병렬 프로그래밍을 해봤다면 직관이 있다. Python의 GIL은 스레드를 아무리 많이 만들어도 실제 실행은 하나씩 한다. 당신이 바로 AI 에이전트 시스템의 GIL이다. 에이전트들은 동시에 달린다. 하지만 그 결과물이 진짜 이해나 판단을 요구하는 순간, 모든 것이 당신이라는 단 하나의 락을 획득해야 한다.
Amdahl의 법칙은 더 냉정하다. 병렬화 성능 향상은 직렬로 남는 부분의 비율에 의해 제한된다. 에이전트를 8개로 늘려도 당신의 판단 처리 속도는 같다. 에이전트 추가는 큐만 길게 만든다.
근거
“You are the GIL of your AI agents. They all can run at once. But when any of their work needs genuine understanding of the architecture or resolving merge conflicts, that work has to acquire the lock. There is one lock. You hold it.”
“Spawning 8 agents doesn’t speed up your judgement time. It just makes the queue of things feeding into it much deeper.”
에이전트 추가는 비병목(코드 생성)을 최적화한다. 병목(판단·리뷰)은 여전히 당신 혼자다. 처리량은 리뷰 단계의 처리량과 정확히 같다.
연결된 생각
- 20260531-orchestration-tax-human-as-serial-bottleneck — 개념 본체: 오케스트레이션 세금의 구조적 정의
- 20260515-agent-bottleneck-is-management-not-intelligence — 같은 통찰: 병목은 에이전트 지능이 아니라 관리(판단)
- 20260514-runbook-is-the-actual-agent-not-the-llm — 연장: 실제 에이전트는 LLM이 아니라 운영 판단 구조