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우리가 회사에서 하나의 프로젝트를 진행한다고 생각해 보겠습니다.
새로운 서비스를 만들기 위해서는 생각보다 많은 사람이 필요합니다.
누군가는 시장을 조사하고, 누군가는 서비스의 방향을 기획하며, 개발자는 실제 기능을 구현합니다.
디자이너는 화면을 만들고, 마지막에는 다른 사람이 결과물을 검토할 수도 있습니다.
각자 맡은 역할은 다르지만 모두 하나의 목표를 위해 협력합니다.
그렇다면 AI도 이렇게 일할 수 있을까요?
하나의 AI에게 모든 일을 맡기는 것이 아니라, 여러 AI가 서로 다른 역할을 맡아 하나의 팀처럼 협력하도록 만드는 것입니다.
바로 여기에서 Multi-Agent System(멀티 에이전트 시스템)이라는 개념이 등장합니다.
멀티 에이전트 시스템을 쉽게 이해하기 위해 하나의 서비스를 만드는 상황을 생각해 보겠습니다.
사용자가 AI에게 다음과 같이 요청합니다.
“대학생을 위한 새로운 공부 관리 서비스를 기획해 줘.”
하나의 AI가 모든 작업을 처음부터 끝까지 처리할 수도 있습니다.
하지만 여러 AI Agent에게 역할을 나누는 방법도 있습니다.
먼저 Research Agent가 시장을 조사합니다.
현재 어떤 공부 관리 서비스가 있는지 찾아보고, 사용자들이 기존 서비스에서 어떤 불편을 이야기하는지 자료를 수집합니다.
조사가 끝나면 결과를 Planning Agent에게 전달합니다.
Planning Agent는 조사 결과를 바탕으로 어떤 문제를 해결해야 하는지 정리하고 서비스의 핵심 기능과 방향을 설계합니다.
그다음에는 Development Agent가 등장할 수 있습니다.
Planning Agent가 만든 요구사항을 읽고 필요한 데이터 구조나 API를 설계하고 실제 코드 작성까지 도울 수 있습니다.
마지막에는 Review Agent가 지금까지 만들어진 결과를 확인합니다.
시장조사의 내용과 실제 기획이 연결되어 있는지, 요구사항에서 빠진 부분은 없는지, 작성된 코드에 문제가 없는지 등을 다시 검토합니다.
전체적인 흐름을 단순하게 표현하면 다음과 같습니다.
사용자의 목표
↓
Research Agent
자료 조사
↓
Planning Agent
문제 정의와 기획
↓
Development Agent
기술 설계와 구현
↓
Review Agent
검토와 개선
↓
최종 결과
회사에서 여러 사람이 자신의 전문 분야를 담당하며 하나의 프로젝트를 완성하는 것과 상당히 비슷합니다.
여기서 중요한 단어가 바로 Agent입니다.
일반적인 AI에게 질문하면 AI는 질문에 대한 답변을 만들어 줍니다.
하지만 AI Agent는 단순히 답변을 생성하는 것에서 한 단계 더 나아가 주어진 목표를 달성하기 위해 필요한 작업을 판단하고, 정보를 확인하거나 도구를 사용하며, 다음 행동을 수행하도록 구성될 수 있습니다.
그리고 이러한 Agent가 하나가 아니라 여러 개 존재하면서 서로 역할을 나누어 작업하도록 만든 구조가 Multi-Agent System입니다.
예를 들어 하나의 Agent는 검색을 담당할 수 있습니다. 다른 Agent는 데이터 분석을 담당합니다. 또 다른 Agent는 코드를 작성하고,
마지막 Agent는 앞에서 만들어진 결과를 검토합니다. 즉, 하나의 거대한 AI에게 모든 능력을 요구하는 대신 각 Agent에게 역할을 부여하고 협업하도록 만드는 방식입니다.
저는 이 개념을 ‘AI로 이루어진 작은 팀’이라고 생각하면 가장 쉽게 이해할 수 있다고 생각합니다.
사람으로 이루어진 팀에도 역할이 있습니다.
기획자가 있고, 개발자가 있고, 디자이너가 있고, 리서처가 있으며, 관리자가 있습니다.
멀티 에이전트 시스템에서도 비슷하게 Agent마다 역할과 목표를 부여할 수 있습니다.
물론 실제 멀티 에이전트 시스템이 반드시 사람의 조직 구조를 그대로 따라야 하는 것은 아닙니다.
Agent들이 동시에 작업할 수도 있고, 서로 의견을 비교할 수도 있으며, 한 Agent가 다른 Agent의 결과를 평가하거나 필요하면 이전 단계로 다시 작업을 요청하도록 설계할 수도 있습니다.
