2025년 멀티 에이전트 평가 시스템 마스터하기

흥미진진한 멀티 에이전트의 세계에 오신 것을 환영합니다! 인간과 함께 복잡한 문제를 해결함으로써 생산성을 혁신적으로 향상시키는 이 놀라운 LLM 에이전트. 보고서 초안 작성부터 코드 디버깅, 데이터 센터 관리에 이르기까지 효과적으로 협업하는 AI 에이전트를 구축하는 능력은 AI 인력의 미래를 나타냅니다.

멀티 에이전트 시스템의 성공 여부는 어떻게 측정하나요? MAS(다중 에이전트 시스템)를 평가하는 것은 릴레이 경주에서 개별 선수뿐만 아니라 선수들 간에 바톤이 얼마나 원활하게 전달되는지 점수를 매기는 것과 같습니다.

하지만 그 전에 먼저...

멀티 에이전트 시스템이란 무엇인가요?

다중 에이전트 시스템에는 공유 환경에서 함께 작업하여 중요한 목표를 달성하는 여러 AI 에이전트가 포함되어 있습니다. 이 목표에는 각 에이전트의 기여가 필요할 수도 있고 필요하지 않을 수도 있습니다.

동일한 상담원에게 서로 다른 시스템 프롬프트를 전달하면 어떨까요? 멀티 에이전트 시스템을 사용하면 여러 상담원이 독립적으로 작업하면서 보다 체계적이고 효율적으로 작업을 인지하고 결정을 내릴 수 있습니다.

멀티 에이전트 평가 시스템이란 무엇인가요?

다중 에이전트 평가 시스템은 에이전트 시스템의 동작을 평가하는 데 사용되는 도구, 래퍼 또는 서비스로 이해할 수 있습니다.

이러한 시스템은 지연 시간이나 토큰 사용량과 같은 정량적 평가에만 국한되지 않습니다. 최신 평가 방법은 일관성 및 소스 콘텐츠와의 의미적 유사성과 같은 보다 정성적인 영역을 포괄하는 메트릭을 통해 에이전트 행동에 대한 심층적인 인사이트를 제공합니다.

MAS 평가의 재미(그리고 좌절)

멀티 에이전트 시스템(MAS)을 평가하려면 파이프라인의 모든 단계에서 올바른 질문을 해야 합니다. 이러한 측면은 시스템의 에이전트 설계를 재고하거나 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다:

1. 협력 및 조정

상담원들이 서로 사이좋게 지내고 있나요, 아니면 불성실하고 혼란스럽나요? 예를 들어 데이터 뱅크에서 상담원들은 다른 상담원이 활발히 사용 중인 동적 파일을 덮어쓰는 등의 충돌을 피하기 위해 협업해야 합니다. 

2. 도구 및 리소스 활용

상담원들이 도구를 얼마나 잘 활용하고 있나요? 데이터 분석을 위해 MAS를 배포하는 경우 상담원들이 워크로드를 효율적으로 나누고 있나요, 아니면 노력이 중복되고 있나요?

3. 확장성

상담원을 더 추가하면 시스템이 망가질 수도 있습니다. 규모에 따라 성능이 향상되나요, 아니면 상담원들이 서로의 발을 밟기 시작하나요? 상담원이 너무 많이 겹치면 귀중한 컴퓨팅 리소스를 잡아먹게 됩니다.

멀티 에이전트 평가 시스템을 구축하는 방법은?

멀티 에이전트 시스템을 위한 효과적인 평가 프레임워크를 만들려면 몇 가지 작업을 수행해야 합니다. 다음은 파이프라인을 구성하는 방법입니다:

1. 상담원 상호작용 로그: 분석을 위해 모든 의사 결정, 작업 및 커뮤니케이션을 추적하세요. 
2. 평가 메트릭: 상담원 상호작용에 대한 메트릭 및 벤치마크를 정의합니다.
3. 평가 프레임워크: 평가 구현을 시작하기에 적합한 프레임워크를 선택하세요.

1. 상담원 상호작용 로그

다중 에이전트 시스템을 평가하는 일반적인 작업에는 에이전트 수준의 책임이 유지되어야 합니다. 각 에이전트의 추론, 행동 및 결과를 보여주는 상호 작용에 대한 로그를 생성하면 시스템을 더욱 견고하게 만들 수 있습니다.

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이제 이러한 로그에는 타임스탬프, 툴 호출, 생성된 결과 또는 내부 대화가 포함될 수 있습니다. 다음은 Botpress 을 사용하여 배포된 상담원의 대화 샘플 로그입니다.

