 협업 방식을 패턴으로 설계합니다.

PART 1 · 패턴 개요

패턴 지형 — 업계 표준과 Strands

멀티에이전트 협업의 보편 패턴 4가지 — Strands는 전부 내장 구현으로 제공

업계 일반 패턴 Strands 구현

중앙 위임 Supervisor–Worker — 관리자가 전문가에게 분배 → Agents-as-Tools — 하위 에이전트를 @tool로 장착

자율 협업 Handoff Network — 에이전트끼리 대화를 넘김 → Swarm — 핸드오프 도구로 동적 라우팅

결정적 흐름 DAG Orchestration — 의존 그래프대로 실행 → Graph — 노드·엣지 정의, 병렬·순환 지원

순차 파이프라인 Sequential Pipeline — 단계별 처리·재시작 → Workflow — 태스크 상태 저장·추적 내장

PART 1 · 패턴 개요

멀티에이전트 패턴

복잡도·자율성·제어력 3축으로 구분하는 4가지 협업 아키텍처

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멀티에이전트 패턴

복잡한 문제를 여러 에이전트가 나눠 해결합니다 — 단순 위임부터 완전 오케스트레이션까지

• Agents-as-Tools — Supervisor 중심 위임
• Swarm — 동적 대화 라우팅
• Graph — DAG/순환 복합 파이프라인
• Workflow — 프로덕션 오케스트레이션

takeaway

패턴에 우열은 없습니다 — 문제 특성에 맞는 선택이 핵심입니다.

PART 1 · 패턴 개요

멀티에이전트 패턴 비교

자율성이 높을수록 제어력이 낮아지는 트레이드오프 — Swarm과 Workflow가 양극단

패턴	복잡도	자율성	제어력	적합 시나리오
Agents-as-Tools	낮음	낮음	높음	Supervisor 중심 위임
Swarm	중간	높음	낮음	동적 대화 라우팅
Graph	높음	중간	중간	DAG/순환 복합 파이프라인
Workflow	높음	낮음	높음	프로덕션 오케스트레이션

takeaway

자율성과 제어력은 트레이드오프입니다 — Swarm은 자율이 높은 대신 제어가 낮고, Workflow는 그 반대입니다.

PART 1 · 패턴 개요

자율성 vs 구조화 매트릭스

구조화 = 실행 흐름을 사전에 고정하는 정도 · 자율성 = 런타임에 에이전트가 결정하는 정도

PART 1 · 패턴 개요

패턴 선택 의사결정

첫 질문은 제어를 어디에 둘 것인가 — 예/아니오로 좁혀가는 패턴 선택