예를 들어 Review Agent가 결과를 확인했는데 시장조사 자료가 부족하다고 판단했다고 생각해 보겠습니다.
그렇다면 바로 최종 결과를 만드는 대신 Research Agent에게 추가 조사를 요청할 수 있습니다.
Research → Planning → Development → Review에서 끝나는 것이 아니라, Review → 문제 발견 → Research 또는 Development로 돌아가기 → 다시 Review처럼 반복적인 작업 구조를 만들 수도 있는 것입니다.
이러한 구조 덕분에 여러 Agent가 서로 다른 관점에서 하나의 문제를 해결하도록 만들 수 있습니다.
하지만 Agent가 많다고 해서 반드시 결과가 좋아지는 것은 아닙니다.
역할을 제대로 나누지 않으면 여러 Agent가 같은 일을 반복할 수도 있고, 서로 다른 결과를 만들어 혼란이 발생할 수도 있습니다. Agent 사이에 전달되는 정보가 잘못되면 오류가 다음 단계로 계속 이어질 수도 있습니다.
그래서 Multi-Agent System에서 중요한 것은 단순히 AI를 여러 개 사용하는 것이 아닙니다.
각 Agent에게 어떤 역할을 줄 것인지, 어떤 정보를 공유하게 할 것인지, 누가 먼저 작업할 것인지, 서로 다른 의견이 나오면 어떻게 결정할 것인지, 언제 작업을 종료할 것인지 같은 협업 구조를 설계하는 것이 중요합니다.
결국 Multi-Agent System의 핵심은 AI의 숫자가 아닙니다.
여러 AI Agent가 하나의 목표를 달성하기 위해 서로 다른 역할을 맡고, 정보를 주고받으며, 협력하도록 만드는 것.
이것이 Multi-Agent System을 이해하는 가장 중요한 출발점입니다.
이번 글에서는 Multi-Agent System이 무엇인지부터 시작해 여러 Agent가 어떻게 역할을 나누고 협력하는지, 그리고 하나의 AI를 사용하는 것과 어떤 차이가 있는지 쉽게 알아보겠습니다.
하나의 AI와 여러 AI Agent가 일하는 방식은 무엇이 다를까요?
Multi-Agent System이라는 개념을 처음 접하면 이런 생각이 들 수 있습니다.
“요즘 AI 하나도 굉장히 많은 일을 할 수 있는데 굳이 여러 Agent를 만들어야 할까?”
실제로 간단한 작업이라면 하나의 AI만으로도 충분한 경우가 많습니다.
예를 들어 이메일 한 통을 작성하거나, 짧은 문서를 요약하거나, 간단한 아이디어를 정리하는 작업이라면 굳이 여러 Agent에게 역할을 나눌 필요가 없습니다.
하지만 하나의 목표 안에 여러 종류의 복잡한 작업이 포함되기 시작하면 이야기가 조금 달라질 수 있습니다.
예를 들어 AI를 이용해 새로운 서비스를 기획한다고 생각해 보겠습니다.
하나의 AI에게 다음과 같이 요청할 수 있습니다.
“최근 시장을 조사하고 경쟁 서비스를 분석해서 새로운 서비스 아이디어를 만들고, 기능 요구사항과 개발 계획까지 작성해 줘.”
하나의 AI가 이 모든 내용을 한 번에 처리할 수도 있습니다.
시장에 대해 설명하고, 아이디어를 제안하고, 필요한 기능과 개발 방법까지 이어서 작성할 수 있습니다.
이러한 방식의 장점은 단순합니다. 하나의 AI와 대화하기 때문에 구조가 복잡하지 않고 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.
하지만 프로젝트가 커지면 하나의 AI가 처리해야 하는 역할도 계속 늘어나게 됩니다.
시장조사를 해야 하고, 자료의 신뢰성을 확인해야 하고, 사용자의 문제를 분석해야 하며, 서비스를 기획하고, 기술 구조를 설계하고, 결과까지 검토해야 합니다.
이때 Multi-Agent System에서는 하나의 AI에게 모든 역할을 맡기지 않고 업무를 나눌 수 있습니다.
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 👤 사용자의 목표
│ │
│ "대학생을 위한 공부 관리 서비스를
│ 기획해 줘." │
└────────────────────┬────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 🔎 1. Research Agent
│ │
│ 역할 : 시장 및 경쟁 서비스 조사
│ │
│ "시장과 경쟁 서비스를 조사하고
│ 근거가 되는 자료를 정리해."
│ │
│ 결과 → 경쟁사 / 사용자 후기 / 시장 정보
└────────────────────┬────────────────────┘
│
│ 조사 결과 전달
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 🧠 2. Planning Agent
│ │
│ 역할 : 문제 정의 및 기능 기획
│ │
│ "조사 결과를 바탕으로 사용자 문제를
│ 정의하고 필요한 기능을 설계해."
