Society를 연구 대상으로 Multi-Agent role decomposition, event-driven collaboration, MCP와 A2A의 책임 경계를 설계하고 실제 분리가 성능을 개선하는 조건을 검증한다.
Society role model, MCP/A2A boundary, orchestration experiment, CHO-FAM Multi-Agent Architecture.
| 주 | 과목 | 연구 질문 | 산출물 |
|---|---|---|---|
| 25 | Multi-Agent Systems | 사람과 Agent가 같은 파티에서 어떤 역할을 갖는가? | Society 역할 모델 |
| 26 | Orchestrator·Workers | 작업 분해를 모델에 맡길 때 얻는 효과는? | 오케스트레이션 실험 |
| 27 | MCP / A2A | Agent→Tool과 Agent→Agent의 책임 경계는? | A2A 계약 초안 |
| 28 | Multi-Agent Evaluation | Agent를 분리하면 언제 성능이 좋아지는가? | Multi-Agent Architecture 보고 |
사용 원칙: O’Reilly를 주교재 플랫폼으로 삼고, Manning은 Agent·LLM 심화 참고자료로 선택한다. 논문·공식문서는 연구 세미나 자료로 읽으며, CHO-FAM 저장소에서 구현과 실험으로 검증한다.
AI Agents in Action, 2e의 MCP·A2A·multi-agent 관련 장
MCP 및 agent collaboration 관련 공식 규격·원 논문
MCP·A2A 공식 문서, CHO-FAM Society 설계 문서
공식 목차 확인: 2026-09-15. Chapter 번호는 T1~T8의 영문 판본 기준이다. 아래 배치는 CHO-FAM 과목에 맞춘 학습 계획이며 출판사의 권장 순서는 아니다. 집중 범위는 학습용 요약으로, 원문 장 제목이 아니다.
주교재 지정 부분을 먼저 읽고 선택 참고는 필요할 때만 읽는다. 여러 Chapter가 있는 주는 해당 주제의 절을 발췌하며 전 장 완독을 요구하지 않는다. 읽기 약 2–3시간을 기준으로 실습 시간을 확보한다. 논문·공식 규격은 별도로 보완한다. 45–48주는 새 책 없이 기존 자료를 재독한다. 미래 주차는 교재 계획만 표시하며 상세 페이지는 예약 실행 시 생성한다.
| 주차 · 과목 | 주교재 · Chapter | 선택 참고 · Chapter |
|---|---|---|
| 25주차 · 예정 Multi-Agent Systems | T6 · AI Agents in Action, 2e Chapter 4 (§4.1) 집중 범위: 협업 구조 | T5 · Build an AI Agent (From Scratch) Chapter 9 (§9.1–9.2) 집중 범위: 역할 분리 |
| 26주차 · 예정 Orchestrator·Workers | T5 · Build an AI Agent (From Scratch) Chapter 9 (§9.3–9.5) 집중 범위: 위임·전달 | T6 · AI Agents in Action, 2e Chapter 4 (§4.2–4.4) 집중 범위: 흐름 검증 |
| 27주차 · 예정 MCP / A2A | T5 · Build an AI Agent (From Scratch) Chapter 3 (§3.4), 9 (§9.6) 집중 범위: MCP·A2A | T6 · AI Agents in Action, 2e Chapter 3 집중 범위: 연결 구현 |
| 28주차 · 예정 Multi-Agent Evaluation | T6 · AI Agents in Action, 2e Chapter 7 집중 범위: 협업 평가 | T5 · Build an AI Agent (From Scratch) Chapter 10 (§10.2–10.3) 집중 범위: 평가 재사용 |
27주차 A2A는 T5 Chapter 9 §9.6과 실행 시점의 공식 규격을 함께 확인한다.
읽기를 선호하고 O’Reilly를 구독하는 학습자를 위한 선택 독서 경로다. 기존 T1–T8 필수 교재와 주차별 Chapter는 그대로 유지한다. S1–S8은 별도의 보조교재 코드이며, 아래 자료를 모두 완독할 필요는 없다.
읽기 운영: 기본 읽기 2–3시간에 더해 여유가 있으면 주 60–90분 동안 선택 Chapter의 관련 절 또는 무료 읽을거리 하나를 읽는다. 총 학습시간을 늘리기 어렵다면 기존 선택 참고와 교체한다. 독서 노트에는 핵심 주장 3개, 반론·의문 1개, CHO-FAM 적용 아이디어 1개를 남긴다. 구현·실험 산출물은 유지한다.
| 주차 | 선택 교재 · Chapter · 읽기 초점 | 독서 질문 |
|---|---|---|
| 25주차 | S2 · Learning Domain-Driven Design Chapter 4 · 경계 간 통합 | Agent 간 책임 계약을 어떻게 정할까? |
| 26주차 | S6 · Designing Distributed Systems (2018 판본) Chapter 7, 10 · 분산 수집·작업 큐 | 병렬 작업의 부분 실패를 어떻게 모을까? |
| 27주차 | S6 · Designing Distributed Systems (2018 판본) Chapter 3–4 · 프록시·어댑터 | 프로토콜 연결부와 업무 로직을 어떻게 분리할까? |
| 28주차 | S3 · Designing Machine Learning Systems Chapter 6 · 평가 재독 | 단일 Agent 대비 협업의 이득은 무엇인가? |
Anthropic · Building effective agents
25–28주차 · 병렬 처리와 orchestrator-workers 패턴을 비교한다. MCP/A2A 규격 자체를 대체하지 않는다.
추가 자료 확인: 2026-09-18. 링크된 O’Reilly 영문 판본의 공개 목차 기준이며, 읽기 초점과 질문은 CHO-FAM용 제안이다. 계정별 본문 접근 여부는 로그인 후 확인한다. 분산 시스템·운영 서적은 설계 원리 중심으로 읽고, 오래된 코드/API 예시는 현재 공식 문서와 대조한다. 12개월차는 기존 독서의 재참조이며 새 필독 도서를 추가하지 않는다.