다중 에이전트 오케스트레이션 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. Instead of one monolithic agent, what does multi-agent orchestration set up?
   • 여러 전문 에이전트를 조정하여 작업에 협력
   • 도구 없이 하나의 매우 큰 모델 실행
   • 모든 에이전트를 단일 미세 조정 모델로 대체
   • 모든 결정에서 인간을 영구적으로 제거
2. In an orchestrator-worker design, what does the lead agent usually do?
   • Runs all tools without a task plan
   • Decomposes the task, delegates subtasks, and combines results
   • Guarantees every worker is correct
   • Replaces all termination checks
3. Which is a real cost or risk of a multi-agent workflow?
   • Guaranteed lower latency
   • No need to check evidence
   • More coordination overhead and opportunities for errors to propagate
   • Automatic agreement with ground truth
4. 오케스트레이션에서 종료 조건은 어떤 역할을 합니까?
   • 모델의 어휘를 선택합니다.
   • 에이전트 간의 메시지를 암호화합니다.
   • 사용되는 GPU 수가 늘어납니다.
   • 에이전트가 무한 루프에서 상호 작용하는 것을 방지합니다.
5. Which multi-agent framework does the cited paper and documentation describe?
   • 자동 생성
   • LangGraph
   • CrewAI
   • 스윈 트랜스포머
6. 중앙 집중식 오케스트레이션과 분산형 오케스트레이션의 차이점은 무엇입니까?
   • 중앙 집중식은 GPU를 사용하고 분산형은 CPU를 사용합니다.
   • 중앙 집중식 제어에서는 하나의 오케스트레이터가 모든 단계를 라우팅합니다. 분산화에서는 에이전트가 직접 핸드오프합니다.
   • 중앙화에는 메모리가 없지만 분산화에는 항상 메모리가 있습니다.
   • 실제로는 동일합니다.
7. In AutoGen’s UserProxyAgent example, what may happen when an executable code block arrives and no human input is provided?
   • The conversation is guaranteed to terminate successfully
   • The agent silently rewrites its model weights
   • The agent can execute the code and return the result as a message
   • The assistant discards the code block and returns no message
8. What communication model does the AutoGen paper use?
   • A single static spreadsheet
   • A one-way image classifier
   • A shared GPU cache only
   • Agents converse through customizable message-based interactions