Agentic AI 패턴 가이드 3: 선택 기준, 비용, 토폴로지

Agentic pattern은 복잡한 구조부터 고르는 것이 아닙니다. 비용, latency, 예측 가능성, 실패 복구 가능성을 기준으로 가장 단순한 구조부터 선택해야 합니다.

어떤 패턴을 써야 할까?

원칙

위로 갈수록 단순 · 저렴 · 예측 가능, 아래로 갈수록 복잡 · 비싸지만 강력. 항상 위쪽부터 시도하고, 한계에 부딪힐 때만 아래로 내려가세요.

비용/레이턴시 비교

패턴	복잡도	비용	레이턴시	예측가능성
Single LLM	낮음	낮음	낮음	높음
Prompt Chaining	낮음~중간	낮음~중간	중간	높음
Routing	중간	중간	중간	중간~높음
Parallelization	중간	중간~높음	낮음~중간	중간
Orchestrator-Workers	높음	높음	높음	낮음~중간
Evaluator-Optimizer	높음	높음	높음	중간
Autonomous Agent	매우 높음	매우 높음	높음	낮음
Human-in-the-Loop	중간	중간	사람 대기 포함	높음

Multi-agent 토폴로지 선택

Orchestrator-Workers를 확장할 때 3가지 구조 중 선택 — 규모와 자율성 수준이 기준.

토폴로지	제어 구조	자율성	디버깅	적합한 규모
Supervisor	중앙 집중	낮음	쉬움	소·중
Swarm	피어 handoff	높음	어려움	중
Hierarchical	다층 계층	중간	중간	대

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추가 정리

핵심 요약

패턴 선택의 기본 원칙은 단순한 구조부터 시작하는 것입니다. 비용과 latency, 예측 가능성을 기준으로 Workflow, Orchestrator, Autonomous Agent, Human-in-the-Loop를 선택해야 합니다.

보충 해설

Multi-Agent 토폴로지는 운영 난도가 높습니다. Supervisor는 통제가 쉽고, Swarm은 유연하지만 디버깅이 어렵고, Hierarchical은 규모 확장에 유리합니다. 선택 기준은 자율성보다 관측 가능성과 실패 복구 가능성입니다.