Meta, thin orchestrator 패턴으로 AI 에이전트 신뢰성 강화

• Meta의 thin orchestrator 아키텍처가 20개 이상의 워크플로우를 14개 전문 에이전트로 라우팅하여 데이터 컬럼 온보딩 시간을 3~4일에서 1시간 미만으로 단축함
• 도메인 추론을 서브에이전트로 분리하고 중앙 라우터를 결정론적으로 유지함으로써 약 3분의 2의 변경 사항을 중요한 인간 편집 없이 달성함
• 1,300줄짜리 오케스트레이터가 시퀀싱과 신뢰성 검사를 담당하고, 14개 서브에이전트가 스키마 관리, 코드 생성, 검증 등 특정 작업을 수행함
• 워크플로우 템플릿을 통해 기존 에이전트의 시퀀싱만 변경하면 새로운 사용 사례를 추가할 수 있어 신규 에이전트 코드가 전혀 필요 없음

Architecture Design

• 오케스트레이터는 고정된 7단계 프로토콜을 따르며, 격리된 서브에이전트 내에서만 LLM 추론이 포함된 위임 단계가 존재함
• 서브에이전트는 런타임에 필요 시 지식 파일을 로드하여 재배포 없이 즉시 업데이트가 적용되도록 설계됨
• 결정론적 라우팅 결정과 확률적 도메인 추론을 분리하여 컨텍스트 교차 오염을 방지함

Implementation Benefits

• 컨텍스트 격리를 통해 에이전트가 하나의 데이터 소스에서 다른 소스로 패턴을 적용하는 것을 막아 환각(hallucination)을 줄임
• 실패가 개별 서브에이전트 내에서 격리되어 오케스트레이터 상태나 다른 에이전트 컨텍스트의 손상을 방지함
• 새로운 서브에이전트가 지식 소스, 체크리스트, 문제 해결 매핑을 갖춘 표준화된 구조를 따르므로 신규 기능 추가가 템플릿 기반 작업이 됨