LLM 기반 멀티 에이전트 오케스트레이션의 한계와 개선점

현재 LLM 모델들은 여러 에이전트를 관리하는 오케스트레이션보다는 개별 작업 수행에 특화되어 학습되었다. 계층적 구조를 프롬프트로 강제해도 주 에이전트가 하위 에이전트의 작업을 가로채거나 병합 과정에서 오류를 범하는 경우가 빈번하다. Claude Swarms와 같은 기능조차 PR 병합 등에서 매끄럽지 않은 결과를 보인다. 따라서 모델 학습 단계부터 관리자 역할을 포함하는 구조적 개선이 필요하다.