│ │
│ 결과 → 문제 정의 / 핵심 기능 / 우선순위
└────────────────────┬────────────────────┘
│
│ 기획 결과 전달
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 💻 3. Development Agent
│ │
│ 역할 : 기술 구조 설계
│ │
│ "기획된 기능을 구현하기 위해 필요한
│ 데이터와 API를 설계해."
│ │
│ 결과 → DB / API / 기술 구조
└────────────────────┬────────────────────┘
│
│ 개발 설계 전달
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 🔍 4. Review Agent
│ │
│ 역할 : 전체 결과 검토
│ │
│ "앞의 결과를 확인하고 근거가 부족하거나
│ 서로 맞지 않는 부분을 찾아줘."
│ │
│ 결과 → 오류 / 누락 / 개선사항
└────────────────────┬────────────────────┘
│
▼
┌───────────────┐
│ 문제가 있는가? │
└───────┬───────┘
YES │ │ NO
┌───────┘ └─────────┐
│ │
▼ ▼
🔄 해당 Agent에게 ✅ 최종 결과
다시 요청
예를 들어 첫 번째 Agent에게는 하나의 역할만 부여합니다.
Research Agent에게는 “시장과 경쟁 서비스를 조사하고 근거가 되는 자료를 정리해.”
두 번째 Agent(Planning Agent)는 기획에 집중합니다.
“Research Agent가 조사한 자료를 바탕으로 사용자 문제를 정의하고 필요한 기능을 설계해.”
세 번째 Agent(Development Agent)는 기술적인 부분을 담당합니다.
“기획된 기능을 실제로 구현하려면 어떤 데이터와 API가 필요한지 설계해.”
마지막 Agent(Review Agent)는 검토를 담당합니다.
“앞의 결과를 확인하고 근거가 부족하거나 서로 맞지 않는 부분을 찾아줘.”
이렇게 하면 각각의 Agent가 자신의 역할에 조금 더 집중할 수 있습니다.
사람이 팀을 만드는 이유와도 비슷합니다.
한 사람에게 시장조사, 기획, 개발, 디자인, 검토를 모두 동시에 맡기는 것보다 각 분야를 담당하는 사람이 역할을 나누면 복잡한 프로젝트를 조금 더 체계적으로 관리할 수 있습니다.
여러 Agent를 사용하는 또 하나의 특징은 서로의 결과를 확인하게 만들 수 있다는 것입니다.
예를 들어 Planning Agent가 새로운 기능을 제안했다고 생각해 보겠습니다.
Review Agent가 이를 확인한 결과 실제 시장조사에서는 해당 기능을 원하는 사용자 근거가 부족하다는 사실을 발견할 수 있습니다.
그러면 바로 최종 결과를 확정하는 것이 아니라 다시 Research Agent에게 추가 조사를 요청하도록 만들 수 있습니다.
기획 → 검토 → 문제 발견 → 추가 조사 → 기획 수정 → 다시 검토와 같은 흐름이 만들어지는 것입니다.
서로 다른 Agent에게 다른 관점을 부여하는 방법도 있습니다.
예를 들어 하나의 Agent에게는 새로운 아이디어를 적극적으로 제안하도록 하고, 다른 Agent에게는 위험과 문제점을 중심으로 검토하도록 만들 수 있습니다.
한 Agent는 “이 아이디어를 어떻게 구현할 수 있을까?”를 고민하고, 다른 Agent는 “이 아이디어가 실패한다면 어떤 이유 때문일까?”를 검토하는 것입니다.
이렇게 서로 다른 역할을 가진 Agent가 결과를 비교하면 하나의 관점만으로 문제를 바라보는 것을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
하지만 여기서 주의할 점도 있습니다.
Multi-Agent가 항상 Single Agent보다 뛰어난 것은 아닙니다.
Agent가 많아지면 그만큼 시스템도 복잡해집니다.
Agent끼리 정보를 전달해야 하고, 각각의 결과를 저장해야 하며, 어떤 Agent가 다음 작업을 수행할지 결정해야 합니다.
여러 모델을 반복적으로 호출한다면 처리 시간이나 비용 역시 증가할 수 있습니다.
심지어 역할을 제대로 나누지 않으면 여러 Agent가 비슷한 답변을 반복해서 만드는 상황도 발생할 수 있습니다.
예를 들어 간단한 SNS 글 제목 하나를 만드는 데 Research Agent, Writing Agent, Review Agent, Manager Agent까지 모두 동원한다면 오히려 불필요하게 복잡한 시스템이 될 수 있습니다.
따라서 중요한 것은 Agent를 많이 만드는 것이 아닙니다. 문제의 복잡도에 맞는 구조를 선택하는 것입니다. 간단한 작업이라면 하나의 AI가 빠르고 효율적일 수 있습니다.
