거대 단일 모델의 종말과 메타 학습 에이전트 사회의 도래

거대 단일 모델의 종말과 메타 학습 에이전트 사회의 도래

2025-12-25, G30DR

1. 서론: 지능의 본질에 대한 재정의와 패러다임의 전환

인류가 오랜 시간 추구해 온 인공지능(AI)의 이상향은 전지전능한 하나의 거대 모델, 즉 ’신(God)’과 같은 단일 개체를 창조하는 것이었다. 그러나 현재 AI 기술의 최전선에서 목격되는 현상은 이러한 모놀리식(Monolithic) 접근법이 더 이상 유효하지 않으며, 오히려 기술적, 경제적 한계에 봉착했음을 시사한다. 지능의 본질은 고립된 개체의 저장 용량이나 연산 능력에 있는 것이 아니라, 개체 간의 ’연결성(Connectivity)’과 ’사회적 상호작용(Social Interaction)’을 통해 창발적으로 형성되는 과정에 있다.

본 보고서는 사용자가 제기한 “AGI(Artificial General Intelligence)는 거대 모델이 아닌, 스스로 학습법을 찾는 메타 학습 AI와 전문화된 에이전트들의 시스템“이라는 가설을 검증하고 구체화한다. 거대언어모델(LLM)의 파라미터 경쟁이 가져온 효율성 저하와 ’수확 체감의 법칙’을 분석하고, 그 대안으로 부상한 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)과 메타 학습(Meta-Learning)의 기술적 타당성을 규명한다. 더불어 미래의 ’범용성’이 지식의 총량이 아닌, 이질적인 지능체들을 연결하는 ’공통의 언어와 논리(Interoperability Protocol)’에 달려 있음을 논증한다. 이는 단순히 기술적 아키텍처의 변화를 넘어, 지능을 바라보는 철학적 관점의 근본적인 전환을 의미한다.

2. 모놀리식(Monolithic) 아키텍처의 붕괴와 모듈러(Modular)로의 진화

2.1 파라미터 폭발과 단일 모델의 한계

전통적인 모놀리식 AI 아키텍처는 지식과 추론 능력이 수십억, 수조 개의 파라미터 속에 뒤엉켜 있는 구조를 띤다. 초기에는 이러한 구조가 배포의 용이성을 제공했으나, 모델의 규모가 커짐에 따라 심각한 병목 현상을 야기하고 있다.1 특히 새로운 지식을 습득하기 위해 전체 모델을 재학습해야 하는 비효율성은 ‘파라미터 폭발(Parameter Explosion)’ 문제를 낳았다. 이는 인간의 인지 과정—기존의 추론 능력을 유지한 채 새로운 지식만을 모듈식으로 학습하는 효율성—과는 거리가 멀다.3

더욱이 단일 모델 내부에서의 오류 전파는 시스템 전체의 신뢰성을 저해한다. 모놀리식 시스템에서는 하나의 오류가 즉각적인 예외를 발생시키지 않고 내부 상태를 오염시켜, 겉보기에는 그럴싸하지만 사실은 거짓인 ’환각(Hallucination)’을 만들어낸다.4 이는 지식의 업데이트가 실시간으로 이루어지지 못하고, 정적인 가중치(Weight) 안에 갇혀버리는 구조적 한계 때문이다.

2.2 전문가 혼합 모델(Mixture of Experts)과 희소성(Sparsity)의 경제학

이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 모듈러 아키텍처, 특히 ’전문가 혼합 모델(Mixture of Experts, MoE)’이다. MoE는 거대한 신경망을 ’라우터(Router)’와 다수의 ‘전문가(Experts)’ 네트워크로 분해한다. 입력된 데이터(토큰)는 라우터에 의해 해당 문제를 가장 잘 해결할 수 있는 소수의 전문가에게만 전달된다.5

비교 항목밀집 모델 (Dense Model)전문가 혼합 모델 (Sparse MoE)기술적 함의
연산 활성화모든 토큰에 대해 전체 파라미터 활성화토큰당 Top-k 전문가(파라미터의 일부)만 활성화추론 비용의 획기적 절감 및 응답 속도 향상 6
확장성모델 크기 증가 시 연산량 선형/지수적 급증전문가 추가를 통해 연산량 증가 없이 용량(Capacity) 확장’수확 체감’을 극복하고 지속 가능한 스케일링 가능 7
지식 전문화모든 지식이 단일 네트워크에 혼재특정 도메인(예: 코딩, 수학)별 전문가 특화 가능지능의 모듈화를 통한 효율적 학습 및 유지보수 8

