재귀적 에이전트 시스템 구축

요약

본 글은 수천 개의 에이전트를 조직처럼 운용하여 모델 훈련을 대규모로 자동화하는 재귀적 에이전트 시스템 구축 방안을 제시합니다. 이 시스템은 연구 과제를 분배하고, 실패 시 자동으로 알림하며, Fleet Manager 같은 메인 에이전트로 병렬 실험과 상태 관리를 자동화합니다.

핵심 포인트

• 수천 개의 에이전트를 조직처럼 운용하여 모델 훈련을 대규모로 자동화할 수 있습니다.
• Fleet Manager가 상시 실행되며, SSH 접속 및 디스크 파일 기반으로 상태를 관리합니다.
• 실패 작업은 Slack 등으로 즉시 알림하고, 프로세스 제어(종료/재시작)까지 가능합니다.
• 연구자의 시간 절약에 초점을 맞춘 대규모 ML 실험 운영 자동화가 핵심입니다.