단일 모델의 지능(IQ)을 높이는 것보다 여러 에이전트가 어떻게 서로의 의도를 이해하고 정신 모델(Mental Model)을 정렬하느냐가 시스템 전체의 성능을 결정한다. 이는 인간 조직에서도 뛰어난 개인보다 팀워크가 좋은 팀이 성과를 내는 것과 같은 원리다. 특히 ‘Collaborative Competence’라는 개념의 등장은 향후 AI 에이전트 평가의 기준이 ‘문제를 푸는 능력’에서 ‘함께 문제를 푸는 능력’으로 이동할 것임을 시사한다.
근거
최근 연구(CollabSim, Humans’ ALMANAC)들은 멀티 에이전트 시스템의 실패가 개별 지능의 부족이 아니라 협업 역량의 부재에서 기인한다고 밝히고 있다.
Multi-agent system의 실패 원인이 개별 agent의 task-solving 능력 부족이 아니라 collaborative competence 부족임을 밝힘.
연결된 생각
- 20260608-dynamic-software-paradigm-shift — 동적 시스템을 구축하기 위해서는 에이전트들 사이의 유기적인 협업이 전제되어야 함
- 20260608-death-of-coding-birth-of-reasoning-design — 인간 역시 에이전트 팀의 일원으로서 ‘협업 역량’을 갖춰야 함