반대로 조사, 분석, 계획, 실행, 검증처럼 서로 다른 종류의 작업이 연결되어 있고 중간 결과를 확인하면서 여러 단계를 거쳐야 한다면 Multi-Agent 구조를 고려해 볼 수 있습니다.
저는 이를 회사의 팀 구성과 비슷하게 생각합니다.
간단한 일을 처리하는 데 굳이 여러 부서를 만들 필요는 없습니다.
하지만 프로젝트의 규모가 커지고 필요한 전문성이 다양해지면 자연스럽게 역할을 나누게 됩니다.
AI도 마찬가지입니다.
하나의 AI가 모든 일을 하는 방식에서, 필요에 따라 여러 Agent가 역할을 나누어 협력하는 방식으로 확장하는 것.
이것이 Single Agent와 Multi-Agent System의 가장 큰 차이라고 볼 수 있습니다.
여러 AI Agent는 어떻게 서로 정보를 주고받으며 협력할까요?
여러 AI Agent에게 각각 역할을 나누었다고 해서 자동으로 하나의 팀이 되는 것은 아닙니다.
사람으로 이루어진 팀에서도 각자 따로 일하기만 한다면 좋은 결과를 만들기 어렵습니다.
시장조사를 담당한 사람이 조사 결과를 기획자에게 전달해야 하고, 기획자는 정리된 요구사항을 개발자에게 전달해야 합니다. 개발 과정에서 문제가 발견되면 다시 기획자와 이야기해야 할 수도 있습니다.
Multi-Agent System도 비슷합니다.
한 Agent가 만든 결과를 다른 Agent가 이해하고 다음 작업에 활용할 수 있어야 합니다.
예를 들어 새로운 서비스를 만드는 AI 팀이 있다고 생각해 보겠습니다.
가장 먼저 Research Agent가 시장조사를 수행합니다.
Research Agent는 인터넷 검색이나 제공된 자료를 이용해 경쟁 서비스와 사용자 의견을 조사합니다.
그리고 단순히 “조사를 완료했습니다.”라고 끝내는 것이 아니라 다음 Agent가 활용할 수 있는 형태로 결과를 정리합니다.
예를 들면 주요 경쟁 서비스, 반복적으로 등장하는 사용자 불편, 시장에서 발견한 특징, 참고한 자료, 추가로 확인해야 할 내용 등을 정리할 수 있습니다.
이 결과가 Planning Agent에게 전달됩니다.
Planning Agent는 처음부터 시장조사를 다시 하는 것이 아니라 Research Agent가 만들어 놓은 결과를 입력으로 받아 자신의 작업을 시작합니다. 사용자의 문제가 무엇인지 정의하고, 어떤 기능으로 문제를 해결할 것인지 결정합니다.
이렇게 하나의 Agent가 작업을 마친 뒤 그 결과를 다른 Agent에게 넘겨주는 방식을 쉽게 업무를 인계하는 것이라고 생각할 수 있습니다.
AI Agent 시스템에서는 이를 handoff라는 표현으로 설명하기도 합니다.
하지만 Agent들이 항상 일렬로만 움직여야 하는 것은 아닙니다.
어떤 작업은 여러 Agent가 동시에 진행할 수도 있습니다.
예를 들어 새로운 서비스 아이디어를 평가한다고 생각해 보겠습니다.
한 Agent는 시장성을 분석합니다.
다른 Agent는 기술적으로 구현 가능한지 확인합니다.
또 다른 Agent는 사용자 경험의 관점에서 문제점을 찾아봅니다.
각각의 Agent가 같은 아이디어를 서로 다른 관점에서 검토하는 것입니다.
그리고 마지막에 Manager 역할을 하는 Agent가 세 결과를 모아 비교할 수 있습니다.
시장성 분석
↘
기술 가능성 분석 → 결과 종합 → 최종 판단
↗
사용자 경험 분석
이렇게 하면 하나의 AI가 한 가지 관점에서 판단하는 것보다 여러 관점의 결과를 함께 확인할 수 있습니다.
여기서 중요한 것이 정보 공유입니다.
Agent A가 알고 있는 중요한 내용을 Agent B가 전혀 알지 못한다면 협업이 제대로 이루어지기 어렵습니다.
예를 들어 Research Agent가 “사용자들이 복잡한 회원가입 과정을 가장 불편해한다.”라는 중요한 정보를 발견했다고 생각해 보겠습니다.
그런데 이 정보가 Planning Agent에게 전달되지 않는다면 Planning Agent는 여전히 복잡한 회원가입 기능을 설계할 수도 있습니다.
그래서 Multi-Agent System에서는 어떤 정보를 다음 Agent에게 전달할 것인지가 중요합니다.
