연합학습(FL)에서 통신 토폴로지, 클라이언트별 자원 배분, 집계 규칙이라는 세 가지 런타임 결정을 각각 전담하는 LLM 에이전트로 동시에 처리하는 다중 에이전트 오케스트레이터 FL-MAESTRO를 제안한 연구다. 코디네이터가 세 에이전트의 분석을 하나의 결정으로 통합하고, 비-LLM 실행가능성 검사가 라운드 실행 전 이를 확인한다. 서버의 실패 예측 목록을 활용해 집계되지 못할 클라이언트를 미리 배제함으로써 불안정한 엣지 네트워크에서 낭비되는 라운드 에너지의 주요 원인을 제거하며, 클라이언트 상태를 자연어 프로필로 읽어 이종 디바이스군에도 확장 가능하다. 비-IID CIFAR-10 벤치마크에서 최강 기준선과 동등한 정확도를 유지하면서 낭비 에너지를 3분의 1 이상에서 거의 0으로 줄였다.

• •통신 토폴로지·자원 배분·집계 규칙을 각각 담당하는 3개 전문 LLM 에이전트로 FL 런타임 결정을 동시 처리
• •코디네이터가 통합 결정, 비-LLM 실행가능성 검사로 라운드 실행 전 검증
• •실패 예측 클라이언트를 사전 배제해 불안정 엣지 네트워크의 낭비 에너지 원인 제거
• •자연어 클라이언트 프로필 사용으로 이종 디바이스 클래스에도 확장 가능
• •비-IID CIFAR-10에서 정확도 유지하며 낭비 에너지를 1/3 이상에서 거의 0으로 감소