멀티 에이전트 시스템: 여러 AI 에이전트는 어떻게 협업하는가 (Part 1)
날짜
September 28th, 2026
소요 시간
5분
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비즈니스 프로세스가 점점 더 복잡해짐에 따라, 조직들은 여러 전문화된 AI 에이전트가 함께 작업하고, 책임을 분담하며, 정보를 교환하고, 도구, 데이터 및 워크플로 전반에서 작업을 조율할 수 있는 멀티 에이전트 접근 방식을 점점 더 적극적으로 검토하고 있습니다.
이 접근 방식은 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)으로 알려져 있으며, 조직이 단일 작업 보조 도구를 넘어 역할 기반으로 조율되는 자동화로 나아갈 수 있도록 한다는 점에서 현대 에이전틱 AI의 핵심 패턴으로 자리 잡고 있습니다.
이 개념은 조직이 단순한 AI 지원 작업에서 보다 자율적인 에이전틱 AI 워크플로로 전환하는 과정에서 특히 중요합니다. 멀티 에이전트 시스템은 여러 전문 에이전트에게 다양한 책임을 분산할 수 있습니다. 한 에이전트는 리서처, 다른 에이전트는 분석가, 또 다른 에이전트는 작성자, 그리고 다른 에이전트는 검토자 역할을 수행할 수 있으며, 오케스트레이션 계층이 이들의 작업을 조율합니다.
CrewAI와 같은 프레임워크는 전문화된 에이전트 팀을 구축할 수 있게 해 주며, Model Context Protocol(MCP) 및 Agent-to-Agent(A2A)와 같은 새로운 프로토콜은 에이전트가 서로 다른 시스템 전반에서 도구, 데이터 및 다른 에이전트와 더 쉽게 상호작용할 수 있도록 지원합니다. Claude, OpenClaw, Agentforce 멀티 에이전트를 포함한 관련 플랫폼과 생태계 역시 멀티 에이전트 아키텍처가 실제 기업 환경에서 어떻게 활용 단계로 이동하고 있는지를 보여 줍니다.
이 2부작 시리즈에서 1부는 멀티 에이전트 시스템의 기본 개념에 초점을 맞추며, 2부에서는 이러한 에이전트들이 실제로 어떻게 오케스트레이션되고 연결되는지를 살펴봅니다.
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멀티 에이전트 시스템이란 무엇입니까?
멀티 에이전트 시스템은 여러 개의 자율 또는 반자율 AI 에이전트가 단일 에이전트만으로는 효율적으로 처리하기 어려운 복잡하고 광범위하거나 동적인 작업을 완료하기 위해 함께 작동하는 아키텍처입니다. 하나의 대형 범용 에이전트에 의존하는 대신, 멀티 에이전트 접근 방식은 문제를 더 작은 책임 단위로 나누고 이를 추론, 실행, 커뮤니케이션 및 조율이 가능한 전문 에이전트에게 할당합니다.
인공지능에서 멀티 에이전트 시스템은 공유된 환경 안에서 상호작용하는 여러 에이전트로 구성됩니다. 각 에이전트는 일반적으로 정의된 목표, 특정 도구나 데이터에 대한 접근 권한, 그리고 맥락에 기반하여 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 갖습니다. 이러한 에이전트는 시스템 설계에 따라 협업하거나, 협상하거나, 업무를 위임하거나, 서로의 결과물을 검증할 수 있습니다.
예를 들어 콘텐츠 제작 워크플로에서는 한 에이전트가 주제를 조사하고, 다른 에이전트가 글의 개요를 작성하며, 세 번째 에이전트가 본문을 초안 작성하고, 네 번째 에이전트가 최종 버전의 정확성, 톤, SEO 품질을 검토할 수 있습니다. 이러한 업무 분담은 전문성과 품질 관리가 필요한 복잡한 워크플로에서 멀티 에이전트 시스템을 특히 유용하게 만듭니다.
멀티 에이전트 시스템이 중요한 이유
단일 에이전트 시스템은 단순한 작업에는 효과적일 수 있지만, 하나의 에이전트가 너무 많은 맥락, 도구, 의사결정을 동시에 처리해야 하므로 대규모 워크플로에서는 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 멀티 에이전트 아키텍처는 집중된 역할을 가진 에이전트들에게 업무를 분산함으로써 이러한 부담을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 확장성, 신뢰성, 투명성 및 실행 속도를 개선할 수 있습니다.