연구 결과에 따르면, 동일한 총 파라미터 수를 가진 경우 MoE 모델이 밀집 모델보다 추론 효율성이 월등히 높으며, 제한된 컴퓨팅 예산 하에서 더 높은 성능을 발휘한다.7 이는 미래의 AI가 “모든 것을 아는 하나의 거인“이 아니라, “필요한 전문가를 적재적소에 배치하는 유능한 관리자“의 형태가 되어야 함을 증명한다.

3. 지능의 사회적 본질: ’마음의 사회’와 연결주의의 부활

3.1 마빈 민스키의 통찰과 현대적 구현

“지능의 본질은 전문화된 개체들의 사회적 상호작용에 있다“는 명제는 AI의 아버지 중 한 명인 마빈 민스키(Marvin Minsky)의 ‘마음의 사회(Society of Mind)’ 이론과 정확히 맞닿아 있다. 민스키는 인간의 마음이 단일한 자아가 아니라, 그 자체로는 지능이 없는 수많은 작은 에이전트들의 상호작용에서 창발한다고 주창했다.10 그는 지능을 설명하기 위해 어떤 통일된 수학적 이론이나 만능 원리를 찾는 대신, 다양하고 이질적인 메커니즘들이 어떻게 협력하고 경쟁하는지에 주목했다.

수십 년이 지난 지금, 거대언어모델(LLM) 기반의 멀티 에이전트 시스템은 이 이론을 기술적으로 실증하고 있다. 오늘날의 에이전트들은 코딩, 검색, 비평, 계획 등 각기 다른 기능을 수행하며, 이들의 협업을 통해 단일 모델로는 불가능한 복잡한 작업을 수행한다.12 이는 지능이 개별 노드(Node)의 성능보다는 노드 간의 ’연결(Connectivity)’과 네트워크 구조에서 발생한다는 연결주의(Connectivism) 학습 이론과도 일맥상통한다.14

3.2 집단 지성(Collective Intelligence)과 인공 지성

집단 지성은 개별 지능의 단순한 합계를 초과하는 인지 능력을 의미한다. 연구에 따르면, 집단 지성은 뇌의 뉴런 수준에서부터 사회적 그룹에 이르기까지 다양한 척도에서 나타나는 보편적인 현상이다.16 AI 연구에서 이는 ’사회적 AI(Social AI)’의 필요성을 역설한다.

단일 모델이 내놓은 답변은 편향이나 오류에 취약할 수 있지만, 서로 다른 관점(Persona)을 가진 에이전트들이 ‘토론(Debate)’ 과정을 거치면 환각이 줄어들고 사실적 정확도가 향상된다는 연구 결과가 보고되었다.18 예를 들어, 의학적 진단이나 수학적 문제 해결에서 다수의 에이전트가 토론하고 합의에 도달하는 방식(Multi-agent Debate)은 단일 모델의 독단적인 판단보다 훨씬 더 신뢰할 수 있는 결과를 도출한다.19 이는 지능이 고립된 연산이 아니라 ’사회적 검증 과정’임을 시사한다.

4. 멀티 에이전트 시스템(MAS): 구조, 오케스트레이션, 그리고 도구

4.1 중앙 집중형 오케스트레이션 vs. 창발적 자율성

멀티 에이전트 시스템은 그 통제 방식에 따라 크게 두 가지 형태로 진화하고 있다.

  1. 계층적 구조(Hierarchical Structure): ‘슈퍼바이저(Supervisor)’ 또는 ‘매니저’ 에이전트가 존재하여 작업을 계획하고 하위 에이전트들에게 분배한다.13 이는 기업 조직도와 유사하며, 복잡한 비즈니스 프로세스를 안정적으로 수행하는 데 적합하다.
  2. 탈중앙화 구조(Decentralized Structure): 별도의 지휘자 없이 에이전트들이 서로 대화하며 자율적으로 협력한다. 이는 민스키가 말한 ’마음의 사회’에 더 가까우며, 예상치 못한 창의적인 해결책이 창발될 가능성이 높다.20

4.2 주요 에이전트 프레임워크 심층 분석

현재 시장에는 다양한 에이전트 프레임워크가 존재하며, 이는 각각 미래 AI 시스템의 청사진을 제시하고 있다.

