GraphRAG의 다중 홉 추론을 위한 4단계 에이전트 오케스트레이션 패턴

커뮤니티는 복잡한 추론을 위한 다중 에이전트 오케스트레이션의 필요성에 공감하며, 상태 관리와 프롬프트 최적화에 대한 기술적 논의를 이어가고 있다.

• 복잡한 추론 워크로드에서는 검색 범위를 k-hop(k=2) 이내로 제한하여 컨텍스트 윈도우를 최적화하라.
• 에이전트 간 상태 전달 시 전체 그래프를 전달하지 말고, 구조화된 JSON 스키마로 압축하여 토큰 사용량을 줄여라.

• Adversarial multi-agent loops(Advocate/Skeptic)를 활용하면 GraphRAG에서 발생하는 모델의 아첨(sycophancy) 현상을 줄이고 추론 정확도를 높일 수 있다.
• 다중 에이전트 시스템에서 컨텍스트 윈도우를 관리하려면 검색 범위를 k-hop(k=2) 이내로 제한하는 것이 필수적이다.
• 에이전트 간 상태 전달 시 전체 그래프 데이터 대신 구조화된 JSON 스키마로 압축하여 토큰 오버헤드를 최소화해야 한다.