자율 다중 에이전트 시스템(MAS)의 인지적 안정성 확보는 대규모 분산 AI의 핵심 과제이다. 기존 관찰 도구는 시스템 출력을 모니터링하지만, 추론 일관성이 손실된 후 에이전트 워크플로우가 얼마나 빠르게 복구되는지 정량화할 수 없다. 이 연구는 고전적인 신뢰성 지표(MTTR, MTBF 등)를 인지적 영역에 적용하여 MTTR-A(Agentic Systems의 평균 복구 시간)를 인지 복구 지연 시간의 런타임 측정치로 정의한다. MTTR-A는 MAS가 추론 변화를 감지하고 일관된 작동을 복원하는 데 필요한 시간을 정량화하며, 인프라 수리가 아닌 추론 일관성 복구를 포착한다. AG~News 코퍼스와 LangGraph 오케스트레이션 프레임워크를 사용한 벤치마크 시뮬레이션을 통해 여러 반사 모드에서 복구 지연 시간을 모델링했다. 자동 반사는 평균 약 6초 내에 안정성을 복원했으며, 인간 승인 개입은 약 12초가 소요되었다. 200번의 실행에서 중앙값 시뮬레이션 MTTR-A는 6.21+-2.14초, MTBF=6.7+-2.14초, NRR=0.08이었으며, 반사 전략 전반에 걸쳐 측정 가능한 런타임 복원력을 보여주었다.