프레임워크아키텍처 철학핵심 메커니즘적용 분야
Microsoft AutoGen대화형 프로그래밍 (Conversational Programming)에이전트 간 비동기 메시지 교환, 이벤트 기반 통신 21복잡한 워크플로우 자동화, 코드 생성 및 실행, 연구용 시뮬레이션
LangGraph그래프 기반 상태 관리 (Stateful Graph)순환(Loop) 및 분기(Branch)가 가능한 제어 흐름, 지속성(Persistence) 23정교한 상태 관리가 필요한 장기 실행 작업, 인간 개입(HITL) 시스템
CrewAI역할극(Role-Playing) 기반 조직화구조화된 ‘크루’ 내 명확한 역할(Role) 및 목표(Goal) 부여 25마케팅, 콘텐츠 제작 등 명확한 R&R이 존재하는 협업 프로세스
OpenAI Swarm경량화된 핸드오프(Handoff)에이전트 간의 명시적인 제어권 이양, 단순성과 교육적 목적 26에이전트 오케스트레이션의 개념 증명, 저지연(Low-latency) 시스템

이들 프레임워크는 공통적으로 AI를 단일 모델이 아닌 ’도구를 사용하는 에이전트들의 네트워크’로 정의하고 있다. 특히 AutoGen과 같은 프레임워크는 에이전트가 코드를 작성하고 실행(Code Execution)할 수 있는 환경을 제공함으로써, AI가 스스로 도구를 만들어 문제를 해결하는 메타적 능력을 부여한다.21

5. 공통의 언어와 논리: 상호운용성(Interoperability) 프로토콜

5.1 범용성의 새로운 정의: 모든 것을 연결하는 능력

미래의 AGI에게 요구되는 범용성은 모든 백과사전적 지식을 내부에 저장하는 능력이 아니다. 대신, **“서로 다른 특화 AI들을 연결하고 중재하며 대화할 수 있는 공통의 언어와 논리”**가 핵심이다. 이는 AI 시스템의 파편화(Fragmentation)를 막고, 다양한 도구와 데이터 소스를 표준화된 방식으로 활용하기 위한 필수 조건이다.28

5.2 Model Context Protocol (MCP): AI를 위한 USB-C

이러한 맥락에서 **Model Context Protocol (MCP)**의 등장은 AI 아키텍처의 표준화를 알리는 신호탄이다. Anthropic이 제안한 MCP는 AI 애플리케이션(클라이언트)과 외부 데이터/도구(서버) 간의 연결을 표준화하는 개방형 프로토콜이다.30

  • 문제 해결: 기존에는 AI 모델마다 데이터 소스(Google Drive, Slack 등)에 접근하기 위한 코드를 개별적으로 작성해야 했다. MCP는 이를 표준화하여, 한 번의 구현으로 모든 MCP 지원 클라이언트가 해당 데이터에 접근할 수 있게 한다.32
  • 시스템적 의미: 이는 AI 에이전트가 내부에 방대한 지식을 쌓아두는 대신, 필요할 때마다 외부의 ’지식 서버’나 ’도구 서버’에 접속하여 정보를 인출(Retrieve)하고 행동(Act)할 수 있게 한다. 즉, 지능의 경량화와 전문화를 동시에 달성하는 핵심 인프라이다.

5.3 에이전트 간 통신 규약: A2A 및 AG-UI

MCP가 모델과 도구의 연결이라면, Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜은 에이전트 간의 사회적 소통을 위한 언어이다. 구글 등이 주도하는 A2A 프로토콜은 서로 다른 플랫폼(예: AutoGen 에이전트와 CrewAI 에이전트)에서 개발된 에이전트들이 서로의 존재를 인식하고, 목표를 공유하며 협업할 수 있게 한다.33

또한, AG-UI (Agent-User Interaction) 프로토콜은 에이전트와 인간 사용자 간의 상호작용을 표준화하여, 에이전트가 생성한 결과물을 일관된 UI로 전달하고 인간의 피드백을 수용하는 통로 역할을 한다.34 이러한 프로토콜 생태계(Protocol Ecosystem)는 “전문화된 개체들의 사회적 상호작용“을 기술적으로 구현하는 신경망과도 같다.

