연구진은 AI 코딩 에이전트 팀의 협업 과정을 측정하는 새로운 방법을 제시했어요. 기존 평가 방식은 팀의 성공 여부와 실행 비용만 측정했지만, 협업 과정은 간과돼 왔어요.
1902회 실행 결과, 팀 규모가 커질수록 직접 메시지 교환은 초기 급증하지만, 대규모 팀에서는 방송 메시지 사용이 증가하는 경향을 보였어요.
공유 사양 기반 작업은 밀접하게 연결된 팀 네트워크를, 파이프라인 작업은 지역 인터페이스를 중심으로 한 희소한 네트워크를 형성하며, 파일 공유는 메시지 교환을 줄이지만 때로는 오버헤드를 발생시키기도 해요.