DAPPOS AI가 대화 한 번으로 끝나는 구조가 아니다

일반적인 챗봇은 질문을 받고 답변을 생성하면 한 번의 흐름이 끝나는 경우가 많음. 하지만 Web3 리서치는 검색→데이터 확인→계산→비교→검증처럼 앞 단계 결과가 다음 판단에 계속 영향을 줌.

DAPPOS의 Multi-Agent Framework, MAF는 공식 문서상 stateful graph backbone을 기반으로 구성됐습니다. 작업의 현재 상태를 유지하면서 다음 단계와 필요한 에이전트를 연결할 수 있는 구조임.

예를 들어 프로젝트 분석 중 온체인 지표에서 이상한 변화가 발견되면 처음 정해놓은 순서만 따라가는 게 아니라 추가 조사 단계로 이어지는 식임.

단순한 질문→답변보다 작업 상태를 가진 그래프로 복잡한 AI 업무를 이어간다는 점이 DAPPOS Intelligence Layer를 이해하는 첫 번째 포인트임.

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DAPPOS 모든 에이전트를 매번 돌리지 않는다

전문 AI가 수백 개 있다고 해서 질문 하나마다 전부 실행하면 오히려 느리고 비효율적임. 가격 하나를 묻는데 보안·마케팅·전략 에이전트까지 모두 움직일 이유는 없음.

DAPPOS 공식 문서는 MAF가 deterministic routing을 사용한다고 설명합니다. 요청과 현재 작업 상태를 기준으로 어떤 경로와 에이전트가 필요한지 정해 작업을 보내는 구조임.

따라서 간단한 질문은 짧은 흐름으로 처리하고, 여러 데이터와 판단이 필요한 요청은 더 복잡한 흐름으로 확장할 수 있음.

에이전트 수 자체보다 중요한 건 이번 질문에 필요한 작업자만 골라 연결하는 라우팅 구조라는 얘기임.

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