AgentScope 멀티 에이전트 파이프라인 — MsgHub + FanoutPipeline
SequentialPipeline, FanoutPipeline, MsgHub로 멀티 에이전트 시스템 구축. 코드 리뷰 팀 실전 패턴.

AgentScope 멀티 에이전트 파이프라인 — MsgHub + FanoutPipeline
에이전트 하나로는 한계가 있습니다. 리서치 → 분석 → 보고서 작성을 한 에이전트가 모두 하면, 프롬프트가 비대해지고 품질이 떨어집니다.
해결책은 전문 에이전트 여러 개를 파이프라인으로 연결하는 것입니다. AgentScope는 이를 위한 3가지 패턴을 제공합니다.
시리즈: Part 1: 시작하기 | Part 2 (이 글) | Part 3: MCP 서버 연동 | Part 4: RAG + 메모리 | Part 5: 실시간 음성 | Part 6: 프로덕션 배포
1. 세 가지 멀티 에이전트 패턴
관련 포스트

AI Engineering
LLM 추론 최적화 Part 4 — 프로덕션 서빙
vLLM과 TGI로 프로덕션 배포. Continuous Batching, Speculative Decoding, 메모리 버짓 설계, 처리량 벤치마크.

AI Engineering
LLM 추론 최적�� Part 3 — Sparse Attention 실전
Sliding Window, Sink Attention, DeepSeek DSA, IndexCache, Nvidia DMS. 동적 토큰 선별부터 Needle-in-Haystack 평가까지.

AI Engineering
LLM 추론 최적화 Part 2 — KV Cache 최적화
KV Cache 양자화(int8/int4), PCA 압축(KVTC), PagedAttention(vLLM). 실전 메모리 절감 코드와 시나리오별 설정 가이드.