AI 에이전트 성능 최적화 전략 -- 병렬 실행, 모델 선택, 비용 관리

AI 에이전트 시스템의 성능 병목은 주로 LLM 호출 지연(1-5초), 순차 처리, 컨텍스트 윈도우 소진에서 발생합니다. 각 시스템은 이를 다르게 해결합니다. gstack의 Conductor는 10-15개 에이전트를 병렬 실행하고, Claude Code는 Subagent로 컨텍스트를 격리하며, OpenClaw은 세션별 직렬화 큐로 동시성을 제어합니다. 실전 최적화 전략은 세 가지입니다. 첫째, 경량 작업은 Gemini Flash(빠르고 저렴), 복잡한 작업만 Claude(정확하지만 느림)로 분배합니다. 둘째, 독립적인 작업은 Subagent/Conductor로 병렬 실행합니다. 셋째, Paperclip의 월별 예산 제어로 비용 폭주를 구조적으로 방지합니다.