기업용 멀티 에이전트 시스템 (Enterprise multi-agent systems)은 점점 더 다양한 협업 패턴을 노출하고 있지만, 실제 배포 시에는 합의 (consensus), 토론 (debate), 종합 (synthesis), 또는 더 단순한 단일 에이전트 워크플로 (single-agent workflow) 중 언제 무엇을 사용해야 하는지에 대한 근거가 부족한 경우가 많습니다. 본 논문은 협업 전략이 전역적으로 고정되기보다 문제 유형 (problem class)에 따라 동적으로 선택되어야 하는지를 평가합니다. 우리는 6개 산업, 5개 문제 유형, 4개 실행 조건, 셀당 3회 반복, 그리고 4개의 모델 암 (model arms: qwen_local, sonnet, gemma_openrouter, 그리고 보조적인 openai 클라우드 검증 암)을 아우르는 30개의 기업용 작업으로 구성된 고정된 매트릭스를 실행합니다. 생성된 1,440개의 모든 출력물은 고정된 Sonnet 루브릭 (rubric)에 의해 평가됩니다. 주요 연구 결과는 제한적이며 운영 측면에서 유용하지만, 원래의 엄격한 H1 가설을 입증하지는 못했습니다. 사전 등록된 '정확한 승자/신뢰 구간 (exact-winner/CI)' 기준은 지지되지 않았습니다. 즉, 정확한 승자의 정체성은 모델 암에 따라 불안정하며, 예측된 여러 전략이 관찰된 최선의 대안에 근접하기는 하지만 이를 능가하지는 않았습니다. 대신, 더 약한 수준의 '최선에 근접한 라우팅 (near-best routing)' 주장은 강력하게 지지됩니다. 사전 등록된 모든 모델 암과 문제 유형, 그리고 보조적인 OpenAI 검증 암에서도 예측된 전략은 관찰된 최적 조건과 품질 점수 기준 0.10점 이내의 차이를 보였습니다. 구조화된 준수 검증 (Structured compliance verification)은 원래의 매핑에 대한 가장 명확한 예외입니다. 모든 암에서 합의 (consensus)보다는 단일 에이전트 (single_agent)를 선호했습니다. 사전 등록된 Kendall의 W 테스트 결과, 베트남어 도메인 작업과 영어 도메인 작업 간에 네 가지 협업 조건의 순위 일관성에서 신뢰할 만한 차이가 발견되지 않았습니다 (두 계층 모두 평균 W = 0.20; 부호 순위 p = .85). 따라서 H2는 지지되지 않습니다. 결론적으로, 기업용 협업 정책은 결정론적인 승자 선택 법칙이 아니라, 보정된 기본값 (calibrated default)으로서 동적 라우팅 (dynamic routing)을 사용해야 합니다.