역할 기반의 LLM 멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent Systems)은 적응형 역할 풀 (Adaptive Role Pools)을 필요로 하지만, 이러한 시스템을 적응시키는 것은 단순히 프롬프트 최적화 (Prompt Optimization)의 문제만이 아닙니다. 역할은 종종 역량 범위 (Capability Coverage), 메시지 호환성 (Message Compatibility), 검증 (Validation), 최종 답변 집계 (Final-answer Aggregation), 그리고 파서 호환 출력 프로토콜 (Parser-compatible Output Protocols)을 포함한 구조적 의무를 수반하기 때문입니다. 기존 시스템들은 역할 목록을 고정하여 적응성을 잃거나, 혹은 제약 없는 생성을 허용하여 역할 드리프트 (Role Drift)를 유발함으로써 구조적으로 필요한 역할을 제거하고 답변 계약 (Answer Contracts)을 깨뜨리는 문제를 겪습니다. 본 논문에서는 이를 계약 보존형 역할 진화 (Contract-preserving Role Evolution)로 공식화하며, 이는 모든 확정된 수정 사항이 다섯 가지 구조적 계약(역량, 통신, 검증, 집계, 출력 프로토콜)을 보존할 것을 요구합니다. 우리는 이 공식화를 SERO에 구현하였습니다. SERO는 자기 진화형 역할 오케스트레이션 (Self-Evolving Role Orchestration) 프레임워크로, 신용 가이드 검색 (Credit-guided Retrieval), 보호된 터미널 집계기 (Protected Terminal Aggregator) 및 조건부 검증기 수리 (Conditional Validator Repair)를 갖춘 신용 순위 기반 통신 DAG (Credit-ranked Communication DAG), 그리고 LLM이 제안한 수정 사항이 계약을 보존하고 작업 점수를 향상시킬 때만 확정되는 컨텍스트 밴딧 컨트롤러 (Contextual-bandit Controller)를 통해 타입화된 역할 카드 풀 (Typed Role-card Pool)을 진화시킵니다. 세 가지 LLM 백본 (Backbones)을 통한 실제 추론 벤치마크 실험은 계약 보존형 역할 진화의 가치를 입증합니다.