본 논문은 협업 다중 에이전트 시스템(MAS)에서 적응성, 확장성, 수렴 보장과 관련된 문제점을 해결하기 위해 제안된 Hierarchical Adaptive Consensus Network (\hacn) 아키텍처에 대해 소개한다. 이 아키텍처는 작업 특성 및 에이전트 성능 지표를 기반으로 다양한 컨센서스 정책을 제안하는 3단계 구조를 가진다. 첫 번째 계층은 지역 에이전트 클러스터의 신뢰도 기반 투표 결과를 수집하고, 두 번째 계층은 클러스터 간 부분 지식 공유 및 동적 타임아웃을 통해 통신을 촉진한다. 세 번째 계층은 적응형 의사 결정 규칙을 사용하여 시스템 전체의 조정 및 최종 중재를 제공한다. 제안된 모델은 기존의 완전 연결 MAS의 $\bigO(n^2)$ 통신 복잡도와 비교하여 $\bigO(n)$ 통신 복잡도를 달성하며, 시뮬레이션 환경에서 컨센서스 수렴 시 통신 오버헤드를 99.9% 감소시켰다.
