에이전트 혼합

에이전트 혼합은 여러 명의 전문가에게 같은 질문을 던지고 그 답을 모아 하나의 결론으로 합치는 방식이다. 요리사 한 명에게만 맛을 보게 하는 대신, 여러 요리사가 각자 맛을 본 뒤 의견을 모아 최종 레시피를 정하는 것과 비슷하다.

모델마다 잘하는 것과 못하는 것이 다르기 때문에, 하나의 모델에만 의존하면 그 모델의 약점이 그대로 답에 드러날 수 있다. 여러 모델의 응답을 섞으면 한쪽 모델이 놓친 부분을 다른 모델이 보완해줄 여지가 생긴다.

다만 모델을 여러 개 동시에 돌리는 만큼 계산량과 시간, 비용이 늘어난다는 점은 감수해야 한다. 그래서 보통 속도나 비용이 중요하지 않고 답의 정확도가 더 중요한 상황에서 선택하는 방식이다.

기사에서는 "여러 모델의 응답을 섞는 MoA(Mixture of Agents) 방식도 가능하다"고 설명한다. 이는 헤르메스 에이전트를 쓸 때 모델을 하나만 골라 쓰거나 여러 개를 한꺼번에 돌릴 수 있는 여러 선택지 중 하나로 언급된 것으로, 이 기능 자체가 헤르메스 에이전트만의 것은 아니고 일반적으로 통용되는 방식의 이름이다.