멀티 에이전트 작업

핵심 아이디어

멀티 에이전트 작업은 둘 이상의 AI 에이전트 인스턴스가 서로 구분된 역할이나 상태를 갖고, 메시지나 공유 환경을 통해 상호작용하도록 구성한 작업 방식입니다. 이 시리즈에서는 큰 일을 여러 담당으로 나누어 결과를 합치는 협력형 워크플로에 초점을 둡니다. 별도 컨텍스트와 중앙 오케스트레이터는 흔한 설계이지만 필수 조건은 아니며, 한 에이전트에게 여러 역할을 차례로 요청하는 것과는 다릅니다.

쉽게 말하면

교사들이 공동 수업을 준비하며 공통 학습 목표를 공유하고, 한 사람은 활동지를, 다른 사람은 평가 기준을 맡는 것과 비슷합니다. 같은 AI 모델의 별도 작업 세션을 사용할 수도 있지만 비슷한 오류와 편향이 반복될 수 있으므로, 별도 에이전트 검토를 독립적인 품질 보증으로 보아서는 안 됩니다.

언제 나누는가

멀티 에이전트는 병렬 분담, 계획자-실행자, 순차 위임, 검토-수정 같은 형태로 구성할 수 있습니다. 특히 병렬 분담은 다음 조건에서 유용합니다.

• 두 작업이 서로 다른 파일이나 결과물을 담당합니다.
• 각 작업에 필요한 자료를 분명히 나눌 수 있습니다.
• 동시에 진행해도 서로의 중간 결과가 필요하지 않습니다.
• 결과를 연결할 형식과 최종 책임자가 정해져 있습니다.

앞선 결과가 꼭 필요한 작업은 순차 위임이나 검토-수정 흐름으로 연결합니다. 두 에이전트가 같은 파일을 동시에 수정하면 충돌하기 쉬우므로 담당 범위를 나눕니다. 중복 작업, 충돌, 통합 오류와 추가 토큰 비용이 분담 효과보다 크다면 하나의 에이전트로 처리하는 편이 낫습니다.

맥락과 비용

각 에이전트에는 공통 목표와 자신의 담당 자료를 제공합니다. 전체 대화를 그대로 복사하면 분담의 장점이 줄어듭니다. 반대로 화면과 정답 판정이 주고받을 데이터 형식까지 빼면 결과를 합칠 수 없습니다.

분담은 개별 작업의 맥락을 줄일 수 있지만 공통 지침 입력, 각 에이전트 호출, 결과 통합 비용이 추가됩니다. 따라서 멀티 에이전트가 전체 사용료를 자동으로 줄이는 것은 아닙니다.

실제 IT 용어와의 연결

관련 용어로 multi-agent system, task decomposition, delegation, orchestration, handoff, integration contract가 있습니다. 소프트웨어 개발에서는 파일 소유권, 인터페이스, 의존 순서를 미리 정해야 결과를 안정적으로 합칠 수 있습니다.

이 블로그에서의 역할

이 시리즈에서는 큰 작업을 무조건 여러 에이전트로 나누지 않습니다. 별도 검토가 도움이 되거나 독립적인 작업이 여러 개일 때만 역할을 나누고, 공통 계획과 결과 전달 방식을 먼저 확인합니다.