분산 에이전트 시스템: 내장형 에이전트 간의 오류 허용 협업

Distributed Agent System: Fault-Tolerant Collaboration Among Embodied Agents

인공지능 공학은 대규모 언어 모델(LLM)에 의한 수동적인 텍스트 생성에서 에이전트 기반 작업 실행으로 전환됨으로써, 제한된 자원 및 불확실한 환경 조건 하에서 장기적인 작업을 수행하는 데 새로운 신뢰성 문제를 야기합니다. 기존의 오류 제거 최적화 전략은 누적되는 오류 전파 문제를 해결하지 못합니다. 본 논문에서는 오류 허용 협업을 위한 디바이스-엣지-클라우드 프레임워크인 분산 에이전트 시스템(DAS)을 제안합니다. 우리는 에이전트의 신뢰성을 단일 단계에서의 완전한 정확성보다는 시스템 수준의 오류 내성으로 재정의하고, 다음과 같은 두 계층의 오류 내성 아키텍처를 제시합니다: 오류 허용 정렬을 통한 개별 에이전트 실행 신뢰성 및 반 형식 언어 프로토콜을 통한 에이전트 간 통신 신뢰성. 이 프레임워크는 산업 환경에서 신뢰할 수 있는 이기종 내장형 에이전트 협업을 위한 실용적인 공학적 경로를 제공합니다.

AI engineering is shifting from passive text generation by large language models (LLMs) to agent-driven task execution, creating new reliability challenges for long-horizon tasks under resource constraints and environmental uncertainty. Conventional error-elimination optimization strategies fail to address cumulative error propagation. This paper proposes Distributed Agent System (DAS), a device-edge-cloud framework for fault-tolerant collaboration among heterogeneous agents. We redefine agent reliability as system-level fault tolerance rather than single-turn zero-error accuracy, and present a two-layer fault-tolerance architecture: single-agent execution reliability via fault-tolerant alignment, and cross-agent communication reliability via semi-formal language protocols. This framework provides a practical engineering pathway for reliable heterogeneous embodied agents collaboration in industrial scenarios.