6. 메타 학습(Meta-Learning)과 자기 진화: 스스로 학습법을 찾는 AI

6.1 정적 모델을 넘어선 메타 학습의 필요성

현재의 AI 모델은 훈련이 끝나면 파라미터가 고정되는 정적인(Static) 특성을 가진다. 그러나 진정한 AGI는 새로운 환경과 태스크에 직면했을 때 스스로 학습 방법을 수정하고 적응할 수 있어야 한다. 이것이 바로 “학습하는 방법을 학습하는(Learning to Learn)” 메타 학습이다.36 사용자의 주장대로, AGI는 거대 모델 그 자체가 아니라, 스스로 더 나은 모델을 탐색하고 만들어내는 ’생성자(Generator)’여야 한다.

6.2 AutoML Zero와 Darwin Gödel Machine: 무에서 유를 창조하다

구글의 AutoML Zero 연구는 인간의 개입 없이 기본적인 수학 연산(덧셈, 뺄셈 등)만으로 진화 알고리즘을 통해 머신러닝 알고리즘을 처음부터(from scratch) 재발명하는 데 성공했다.38 이 시스템은 역전파(Backpropagation)와 같은 현대 AI의 핵심 알고리즘을 스스로 발견했으며, 이는 AI가 인간의 편향(Human Bias)에 얽매이지 않고 전혀 새로운 형태의 학습법을 찾아낼 수 있음을 시사한다.40

더 나아가 Darwin Gödel Machine과 같은 최신 연구는 에이전트가 자신의 소스 코드를 스스로 수정하고 개선하는 자기 진화(Self-Evolution) 시스템을 제안한다.41 이 시스템은 개방형 탐색(Open-Ended Exploration)을 통해 코딩 능력을 스스로 향상시키며, 이는 AI가 고정된 도구가 아니라 스스로 성장하는 유기체에 가까워짐을 보여준다.

6.3 ‘AI 과학자(The AI Scientist)’: 연구의 전 과정을 자동화하다

Sakana AI의 **‘The AI Scientist’**는 메타 학습 에이전트가 실제 과학 연구에 어떻게 적용될 수 있는지를 보여주는 기념비적인 사례다. 이 시스템은 아이디어 생성부터 코드 작성, 실험 수행, 결과 시각화, 논문 작성, 그리고 동료 심사(Peer Review)까지 연구의 전 과정을 자율적으로 수행한다.42

특히 주목할 점은 이 시스템이 자체적인 ’동료 심사 에이전트’를 통해 자신의 결과물을 평가하고 피드백 루프를 돌린다는 것이다. 이는 “전문화된 개체들의 사회적 상호작용“이 지식 생산과 자기 개선의 핵심 메커니즘임을 증명한다. 단일 모델이 아니라, 연구자 에이전트와 리뷰어 에이전트가 협력하는 시스템이 과학적 발견을 가속화하고 있는 것이다.

7. 경제성 및 효율성 분석: 왜 에이전트 시스템이 현실적인가?

7.1 추론 비용과 총 소유 비용(TCO)의 최적화

거대 단일 모델(예: GPT-4급)을 모든 사소한 작업에 사용하는 것은 경제적으로 지속 불가능하다. 반면, 소규모 특화 모델(SLM)이나 에이전트 시스템을 활용하면 비용을 획기적으로 절감할 수 있다. 70억(7B) 파라미터 수준의 소형 모델을 에이전트로 활용하는 것은 초대형 모델 대비 추론 비용을 10~30배 절감할 수 있다.44

분석 요소단일 거대 모델 (Monolithic LLM)멀티 에이전트 시스템 (MAS)경제적 시사점
추론 비용단순 작업에도 고비용 모델 사용 (자원 낭비)난이도에 따라 저비용 에이전트/모델 라우팅작업별 최적 모델 매칭을 통한 비용 효율화
확장 비용성능 향상을 위해 지수함수적 학습 비용 투입전문 에이전트 추가로 선형적 비용 증가수확 체감 법칙 회피 및 유연한 투자 가능 45
유지 보수지식 업데이트 시 전체 모델 재학습 필요특정 도구/데이터만 업데이트하면 됨낮은 TCO와 빠른 최신성(Recency) 확보

