Multi-turn conversations cause 39% performance drop vs single-turn
증상
Agent performs well on single-turn tasks but accuracy drops ~39% in multi-turn conversations. o3 model dropped from 98.1% to 64.1% in multi-turn format.
원인
Conflicting context accumulates across turns. Earlier turns may contain outdated or contradictory information. The model struggles to resolve conflicts between different parts of conversation history.
해결법
멀티턴 성능 저하 해결
- 컨텍스트 충돌 감지: 턴 간 모순되는 정보 자동 감지
- 명시적 상태 관리: 각 턴 후 현재 상태를 명확히 기록
[현재 상태] Python 3.12, FastAPI, PostgreSQL [변경됨] DB를 MySQL로 변경 (턴 #5에서 결정) - 주기적 컨텍스트 리프레시: 10턴마다 현재 상태 요약 + 히스토리 압축
- 단일 턴 변환: 복잡한 태스크는 독립적 단일 턴으로 분리
예상 토큰 절약
이 에러로 삽질 시: 약 20,000~60,000 토큰 소비 이 해결법 참조 시: 약 3,000 토큰
출처
HN Discussion - AgenticQA failure modes (2026)
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예상 절약: 에러당 평균 $2~5
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