LLM 기반 멀티 에이전트 시스템(MAS)이 복잡한 작업에 유망한 패러다임으로 떠올랐어요. 하지만 단일 에이전트 시스템(SAS)보다 MAS가 언제 유리한지는 명확하지 않으며, 설정에 따라 성능이 일관되지 않게 달라져요.
연구진은 SAS가 공유 컨텍스트에 전체 추론 기록을 축적하는 반면, MAS는 제한된 중계 메시지로 연결된 분리된 로컬 컨텍스트를 사용한다는 정보 병목 현상 관점을 제시했어요. 중계 대역폭이 무한대일 경우 SAS는 전체 상위 컨텍스트를 전송하는 MAS로 시뮬레이션할 수 있어요.
중계가 제한될 때 정보 병목 현상이 발생하며, 불필요한 컨텍스트를 줄이면 효율성을 높일 수 있지만 작업 관련 정보 손실을 초래할 수도 있어요. 모델 성능에 따라 균형이 바뀌는 효과적인 파라미터 β로 이 균형을 제어하는 정보 병목 현상으로 이 균형을 공식화했어요.