대규모 언어모델(LLM) 기반 에이전트들이 서로 정보를 전달할 때 메시지 형식이 최종 결과의 정확성에 어떤 영향을 미치는지에 대한 중요한 연구 결과가 발표되었습니다. 기존에는 구조화된 메시지가 비용을 절감하면서도 정확도를 유지한다는 의견과, 구조를 강제하면 오히려 생성 품질이 저하된다는 의견이 엇갈렸습니다. 이번 연구는 여러 단계를 거쳐 정보가 전달되는 '멀티-홉 릴레이(multi-hop relay)' 상황에 초점을 맞춰, 단순한 1회성 생성(one-shot generation)이 아닌 정보 복사 충실도(copy fidelity)가 핵심임을 밝혀냈습니다.
Zayx Shawn의 연구팀은 통제된 릴레이 테스트베드를 구축하여 12개의 원자적 사실(atomic facts)을 5가지 형식(자유로운 자연어, 정밀 지시 자연어, JSON, 트리플, 키-값)으로 6단계에 걸쳐 재인코딩하며 실험했습니다. 그 결과, 메시지 형식의 효과는 에이전트의 능력 수준(tier)에 따라 달라진다는 것을 발견했습니다. 강력한 릴레이 에이전트는 거의 손실 없이 정보를 전달했으며, 인지 부하가 추가되어도 형식별 충실도는 크게 변하지 않았지만 생성 비용은 24~53% 증가했습니다. 반면, 약한(1.5B) 릴레이 에이전트의 경우 6단계 후 정보 회수율의 형식 간 편차가 8.7배(2.3점에서 20.5점)나 벌어졌습니다. 이는 엄격한 형식에서 발생하는 인코딩 비용과 고정 키 JSON 스키마의 드리프트 저항성이라는 상반된 메커니즘 때문이었습니다.
이 연구는 구조화된 메시지 형식이 '오류를 교정하는 코드'라기보다는 '충실하고 오류를 국지화하는 채널' 역할을 한다는 점을 시사합니다. 즉, 일단 주입된 잘못된 값은 모든 형식에서 83~100%의 확률로 최종 단계까지 유지되었으며, 이는 각 형식의 참값 유지율과 거의 일치했습니다. 중요한 것은 잘못된 정보가 주변 사실에 부수적인 피해를 주지 않고 해당 위치에만 머문다는 점입니다. 따라서 에이전트 파이프라인을 설계할 때는 가장 약한 릴레이 에이전트의 성능을 고려하여 메시지 형식을 신중하게 선택해야 합니다. 이는 에이전트 간 협업 시스템의 효율성과 신뢰성을 높이는 데 핵심적인 지침이 될 것입니다.