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전문화: 각 에이전트는 리서치, 기획, 코딩, 분석 또는 검토와 같은 특정 역할에 집중할 수 있습니다.
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병렬 실행: 여러 에이전트가 동시에 작업할 수 있어 전체 처리 시간을 줄일 수 있습니다.
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향상된 품질 관리: 검토자 또는 평가자 에이전트가 최종 결과물이 확정되기 전에 다른 에이전트의 작업을 확인할 수 있습니다.
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모듈성: 전체 시스템을 다시 설계하지 않고도 개별 에이전트를 교체, 업그레이드 또는 조정할 수 있습니다.
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복원력: 하나의 에이전트가 실패하더라도 시스템은 작업을 다시 라우팅하거나 대체 에이전트에 의존할 수 있습니다.
멀티 에이전트 시스템의 핵심 구성 요소
멀티 에이전트 시스템은 단순히 여러 AI 모델을 모아 놓은 것이 아닙니다. AI 에이전트가 어떻게 추론하고, 커뮤니케이션하며, 정보에 접근하고, 작업을 수행하는지를 결정하는 여러 구성 요소가 필요합니다. 이러한 요소들이 서로 연결되어 하나의 통합된 에이전틱 AI 아키텍처를 구성합니다.
1. AI 에이전트
시스템의 중심에는 각각의 AI 에이전트가 있습니다. 일반적으로 하나의 에이전트는 AI 모델에 지침, 컨텍스트, 도구, 메모리 또는 상태, 그리고 다음 행동을 결정하는 메커니즘을 결합한 형태로 구성됩니다.
멀티 에이전트 아키텍처에서는 일반적으로 에이전트마다 리서치, 데이터 분석, 고객 지원, 코딩, 전략 수립, 검토 등의 서로 다른 역할이 할당됩니다. 중요한 것은 가능한 한 많은 에이전트를 만드는 것이 아니라, 전문성, 도구, 데이터 또는 권한의 차이가 실제 아키텍처상의 이점을 만들어내는 경우에 책임을 분리하는 것입니다.
관련 글: AI 어시스턴트 vs AI 에이전트: 실제로 해결하려는 문제는 무엇인가?
2. 에이전트 역할과 지침
각 에이전트에는 명확하게 정의된 역할이 필요합니다. 일반적으로 에이전트의 정의에는 다음과 같은 요소가 포함됩니다.
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수행해야 할 목표
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담당하는 작업
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사용할 수 있는 정보
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접근할 수 있는 도구
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결과물의 형식
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도움이 필요하거나 다른 담당자에게 작업을 전달해야 하는 조건
명확한 역할 정의는 불필요한 업무 중복을 줄이고 전체 워크플로를 보다 쉽게 테스트할 수 있도록 합니다. 예를 들어 리서치 에이전트가 관련 도구에 접근할 수 있다는 이유만으로 금융 거래 승인까지 동시에 담당하도록 설계해서는 안 됩니다.
3. 오케스트레이터
오케스트레이터는 에이전트 팀의 작업을 조율합니다.
아키텍처에 따라 오케스트레이터는 다음과 같은 형태로 구현될 수 있습니다.
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전용 AI 에이전트
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결정론적 워크플로 엔진
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규칙 기반 라우터
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코드와 AI 추론을 결합한 하이브리드 시스템
오케스트레이터는 사용자의 원래 요청을 전달받아 이를 여러 하위 작업으로 나누고, 적절한 에이전트를 선택하며, 작업 간 의존성을 관리하고, 각 에이전트가 생성한 결과를 통합할 수 있습니다.
일반적으로 활용되는 아키텍처 중 하나는 Primary-Agent Pattern입니다. 이 구조에서는 하나의 에이전트가 주요 인터페이스 역할을 수행하고, 전문적인 작업은 보조 에이전트에게 위임합니다. Salesforce의 Agentforce 멀티 에이전트 오케스트레이션은 이러한 모델을 따르는 사례로, 고객, 영업, 서비스 및 운영 워크플로를 중심으로 에이전트 팀을 구성할 수 있는 엔터프라이즈 플랫폼의 구조를 보여줍니다.
4. 커뮤니케이션 계층
에이전트는 정보를 안정적으로 교환할 수 있는 방법이 필요합니다. 커뮤니케이션은 한 작업에서 다음 작업으로 구조화된 결과를 전달하는 단순한 방식일 수도 있고, 독립적인 에이전트가 기능을 발견하고 동적으로 협업할 수 있도록 하는 정교한 방식일 수도 있습니다.