모든 대화와 자료를 무조건 전달하는 것도 좋은 방법만은 아닙니다.
정보가 지나치게 많아지면 중요한 내용을 찾기 어려워지고 처리해야 하는 데이터 역시 증가할 수 있기 때문입니다.
따라서 각 Agent에게 자신의 작업에 필요한 정보만 적절하게 전달하는 구조가 필요합니다.
사람이 회의를 할 때 수개월 동안의 모든 대화를 처음부터 다시 이야기하지 않고 필요한 결정 사항과 자료를 정리해서 공유하는 것과 비슷합니다.
그리고 Multi-Agent System에서는 단순한 정보 전달보다 한 단계 더 나아가 피드백을 주고받도록 만들 수도 있습니다.
Research Agent
↓
Planning Agent
↓
Review Agent
↓
문제 발견?
↙ ↘
YES NO
↓ ↓
추가 조사 최종 결과
↓
기획 수정
↓
재검토
↓
필요하면 반복
예를 들어 Planning Agent가 서비스 기획안을 완성했습니다.
그 결과가 Review Agent에게 전달됩니다.
Review Agent가 내용을 검토하다가 문제가 하나 발견됩니다.
“이 기능이 실제 사용자 문제를 해결한다는 근거가 부족합니다.”
그렇다면 그대로 최종 결과를 만드는 것이 아니라 Research Agent에게 다시 작업을 요청할 수 있습니다.
Research Agent는 해당 부분을 추가로 조사합니다.
새로운 조사 결과는 다시 Planning Agent에게 전달되고, Planning Agent는 기존 기획을 수정합니다.
그리고 수정된 결과를 Review Agent가 다시 검토합니다.
즉, 조사 → 기획 → 검토 → 문제 발견 → 추가 조사 → 기획 수정 → 재검토라는 반복적인 구조가 만들어집니다.
저는 이 부분이 Multi-Agent System을 이해할 때 특히 중요하다고 생각합니다.
여러 Agent를 연결한다는 것은 단순히 AI 1 → AI 2 → AI 3처럼 순서대로 답변을 만드는 것만을 의미하지 않습니다.
필요하다면 다시 이전 단계로 돌아가고, 다른 Agent에게 의견을 요청하고, 여러 결과를 비교하고, 잘못된 결과를 수정하면서 하나의 목표에 조금씩 가까워지는 협업 구조를 만드는 것입니다.
그리고 결국 Multi-Agent System의 성능은 각각의 Agent가 얼마나 뛰어난지만으로 결정되지 않을 수 있습니다.
아무리 뛰어난 Agent를 여러 개 사용하더라도 서로 필요한 정보를 제대로 전달하지 못하거나 역할이 겹치고, 잘못된 결과를 검증하지 않는다면 좋은 결과를 얻기 어렵습니다.
반대로 각각의 Agent가 해야 할 역할이 명확하고, 필요한 정보가 정확하게 전달되며, 중요한 결과에는 검토 과정이 있고, 문제가 발생했을 때 다시 이전 단계로 돌아갈 수 있다면 여러 Agent가 하나의 팀처럼 움직이는 구조를 만들 수 있습니다.
결국 Multi-Agent System에서 중요한 것은 AI의 숫자가 아니라 협업의 구조입니다.
사람으로 이루어진 좋은 팀이 단순히 뛰어난 사람을 많이 모아 놓은 팀이 아닌 것처럼, AI로 이루어진 팀에서도 각 Agent가 어떻게 역할을 나누고 정보를 공유하며 서로의 결과를 개선하는지가 중요합니다.
Multi-Agent System은 어떤 상황에서 활용할 수 있을까요?
Multi-Agent System의 가장 흥미로운 점은 하나의 분야에서만 활용되는 기술이 아니라는 것입니다.
하나의 목표를 달성하기 위해 여러 종류의 작업이 필요하고, 각각의 작업에서 서로 다른 능력이 필요하다면 Multi-Agent 구조를 생각해 볼 수 있습니다.
대표적인 예가 소프트웨어 개발입니다.
하나의 서비스를 개발하려면 단순히 코드를 작성하는 것만으로 끝나지 않습니다.
먼저 사용자의 요구사항을 이해해야 하고, 어떤 기능이 필요한지 정리해야 합니다. 시스템 구조를 설계하고 실제 코드를 작성한 뒤에는 코드가 제대로 동작하는지 테스트해야 합니다.
Multi-Agent System에서는 이러한 작업을 여러 Agent에게 나누어 맡길 수 있습니다.
예를 들어 Planning Agent는 사용자의 요구사항을 분석해 개발 계획을 만듭니다.
Coding Agent는 계획을 바탕으로 실제 코드를 작성합니다.
