AI Orchestration

등장배경

단일 LLM의 한계

• 긴 작업을 여러 단계로 나눠야 할 때
• 최신 정보나 외부 데이터가 필요할 때
• 다른 시스템(DB, API, 파일 등)과 연동해야 할 때
• 서로 다른 전문성이 필요한 작업을 동시에 처리할 때

정의

여러 AI 모델, 에이전트, 도구들을 조율하여 복잡한 작업을 자동화하는 아키텍처

단일 LLM의 한계를 극복하기 위해 등장. 하나의 모델로는 처리하기 어려운 긴 작업 흐름, 다양한 도구 사용, 병렬 처리 등을 여러 컴포넌트가 협력해서 해결

특징

• 복잡한 작업 분해 및 자동화
• 전문화된 모델 조합으로 성능 향상
• 병렬 처리로 속도 개선