2. 평가 지표

MAS를 평가하려면 올바른 지표와 성과를 측정할 수 있는 실용적인 도구가 필요합니다. 로그가 준비되면 이제 무엇을 평가할지 결정해야 합니다. 다음은 MAS를 평가하기 위한 주요 메트릭입니다:

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이러한 시스템을 평가할 때는 협업, 도구 사용, 결과물 품질을 반영하는 지표에 초점을 맞춰야 합니다.

3. 평가 프레임워크

메트릭을 소싱하고 컴파일할 프레임워크를 선택할 때, 오픈 소스 라이브러리 형태로 제공되는 수많은 리소스를 쉽게 찾을 수 있습니다. 평가에 사용할 수 있는 최고의 프레임워크 중 몇 가지인 DeepEval, TruLens, RAGAS, DeepCheck를 살펴 보겠습니다:

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평가 프레임워크가 마련되었다면 이제 실행에 집중해야 할 때입니다. 수집한 메트릭과 인사이트를 바탕으로 멀티 에이전트 시스템을 개선하는 방법을 안내해야 합니다:

• 공동 작업 프로토콜 조정하기: 메트릭을 사용하여 상담원들이 상호 작용하고 작업을 공유하는 방식을 조정하세요.
• 리소스 할당 개선: 평가 프레임워크의 데이터는 도구 사용 또는 컴퓨팅 리소스 분배의 비효율성을 강조할 수 있습니다.
• 편견에 선제적으로 대응하세요: 앞서 언급한 평가 프레임워크를 정기적으로 점검하여 MAS 결과가 공정하고 공평하게 이루어지도록 합니다.

멀티 에이전트로 자동화 파이프라인 개선하기

다중 에이전트 평가 시스템은 효율적이고 신뢰할 수 있으며 적응력이 뛰어난 AI 에이전트를 만드는 초석입니다. 워크플로를 최적화하든, 의사 결정을 개선하든, 복잡한 작업을 확장하든, 강력한 평가 프레임워크는 시스템이 최상의 성능을 발휘하도록 보장합니다.

더 스마트하고 유능한 AI 에이전트를 구축할 준비가 되셨나요? Botpress 에서는 강력한 에이전트 시스템을 구축하고 관리하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 신속한 설계를 위한 에이전트 스튜디오와 같은 기능부터 Slack 및 WhatsApp 과 같은 플랫폼과의 원활한 통합까지 제공합니다. 

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자주 묻는 질문

1. 멀티 에이전트 시스템과 모듈식 단일 에이전트 시스템의 차이점은 무엇인가요?

다중 에이전트 시스템(MAS)은 각각 자체적으로 의사 결정을 내리고 독립적으로 행동하며 다른 에이전트와 상호 작용할 수 있는 여러 개의 자율 에이전트로 구성됩니다. 반면 모듈형 단일 에이전트 시스템에는 다양한 모듈을 제어하는 중앙 집중식 의사 결정자가 있어 독립적인 개체가 아닌 내부 구성 요소를 관리하는 하나의 에이전트입니다.

2. 멀티 에이전트 시스템은 기존 ML의 앙상블 학습과 어떻게 다른가요?

다중 에이전트 시스템에서는 에이전트가 서로 행동을 조율하고 실시간으로 환경에 적응합니다. 앙상블 학습은 여러 모델(예: 랜덤 포레스트 또는 부스팅)을 결합하여 예측 정확도를 향상시키지만 이러한 모델은 독립적으로 작동하며 런타임 중에 통신하지 않습니다.

3. 상담원 커뮤니케이션이 해석 가능하고 감사 가능한 상태로 유지되도록 하려면 어떻게 해야 하나요?

상담원 커뮤니케이션을 해석하고 감사할 수 있도록 하려면 발신자 ID, 타임스탬프, 메시지 유형 등의 메타데이터를 포함하여 모든 메시지를 JSON과 같은 구조화된 형식으로 로깅해야 합니다. 중앙 집중식 로깅 서비스나 분산 추적 시스템을 사용하면 투명성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

4. 상담원들이 MAS에서 서로 배울 수 있나요? 지식 공유는 어떻게 처리되나요?

예, MAS의 상담원은 칠판 시스템이나 메시지 전달 프로토콜과 같은 공유 데이터 구조를 사용하여 서로 학습할 수 있습니다. 시스템은 일관성을 보장하고 모순되는 학습 업데이트를 피하기 위해 충돌 해결 및 업데이트 동기화 메커니즘으로 설계되어야 합니다.

5. MAS를 확장하려면 어떤 인프라가 필요하나요?

멀티에이전트 시스템을 확장하려면 컨테이너 오케스트레이션을 위한 Kubernetes, 에이전트 간 통신을 위한 메시지 브로커(예: Kafka, RabbitMQ), 공유 상태 및 메모리를 위한 분산 데이터베이스(예: Redis 또는 Cassandra) 등의 구성 요소가 포함된 분산 인프라가 필요합니다.