Testing Agent는 작성된 코드를 실행하거나 테스트 결과를 확인해 문제가 있는 부분을 찾습니다.
Review Agent는 전체 코드와 요구사항을 비교하면서 빠진 기능이나 개선해야 할 부분을 검토합니다.
그리고 문제가 발견되면 다시 Coding Agent에게 수정 작업을 요청할 수 있습니다.
즉, 요구사항 분석 → 개발 계획 → 코드 작성 → 테스트 → 검토 → 수정이라는 개발 과정 자체를 여러 Agent의 협업 구조로 만들 수 있는 것입니다.
또 다른 활용 분야는 리서치와 자료 조사입니다.
예를 들어 어떤 기업이 새로운 시장에 진출하기 전에 시장조사를 진행한다고 생각해 보겠습니다.
하나의 Agent에게 “이 시장을 전부 조사해 줘.”라고 요청할 수도 있습니다.
하지만 조사해야 하는 범위가 넓다면 여러 Agent에게 역할을 나누는 방법도 있습니다.
한 Agent는 시장 규모와 성장성을 조사합니다.
다른 Agent는 주요 경쟁 기업을 조사합니다.
또 다른 Agent는 소비자의 반응과 요구사항을 분석합니다.
그리고 마지막 Agent가 각각의 조사 결과를 하나로 모아 공통된 특징과 중요한 차이를 정리합니다.
시장 조사 Agent
경쟁사 조사 Agent
소비자 분석 Agent
↓
분석 Agent
↓
최종 리서치 결과
처럼 구성할 수 있습니다.
여러 Agent가 서로 다른 영역을 동시에 조사할 수 있기 때문에 복잡한 주제를 여러 방향에서 살펴보는 데 활용할 수 있습니다.
하지만 여기서도 단순히 여러 Agent의 답변을 모으는 것으로 끝나서는 안 됩니다.
서로 다른 자료에서 같은 사실을 다르게 설명하고 있을 수도 있기 때문에 출처를 확인하고, 중복된 내용을 제거하고, 서로 충돌하는 정보가 있다면 추가 조사를 수행하는 검증 과정이 필요합니다.
콘텐츠 제작에서도 Multi-Agent System을 생각해 볼 수 있습니다.
예를 들어 하나의 브랜드가 새로운 제품을 출시한다고 가정해 보겠습니다.
먼저 Research Agent가 제품과 시장, 목표 고객을 조사합니다.
Strategy Agent는 조사 결과를 바탕으로 어떤 메시지를 전달할지 결정합니다.
Writing Agent는 SNS 콘텐츠나 광고 문구 등의 초안을 작성합니다.
Visual Agent는 콘텐츠에 필요한 이미지나 영상의 방향을 정하거나 관련 생성 도구를 활용할 수 있습니다.
마지막으로 Review Agent가 브랜드의 분위기와 메시지가 서로 일치하는지 확인합니다.
하나의 제품 정보에서 SNS 콘텐츠, 광고 문구, 이미지, 영상 기획처럼 여러 결과물이 만들어질 수 있는 것입니다.
이 방식의 장점은 각각의 콘텐츠를 완전히 따로 만드는 것이 아니라 같은 브랜드 목표와 정보를 공유하면서 여러 결과물을 연결할 수 있다는 점입니다.
고객지원에서도 활용 가능성을 생각해 볼 수 있습니다.
고객이 “결제했는데 서비스 이용이 되지 않아요.”라고 문의했다고 가정해 보겠습니다.
첫 번째 Agent는 고객의 질문을 분석해 어떤 문제인지 분류할 수 있습니다.
그다음 Agent는 회사의 도움말 문서나 내부 자료에서 관련 해결 방법을 찾습니다.
필요하다면 다른 Agent가 계정이나 결제 시스템에서 확인해야 할 항목을 정리할 수도 있습니다.
마지막 Agent는 지금까지 확인한 정보를 바탕으로 고객에게 전달할 답변을 작성합니다.
만약 AI가 직접 처리해서는 안 되는 문제라면 사람에게 넘기도록 만들 수도 있습니다.
즉, 문의 분석 → 정보 검색 → 해결 방법 확인 → 답변 작성 → 필요하면 사람에게 전달이라는 구조가 만들어질 수 있습니다.
특히 중요한 결제 문제나 개인정보와 관련된 작업처럼 실제 행동이 필요한 경우에는 Agent가 마음대로 처리하는 것이 아니라 사람의 승인을 받도록 설계하는 것도 중요합니다.
이처럼 Multi-Agent System의 활용 분야는 매우 다양합니다.
하지만 저는 여기에서 한 가지를 주의해서 볼 필요가 있다고 생각합니다.
앞서 살펴본 사례들의 공통점은 단순히 AI가 필요한 업무라는 것이 아닙니다.