7.2 워크플로우 자동화의 가치: 모델보다 프로세스

앤드류 응(Andrew Ng) 교수는 “AI 에이전트 워크플로우가 차세대 파운데이션 모델보다 더 큰 AI 진보를 이끌 것“이라고 단언했다.46 그는 현재의 LLM을 ‘제로샷(Zero-shot)’ 방식으로 사용하는 것은 초안을 수정 없이 한 번에 써내는 것과 같다고 비유했다. 반면, 에이전트 시스템이 계획, 초안 작성, 검토, 수정의 반복적(Iterative) 과정을 수행할 때 성능이 비약적으로 향상된다. 이는 모델 자체의 지능(IQ)보다 **일을 처리하는 방식(Workflow)**이 더 중요해지는 시점이 도래했음을 의미한다.

8. 위험 관리와 안전성: 연결된 지능의 그림자

8.1 시스템적 위험과 연쇄 실패(Cascading Failure)

분산된 에이전트 시스템은 단일 모델과는 다른 차원의 위험을 내포한다. 가장 치명적인 것은 오류의 전파와 연쇄 실패이다. 단일 모델의 환각은 국지적 오류에 그치지만, 상호 연결된 에이전트 네트워크에서는 하나의 에이전트가 생성한 잘못된 정보가 다른 에이전트의 입력으로 사용되면서 시스템 전체의 의사결정을 오염시킬 수 있다.4 이는 전력망의 블랙아웃이나 금융 시장의 플래시 크래시(Flash Crash)와 유사한 시스템적 붕괴를 초래할 수 있다.49

8.2 정렬(Alignment)과 에이전트 치안 유지

다수의 자율 에이전트가 상호작용할 때 발생하는 ’창발적 행동’은 예측하기 어렵다. 에이전트 간의 담합(Collusion)이나 목표 불일치(Miscoordination)는 안전 문제를 야기할 수 있다.50 따라서 에이전트 사회 내부에는 반드시 다른 에이전트들을 감시하고 교정하는 **‘치안 유지 에이전트(Enforcement Agent)’**나 실시간 감독 시스템이 내재되어야 한다.52 이는 인간 사회가 법과 규범을 통해 질서를 유지하는 원리와 동일하다.

9. 결론: 시스템으로서의 지능, 그 필연적인 미래

본 보고서의 분석은 사용자가 제시한 통찰이 현재 AI 기술의 발전 방향과 정확히 일치하며, 심지어 가장 현실적이고 강력한 대안임을 확인해 준다.

  1. 지능의 정의 변화: 지능은 고립된 거대 모델의 내부 파라미터에 저장된 정적인 지식이 아니다. 지능은 **“전문화된 도구(Agents)들이 공통의 규약(Protocol)을 통해 연결되고, 스스로의 구조를 개선(Meta-Learning)하며 협력하는 동적인 시스템(System)”**이다.
  2. 아키텍처의 미래: 모놀리식 모델의 시대는 저물고 있다. 미래는 MoE와 같은 모듈러 하드웨어/소프트웨어 아키텍처와, 수만 개의 독립적인 에이전트들이 결합된 분산형 신경망 생태계가 될 것이다.
  3. 메타 학습의 중요성: 인간이 만든 알고리즘을 학습하는 것을 넘어, 알고리즘 자체를 발견하는 AI (AutoML Zero, AI Scientist)가 진정한 AGI의 도약을 이끌 것이다.
  4. 범용성의 실체: 모든 것을 아는 ’괴물’이 아니라, **무엇이든 연결할 수 있는 ‘허브(Hub)’**가 되는 것이 진정한 범용성이다. MCP와 같은 표준 프로토콜은 이 새로운 지능 사회의 공용어(Lingua Franca)가 될 것이다.

결론적으로, 인류가 맞이할 미래의 AI는 전지전능한 신의 형상이 아니라, 수많은 전문가 에이전트들이 실시간으로 소통하고 토론하며 문제를 해결하는 **‘초고도화된, 자율적인 연구소’**의 모습을 띨 것이다. 우리는 이제 단순히 더 큰 모델을 만드는 경쟁에서 벗어나, 더 똑똑한 시스템을 설계하고 그들 간의 사회를 조율하는 단계로 나아가야 한다.