하나의 통제된 애플리케이션 안에 있는 에이전트의 경우, 커뮤니케이션 메커니즘은 오케스트레이션 프레임워크에 직접 내장될 수 있습니다.
에이전트가 서로 다른 시스템이나 공급업체에 속해 있는 경우, MCP(Model Context Protocol) 및 A2A(Agent-to-Agent)와 같은 개방형 프로토콜은 기능을 설명하고, 작업에 대해 커뮤니케이션하며, 결과를 교환하는 공통 방식을 제공하기 때문에 점점 더 중요해집니다.
5. 도구와 외부 시스템
에이전트는 모델 자체를 넘어 외부 시스템과 상호작용할 수 있을 때 실질적인 가치를 갖습니다. 이러한 시스템에는 데이터베이스, CRM 플랫폼, 엔터프라이즈 애플리케이션, API, 검색 서비스, 파일 저장소, 코드 저장소 및 분석 플랫폼이 포함될 수 있습니다.
에이전트는 수행해야 할 일을 추론할 수 있으며, 도구는 정보를 검색하거나 작업을 실행할 수 있는 능력을 제공합니다. 추론과 실행을 분리하면 실제 비즈니스 결과를 초래할 수 있는 작업에 권한과 승인 규칙을 적용하기도 더 쉬워집니다.
6. 메모리와 컨텍스트
에이전트는 관련 컨텍스트에도 접근할 수 있어야 합니다.
여기에는 다음과 같은 정보가 포함될 수 있습니다.
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대화 기록
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이전 작업
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고객 정보
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비즈니스 규칙
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문서
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이전 에이전트의 결과물
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장기 메모리
멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트에게 실제로 어떤 정보가 필요한지를 결정해야 하기 때문에 컨텍스트 관리가 더욱 복잡해집니다.
모든 정보를 모든 에이전트에게 전달하면 토큰 사용량과 지연 시간이 증가할 뿐만 아니라 불필요한 정보가 함께 전달될 수 있습니다. 따라서 잘 설계된 시스템에서는 컨텍스트를 모든 곳에 자동으로 공유하는 것이 아니라 필요한 정보만 선택적으로 관리해야 할 대상으로 다룹니다.
7. 상태 및 작업 관리
복잡한 작업은 여러 단계에 걸쳐 진행되거나 장기간 지속될 수 있기 때문에 시스템은 작업의 현재 상태를 추적해야 합니다. 여기에는 완료된 하위 작업, 대기 중인 작업, 의존성, 에이전트의 결과, 오류, 재시도 및 사람의 승인 여부 등이 포함될 수 있습니다.
특히 하나의 에이전트가 단일 상호작용 안에서 전체 작업을 완료할 수 없는 장기 실행 워크플로에서는 상태 관리가 중요합니다. 이를 통해 시스템은 작업을 중단된 지점부터 다시 진행하고, 이미 수행된 작업을 파악하며, 불필요한 작업의 반복을 방지할 수 있습니다.
8. 관찰 가능성과 거버넌스
에이전트 수가 증가할수록 시스템 내부에서 어떤 일이 발생했는지 이해하는 것이 더욱 중요해집니다. 엔터프라이즈 배포에서는 인증, 권한 부여, 데이터 접근, 감사 가능성 및 사람의 감독을 포괄하는 거버넌스도 필요합니다. 따라서 관찰 가능성과 거버넌스는 문제가 발생한 후에 추가하는 것이 아니라 아키텍처 설계 단계부터 반영되어야 합니다.
멀티 에이전트 시스템과 단일 에이전트 시스템의 비교
단일 에이전트 시스템은 일반적으로 하나의 AI 에이전트가 사용자의 요청을 해석하고, 작업을 추론하며, 사용 가능한 도구를 활용하고, 최종 결과를 생성하는 방식에 의존합니다. 이 접근 방식은 워크플로가 비교적 단순하거나 작업 전반에 동일한 유형의 추론이 필요한 경우 효과적으로 작동할 수 있습니다.
반면 멀티 에이전트 시스템은 여러 에이전트에 책임을 분산합니다. 각 에이전트는 특정 작업이나 도메인에 집중할 수 있으며, 시스템은 이들의 상호작용을 조율합니다.
따라서 선택은 문제의 구조에 따라 달라집니다. 워크플로에 여러 전문 책임이 포함되어 있거나, 서로 다른 도구나 권한이 필요하거나, 병렬 실행과 독립적인 검증의 이점을 얻을 수 있는 경우 멀티 에이전트 아키텍처가 특히 적합합니다.