하나의 목표를 달성하기 위해 서로 다른 종류의 판단과 작업이 여러 단계에 걸쳐 필요한 업무라는 점입니다.
간단한 이메일 한 통을 작성하기 위해 여러 Agent를 사용할 필요는 없습니다.
짧은 문서를 요약하기 위해 Research Agent, Summary Agent, Review Agent를 모두 만드는 것도 오히려 비효율적일 수 있습니다.
반대로 하나의 프로젝트 안에서 조사하고, 분석하고, 계획하고, 실행하고, 검증하고, 필요하면 다시 수정해야 한다면 역할을 나눈 Multi-Agent 구조가 의미를 가질 수 있습니다.
결국 중요한 질문은 “이 작업에 AI Agent를 몇 개 사용할까?”가 아닙니다. 먼저 “이 문제를 해결하기 위해 서로 다른 역할이 필요한가?”를 생각해야 합니다.
그리고 역할을 나누는 것이 실제로 작업의 품질이나 효율성을 높일 수 있을 때 Multi-Agent System을 사용하는 것입니다.
저는 그래서 Multi-Agent System을 단순히 여러 AI를 연결하는 기술이라기보다 복잡한 문제를 여러 역할과 단계로 나누어 해결하는 하나의 방법으로 이해하는 것이 좋다고 생각합니다.
AI가 하나의 팀처럼 일한다면 사람은 어떤 역할을 하게 될까요?
여러 AI Agent가 시장을 조사하고, 데이터를 분석하고, 계획을 세우고, 코드를 작성하고, 결과까지 검토할 수 있다면 자연스럽게 한 가지 질문이 생깁니다.
“그렇다면 사람은 무엇을 해야 할까요?”
AI가 할 수 있는 일이 많아질수록 사람이 할 일이 사라지는 것처럼 느껴질 수도 있습니다.
하지만 저는 오히려 사람의 역할이 조금 다른 방향으로 이동할 가능성이 있다고 생각합니다.
Multi-Agent System에서 가장 먼저 필요한 것은 목표를 정하는 것입니다.
AI Agent는 주어진 목표를 바탕으로 작업을 수행할 수 있지만, 처음부터 우리가 무엇을 해결해야 하는지 항상 스스로 결정할 수 있는 것은 아닙니다.
예를 들어 “새로운 서비스를 만들어 줘.”라는 목표와 “대학생들이 공부 계획을 세우지만 며칠 뒤 포기하는 문제를 해결할 수 있는 서비스를 만들어 줘.”라는 목표는 완전히 다릅니다.
두 번째 요청에는 해결해야 할 문제가 훨씬 명확하게 들어 있습니다.
어떤 문제를 해결할 것인지, 왜 그 문제가 중요한지, 누구를 위해 해결할 것인지, 어떤 결과를 원하는지를 결정하는 것은 여전히 매우 중요한 사람의 역할입니다.
두 번째는 AI에게 어떤 역할을 맡길지 설계하는 것입니다.
회사에서 프로젝트를 시작할 때도 무작정 사람을 많이 투입한다고 좋은 결과가 만들어지는 것은 아닙니다.
누가 시장을 조사할 것인지, 누가 개발할 것인지, 누가 결과를 검토할 것인지역할을 명확하게 나누어야 합니다.
Multi-Agent System도 마찬가지입니다.
Research Agent에게 무엇을 조사하게 할 것인지, Planning Agent에게 어떤 정보를 제공할 것인지, Review Agent가 무엇을 기준으로 결과를 평가할 것인지 정해야 합니다.
즉, 사람은 단순히 AI에게 일을 시키는 것을 넘어 AI들이 어떻게 일할 것인지에 대한 구조 자체를 설계하는 역할을 할 수 있습니다.
세 번째는 중요한 순간에 판단하는 것입니다.
AI Agent들이 서로 협력한다고 해서 모든 결정을 AI에게 맡기는 것이 항상 좋은 것은 아닙니다.
예를 들어 세 개의 Agent가 서로 다른 서비스 전략을 제안했다고 생각해 보겠습니다.
첫 번째 전략은 빠르게 많은 사용자를 확보할 수 있지만 비용이 많이 필요합니다.
두 번째 전략은 성장 속도는 느리지만 안정적입니다.
세 번째 전략은 새로운 시장을 노리는 대신 실패 위험도 높습니다.
어떤 선택이 가장 좋은지는 단순히 하나의 숫자로 결정하기 어려울 수 있습니다.
회사의 상황, 사용자의 목표, 현재 사용할 수 있는 자원, 감수할 수 있는 위험, 장기적으로 추구하는 방향 등을 함께 고려해야 하기 때문입니다.
AI는 각각의 선택지를 분석하고 장단점을 정리할 수 있습니다.