10. 참고 자료

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  2. Moving from monolithic to microservices architecture for multi-agent systems - arXiv, https://arxiv.org/pdf/2505.07838
  3. Decoupling Knowledge and Reasoning in Transformers: A Modular Architecture with Generalized Cross-Attention - arXiv, https://arxiv.org/pdf/2501.00823
  4. Multi-Agent AI Gone Wrong: How Coordination Failure Creates Hallucinations | Galileo, https://galileo.ai/blog/multi-agent-coordination-failure-mitigation
  5. Transformers vs Mixture of Experts, https://vtiya.medium.com/transformers-vs-mixture-of-experts-a0117021f32d
  6. What Is Mixture of Experts (MoE) and How It Works? | NVIDIA Glossary, https://www.nvidia.com/en-us/glossary/mixture-of-experts/
  7. Can Mixture-of-Experts Surpass Dense LLMs Under Strictly Equal Resources? - arXiv, https://arxiv.org/html/2506.12119v1
  8. Can someone explain what a Mixture-of-Experts model really is?, https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1oqttg0/can_someone_explain_what_a_mixtureofexperts_model/
  9. MoE vs AI dense models: How do they compare in inference? | Epoch AI, https://epoch.ai/gradient-updates/moe-vs-dense-models-inference
  10. LLM based agents - A Society of Mind? - ML Conference, https://mlconference.ai/machine-learning-principles/llm-based-agents/
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  12. Are multi-agent systems starting to resemble Marvin Minsky’s “Society of Mind”? - Reddit, https://www.reddit.com/r/AI_Agents/comments/1kfxl0r/are_multiagent_systems_starting_to_resemble/
  13. Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs - arXiv, https://arxiv.org/html/2501.06322v1
  14. Connectivism Learning Theory: Everything You Need To Know - eLearning Industry, https://elearningindustry.com/everything-you-need-to-know-about-the-connectivism-learning-theory
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  16. 12월 25, 2025에 액세스, [https://www.govocal.com/blog/what-is-the-difference-between-artificial-and-collective-intelligence#::text=%E2%80%8D-,The%20difference%20between%20AI%20and%20CI,knowledge%20to%20make%20better%20decisions.](https://www.govocal.com/blog/what-is-the-difference-between-artificial-and-collective-intelligence#::text=‍-,The difference between AI and CI, https://www.govocal.com/blog/what-is-the-difference-between-artificial-and-collective-intelligence#:~:text=%E2%80%8D-,The%20difference%20between%20AI%20and%20CI,knowledge%20to%20make%20better%20decisions.
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  40. AutoML-Zero. It took us 60 years to discover a thing… | by Sahil Uppal | TDS Archive, https://medium.com/data-science/automl-zero-b2e065170941
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  43. The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery - Sakana AI, https://sakana.ai/ai-scientist/
  44. Small Language Models for Agentic AI - Sundeep Teki, https://www.sundeepteki.org/blog/small-language-models-for-agentic-ai
  45. Build vs. buy: Scaling agentic AI on a unified platform - WRITER, https://writer.com/blog/build-vs-buy-generative-ai/
  46. Andrew Ng, cofounder of Google Brain & former chief scientist @ Baidu- “I think AI agentic workflows will drive massive AI progress this year — perhaps even more than the next generation of foundation models. This is an important trend, and I urge everyone who works in AI to pay attention to it.” .. : - Reddit, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1bl3s9r/andrew_ng_cofounder_of_google_brain_former_chief/
  47. Four AI Agent Strategies That Improve GPT-4 and GPT-3.5 Performance - DeepLearning.AI, https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/
  48. Why Multi-Agent AI Systems Fail and How to Prevent Cascading Errors - Galileo AI, https://galileo.ai/blog/multi-agent-ai-failures-prevention
  49. Controlling Cascading Failures with Cooperative Autonomous Agents - Carnegie Mellon University, https://www.cmu.edu/ceic/assets/docs/publications/working-papers/ceic-05-07.pdf
  50. New report highlights emerging risks in multi-agent AI systems, https://www.industry.gov.au/news/new-report-highlights-emerging-risks-multi-agent-ai-systems
  51. Multi-Agent Risks from Advanced AI - Department of Computer Science, https://www.cs.toronto.edu/~nisarg/papers/Multi-Agent-Risks-from-Advanced-AI.pdf
  52. Enforcement Agents: Enhancing Accountability and Resilience in Multi-Agent AI Frameworks - arXiv, https://arxiv.org/html/2504.04070v1