Multi-Agent Systems (MAS)의 복잡성 증가에 따른 비효율성 문제를 해결하기 위해, 기본 에이전트 아키텍처를 변경하지 않고 런타임에 적응적으로 감독하는 경량 모듈식 프레임워크인 SupervisorAgent를 제안합니다. LLM이 없는 적응형 필터에 의해 트리거되어 오류를 사전에 수정하고, 비효율적인 동작을 안내하며, 관찰을 정제합니다. GAIA 벤치마크에서 SupervisorAgent는 Smolagent 프레임워크의 토큰 소비를 평균 29.45% 감소시키면서 성공률은 유지했습니다. 추가 5개의 벤치마크에서도 광범위한 적용 가능성과 견고성을 입증했습니다.
