Moving multi-agent systems to production is messy. Most demos ignore the risk of infinite tool-call loops. I’m digging into the realities of orchestration, sharing how we build guardrails to kill runaway agents before they drain your latency budget.
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<p>전년 금감원은 소액결제 현금화 등 불법금융홍보를 방송통신심의위원회에 신청해 사이트 폐쇄와 게시글 삭제, 계정 중지 등을 결정했지만 ‘언론 보도에는 대응하지 않았다. 금감원 지인은 “언론의 보도는 광고로 규정할 수는 없어 보여서 판단쉽지 않은 면이 있다”고 했다.</p>
<p>신세계인터내셔널 관계자는 “스마트폰 소액결제는 신용카드 결제와 유사한 구조이기 덕에 스스로 계좌로 이체가 된다”고 전했다. LF몰 관계자 역시 “스마트폰 소액 결제는 다날, ISP/페이북 등으로 이미 결제가 된 부분이기 덕분에 현금으로 즉시 지급하고 있다”고 설명했다.</p>
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Everyone’s building multi-agent systems, but the gap between a clean demo and a production-ready workflow is massive. I’ve spent the last year debugging the chaotic edge cases that only appear at scale
<p>포털 카카오(Kakao)와 다음의 언론사 제휴를 심사하는 포털 뉴스제휴평가위원회가 12월11월 소액 결제 현금화 등 관련 기사를 다수 저술한 언론사들을 퇴출했다. 다만 직후에도 몇몇 언론을 중심으로 이 같은 기사가 나타났다 사라지는 일이 반복되고 있는 상황이다.</p>
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**Snippet (234 characters):** Multi-agent AI is great until you hit recursive tool-call loops that rack up costs
Multi-agent systems look great in demos, but production is a different beast. If you’ve wasted days debugging infinite tool-call loops, you know the reality. I’m breaking down the specific architectural patterns that keep complex AI workflows stable.