멀티 에이전트 시스템 활용 사례
멀티 에이전트 아키텍처는 다양한 비즈니스 및 기술 워크플로에 적용될 수 있습니다. 구체적인 설계는 도메인에 따라 달라지지만, 복잡한 책임을 전문화된 에이전트들 사이에 나눈다는 기본 원칙은 CrewAI로 구축하든, Claude와 통합하든, OpenClaw를 통해 연결하든, Agentforce 멀티 에이전트와 같은 엔터프라이즈 환경에 배포하든 유사하게 유지됩니다.
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소프트웨어 개발: 한 에이전트가 코드를 작성하고, 다른 에이전트가 검토하며, 또 다른 에이전트가 테스트하고, 다른 에이전트가 배포 문서를 준비합니다.
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리서치 자동화: 에이전트는 자료를 수집하고, 결과를 비교하며, 인사이트를 요약하고, 모순점을 표시할 수 있습니다.
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고객 지원: 라우팅 에이전트는 요청을 분류하고 청구, 기술 문제 또는 제품 가이드와 같은 전문 에이전트에게 위임할 수 있습니다.
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마케팅 운영: 에이전트는 키워드를 조사하고, 콘텐츠 초안을 작성하며, SEO를 최적화하고, 소셜 게시물을 생성하며, 브랜드 일관성을 검토할 수 있습니다.
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비즈니스 분석: 에이전트는 데이터를 수집하고, 요약을 작성하며, 트렌드를 식별하고, 경영진이 바로 활용할 수 있는 권고안을 준비할 수 있습니다.
과제와 모범 사례
멀티 에이전트 시스템은 큰 장점을 제공하지만, 동시에 새로운 과제도 발생시킵니다. 잘못 설계된 시스템은 모니터링이 어렵고, 운영 비용이 높으며, 일관되지 않은 결과를 낼 수 있습니다. 성공적인 구현을 위해서는 명확한 역할, 강력한 거버넌스, 피드백 루프, 관찰 가능성, 그리고 체계적인 멀티 에이전트 오케스트레이션이 필수적입니다.
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각 에이전트의 역할과 의사결정 범위를 명확하게 정의합니다.
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오케스트레이션 규칙을 사용해 작업 흐름을 제어하고 순환 위임을 방지합니다.
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에이전트 간 커뮤니케이션을 구조화하고 감사 가능하게 유지합니다.
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중요한 결과물은 검토자 또는 평가자 에이전트를 통해 검증합니다.
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시간이 지남에 따라 비용, 지연 시간, 정확도 및 장애 지점을 모니터링합니다.
결론
멀티 에이전트 시스템은 AI를 단일 보조 도구로 사용하는 방식에서 벗어나, 전문화된 에이전트들이 협업하는 시스템으로 AI를 설계하는 방향의 변화를 의미합니다. 복잡한 워크플로를 더 작은 책임 단위로 나누면 여러 에이전트가 순차적으로 또는 병렬로 작업하고, 서로 다른 도구를 사용하며, 정보를 교환하고, 공동의 목표에 기여할 수 있습니다.
동시에 멀티 에이전트 아키텍처는 오케스트레이션, 커뮤니케이션, 보안, 비용 관리 및 관찰 가능성에 대한 추가 요구사항을 수반합니다. 따라서 핵심 과제는 단순히 더 많은 AI 에이전트를 만드는 것이 아니라, 이러한 에이전트들이 안정적으로 함께 작동할 수 있는 에이전틱 AI 시스템을 설계하는 것입니다.
이 기반을 이해하는 것은 멀티 에이전트 시스템의 기술적 계층을 탐색하기 위한 출발점이 됩니다. 다음 글에서는 에이전트가 어떻게 커뮤니케이션하는지, 아키텍처가 어떻게 구성되는지, 그리고 Claude, OpenClaw, Agentforce 멀티 에이전트 및 기타 에이전트 프레임워크와 플랫폼이 새롭게 형성되는 AI 생태계에서 어떤 역할을 하는지 포함한 멀티 에이전트 오케스트레이션을 살펴봅니다.
이로써 멀티 에이전트 시스템 시리즈 1부를 마칩니다. 2부에서는 MCP와 A2A 같은 프로토콜이 AI 에이전트를 도구, 데이터 및 다른 에이전트와 어떻게 연결하는지 살펴보며 기술적 계층으로 넘어가겠습니다.
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