하지만 우리가 무엇을 중요하게 생각할 것인지 결정하는 일은 여전히 사람에게 중요한 역할이 될 수 있습니다.
네 번째는 AI가 만든 결과를 검증하는 것입니다.
Multi-Agent System에서는 특히 이 과정이 중요합니다.
여러 Agent가 연결되어 있기 때문에 앞 단계에서 발생한 작은 오류가 다음 단계로 계속 전달될 수 있기 때문입니다.
예를 들어 Research Agent가 잘못된 시장 정보를 수집했다고 생각해 보겠습니다.
Planning Agent는 그 정보를 바탕으로 잘못된 사용자 문제를 정의할 수 있습니다.
Development Agent는 다시 그 기획을 기반으로 필요하지 않은 기능을 만들 수도 있습니다.
즉, 잘못된 조사 → 잘못된 기획 → 잘못된 개발 → 잘못된 결과로 이어질 수 있습니다.
그래서 사람은 중요한 단계마다
“이 정보의 출처가 믿을 만한가?”
“이 분석이 실제 데이터와 맞는가?”
“처음 해결하려던 문제와 방향이 일치하는가?”
“AI가 놓친 부분은 없는가?”
를 확인해야 합니다.
AI가 결과물을 만드는 능력이 좋아질수록 오히려 결과를 판단하고 검증하는 능력이 중요해질 수 있는 이유입니다.
마지막은 결과에 대한 책임을 지는 것입니다.
AI가 보고서를 작성했다고 해서 보고서의 중요한 의사결정을 AI에게 책임지게 할 수는 없습니다.
AI가 코드를 작성했다고 해서 문제가 발생했을 때 모든 책임을 AI에게 넘길 수도 없습니다.
특히 금융, 의료, 법률, 개인정보, 기업의 중요한 의사결정처럼 결과가 실제 사람과 사회에 큰 영향을 줄 수 있는 영역에서는 더욱 그렇습니다.
따라서 AI가 작업 과정의 많은 부분을 수행하더라도 어떤 결과를 실제로 사용할 것인지 결정하는 최종 책임은 사람에게 남아 있어야 합니다.
저는 이것이 AI Agent가 발전할수록 더욱 중요해질 부분이라고 생각합니다.
마무리
Multi-Agent System은 여러 AI를 동시에 사용하는 기술이라고만 생각하면 조금 어렵게 느껴질 수 있습니다.
하지만 중요한 포인트는 의외로 단순합니다.
여러 AI Agent에게 서로 다른 역할을 부여하고 하나의 목표를 위해 팀처럼 협력하도록 만드는 것입니다.
Research Agent는 정보를 찾고, Planning Agent는 계획을 세우고, Development Agent는 실제 결과물을 만들고, Review Agent는 결과를 검토합니다. 그리고 필요하다면 서로 정보를 주고받으면서 잘못된 부분을 다시 수정합니다.
이러한 구조가 발전하면 앞으로 우리는 AI를 단순히 질문에 답해 주는 하나의 도구로만 사용하지 않을 수도 있습니다.
하나의 목표를 제시하면 여러 Agent가 역할을 나누고, 필요한 도구를 사용하고, 서로의 결과를 확인하면서 하나의 프로젝트를 진행하는 방식이 더욱 발전할 수 있습니다.
하지만 Agent가 많아진다고 해서 사람이 필요 없어지는 것은 아닙니다.
오히려 사람에게는 새로운 역할이 생길 수 있습니다.
문제를 발견하고, 목표를 설정하고, 역할을 설계하고, 중요한 결정을 내리고, AI가 만든 결과를 검증하고, 마지막 결과에 책임을 지는 역할입니다.
앞서 AI Orchestration을 여러 AI와 도구를 지휘하는 기술이라고 설명했습니다.
Multi-Agent System에서는 여기에서 한 단계 더 나아가 여러 AI Agent가 하나의 팀처럼 역할을 나누고 협력하는 구조를 생각할 수 있습니다.
결국 AI가 점점 더 많은 일을 수행하게 될수록 사람에게 중요한 것은 모든 작업을 직접 처리하는 능력만은 아닐지도 모릅니다.
어떤 문제를 해결해야 하는지 정의하고, 어떤 역할이 필요한지 판단하며, AI들이 올바른 방향으로 움직이고 있는지 확인하는 능력이 더욱 중요해질 수 있습니다.
AI가 팀원이 되어 각각의 일을 수행한다면, 사람은 그 팀이 왜 이 일을 하는지, 어디로 가야 하는지, 그리고 만들어진 결과가 정말 올바른지를 판단하는 사람이 되는 것입니다.
저는 이것이 Multi-Agent System이 발전할수록 인간에게 요구될 수 있는 새로운 협업 방식이라고 생각합니다.