기술 (Skills) 에서 재능 (Talent) 으로: 이질적인 에이전트를 실용적 기업으로 조직화하기

개별 에이전트의 능력은 모듈형 스킬과 도구 통합을 통해 급속히 발전해 왔으나, 다중 에이전트 시스템은 고정된 팀 구조, 긴밀하게 결합된 조정 로직, 그리고 세션에 종속된 학습으로 인해 여전히 제한받고 있습니다. 우리는 이것이 더 깊은 결여를 반영한다고 주장합니다. 즉, 개별 에이전트가 무엇을 알고 있는 것과 분리되어, 에이전트 군집이 어떻게 조립되고, 지배되며, 시간이 지남에 따라 개선되는지를 관리하는 원칙적인 조직적 계층의 부재입니다. 이 공백을 메우기 위해, 우리는 다중 에이전트 시스템을 조직적 수준으로 격상시키는 프레임워크인 extit{OneManCompany (OMC)}를 소개합니다. OMC 는 스킬, 도구, 런타임 구성을 extit{Talents}라는 이동 가능한 에이전트 정체성으로 포괄하며, 이질적인 백엔드를 추상화하는 타입화된 조직 인터페이스를 통해 오케스트레이션합니다. 커뮤니티 주도형 extit{Talent Market}은 온디맨드 채용을 가능하게 하여, 조직이 능력 격차를 해소하고 실행 중에도 동적으로 자체 구성을 재설정할 수 있게 합니다. 조직적 의사결정은 extit{Explore-Execute-Review} ($ ext{E}^2$R) 트리 검색을 통해 구현되며, 이는 계획, 실행, 평가를 단일 계층적 루프에서 통합합니다: 작업은 상향식 분해되어 책임 소재가 있는 단위들로 나뉘고, 실행 결과는 하향식 집계되어 체계적인 검토와 개선이 추진됩니다. 이 루프는 종결과 데드락 자유에 대한 형식적 보장을 제공하면서도 인간 기업의 피드백 메커니즘을 반영합니다. 이러한 기여들은 다중 에이전트 시스템을 정적이며 사전 구성된 파이프라인에서 다양한 도메인의 개방형 작업에 적응할 수 있는 자기 조직화 및 자기 개선 AI 조직으로 변모시킵니다. PRDBench 에서의 경험적 평가 결과, OMC 는 $84.67 ext{ extperthousand}$의 성공률을 달성하여 기존 최고 수준을 $15.48$ 퍼센트 포인트 상회했으며, 크로스 도메인 사례 연구는 그 보편성을 추가로 입증했습니다.