Anthropic의 멀티 에이전트 연구 시스템 구축: 아키텍처, 엔지니어링 도전 과제 및 주요 원칙

## Anthropic의 멀티 에이전트 연구 시스템 구축: 아키텍처, 엔지니어링 도전 과제 및 주요 원칙
- blog: https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system?fbclid=IwY2xjawK5ke1leHRuA2FlbQIxMABicmlkETE0MERpRmpvYmJiNmRabzVzAR4SCcZLoFap729eCNoW5P6AlbKcOAJDJg1fQX-F4kAvIdzSPTWfh_xZTaK-mg_aem_JHfqL7Usdn7pzgtfSNnwRg

Anthropic이 발행한 이 글은 그들의 **다중 에이전트 연구 시스템** 구축 경험을 공유하며, 이 시스템이 어떻게 **클로드(Claude) AI**를 활용하여 복잡한 웹 기반 연구 작업을 효율적으로 수행하는지 설명합니다. 핵심은 **오케스트레이터-워커 패턴**으로, 리드 에이전트가 연구 계획을 세우고 여러 **하위 에이전트(subagents)**에게 특정 작업을 병렬로 위임하여 정보를 수집하게 합니다. 이 접근 방식은 **토큰 사용량을 늘려 성능을 향상**시키지만, 동시에 **비용이 증가**하고 **에이전트 간의 조정 복잡성**을 야기하는 단점도 지닙니다. 글은 **프롬프트 엔지니어링, 효과적인 에이전트 평가, 그리고 생산 환경에서의 신뢰성 확보**에 대한 교훈을 강조하며, 이러한 다중 에이전트 시스템이 개방형 연구 작업에 특히 유용하다고 결론 내립니다.

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