대규모 언어 모델은 단순한 채팅 인터페이스에서 계획, 추론, 외부 도구와의 상호 작용이 가능한 자율 시스템으로 발전했습니다. 이러한 진화의 다음 단계는 멀티 에이전트 소프트웨어 엔지니어링으로, 단일 모놀리식 모델에 의존하는 대신 전문화된 AI 에이전트들이 협력하여 복잡한 비즈니스 워크플로우를 해결합니다. 플래너는 작업을 분해하고, 리서처 에이전트는 기업 지식을 검색하며, 코딩 에이전트는 구현을 생성하고, 리뷰어 에이전트는 출력을 검증하며, 실행 에이전트는 승인된 작업을 수행할 수 있습니다. 이 아키텍처는 매력적으로 보이지만, 실제 배포에서는 여러 에이전트를 조정하는 것이 프롬프트 체인을 작성하는 것보다 분산 시스템을 구축하는 것과 훨씬 더 유사하다는 것을 보여줍니다.주요 과제는 모델의 지능이 아니라 시스템의 신뢰성입니다. 에이전트가 추가될 때마다 환각, 컨텍스트 손실, 지연, 재시도 및 연쇄 실패의 기회가 늘어납니다. 개별적으로 높은 정확도를 가진 다섯 개의 에이전트가 포함된 워크플로우는 각 핸드오프가 불확실성의 또 다른 소스가 되기 때문에 여전히 일관되지 않은 결과를 생성할 수 있습니다. 따라서 엔지니어링 과제는 프롬프트 엔지니어링에서 오케스트레이션, 상태 관리, 복원력 및 관찰 가능성으로 전환됩니다.