arXiv 2605.06208·2026-05-10 — 회 조회
에이전트 컨텍스트 감쇠: 왜 멀티 툴 에이전트가 7회 호출 후 일관성을 잃는가
Jin Park, Aldous Foster, Maya Sundaram, Yiren Liang · Princeton / DeepMind
멀티 스텝 에이전트 일관성의 실증적 경계: 성공률이 Claude 4.7, GPT-5, Gemini 3 Pro에서 7번째 툴 호출에 급락. 툴 트레이스 요약을 통한 완화책이 손실 대부분을 회복.
본 논문은 많은 빌더 포스트에서 비공식적으로 인용되는 “AgentEval-3” 발견을 형식화한다: 에이전트가 소수의 툴 호출 후 일관성을 잃는다. 저자들은 통제된 태스크 스위트(200개 태스크, 각 1-15 툴 호출)를 구축하고 툴 호출 깊이의 함수로 성공률을 측정.
급격한 7회 호출 절벽
| 태스크 내 툴 호출 | Claude 4.7 | GPT-5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|
| 1-3 | 96% | 95% | 93% |
| 4-6 | 91% | 89% | 88% |
| 7 | 78% | 74% | 76% |
| 8-10 | 51% | 48% | 53% |
| 11-15 | 28% | 24% | 31% |
7회 호출 변곡점은 세 프론티어 모델 모두에서 일관적이어서, 이는 모델별 훈련이 아닌 아키텍처 클래스(트랜스포머 + 표준 툴 사용 하니스)의 속성을 반영함을 시사.
왜 7인가
저자들은 이 한계가 컨텍스트 윈도우 용량이 아니라고 주장(세 모델 모두 10만 토큰 이상 여유). 대신, 초기 태스크 설명에 대한 어텐션이 툴 호출 트레이스가 커지면서 감쇠. 7번째 호출까지 태스크 설명은 다음 결정에 대한 모델의 유효 어텐션 예산의 8% 미만을 차지.
작동하는 완화책
| 기법 | 회복(7-10 호출 범위) |
|---|---|
| 주기적 태스크 재서술(4 호출마다 태스크 재주입) | +18% |
| 툴 트레이스 요약(5 스텝마다 이전 호출 압축) | +24% |
| 서브 에이전트로 분해(각 7 호출 미만) | +31% |
| 결합(재서술 + 요약 + 분해) | +38% |
서브 에이전트로의 분해 결과는 2026년 5월 6일 Anthropic Managed Agents가 출시한 패턴을 반향 — 구조적 수정은 어떤 단일 에이전트도 7회 호출 상한을 넘지 않게 하는 것.
실무자 노트
에이전트 워크플로우에 긴 툴 호출 체인이 있다면, 단일 태스크 시나리오라도 이는 오케스트레이터/워커 패턴의 실증적 정당화다. 기억할 숫자는 7: 서브 에이전트를 ≤6 호출 액션 예산으로 설계하고, 1 호출을 “부모에게 보고”용으로 예약하라. 진정으로 10단계 이상 필요한 태스크는 처음부터 멀티 에이전트 분해를 계획해야지, 단일 에이전트가 그것을 관통하며 일관성을 유지하길 바라지 말 것.