멀티플레이어 에이전트 협업 프레임워크 ‘qm’: AI 워크플로우 오케스트레이션의 새로운 접근법
단일 LLM 응답을 넘어 다수의 AI 에이전트가 상호작용하며 복잡한 업무를 수행하도록 돕는 멀티플레이어 에이전트 하네스(Harness) ‘qm’을 분석합니다. LLM 기반 서비스 설계 시 고려해야 할 협업 구조와 워크플로우 제어 방안을 살펴봅니다.
단일 LLM 응답을 넘어 다수의 AI 에이전트가 상호작용하며 복잡한 업무를 수행하도록 돕는 멀티플레이어 에이전트 하네스(Harness) ‘qm’을 분석합니다. LLM 기반 서비스 설계 시 고려해야 할 협업 구조와 워크플로우 제어 방안을 살펴봅니다.