멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)이란?
협력하는 AI들의 세상
- 요즘 ChatGPT나 Claude, Gemini 같은 대형 언어 모델(LLM)의 등장이 AI 기술 발전을 실감하게 해줍니다.
- 하지만 단일 모델이 모든 문제를 해결하기엔 한계가 있습니다. 이
- 런 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)입니다.
🤖 에이전트란 무엇인가?
- 에이전트(agent)는 어떤 목적을 가지고 주어진 환경에서 자율적으로 판단하고 행동하는 소프트웨어 단위를 말합니다.
- 쉽게 말해, 하나의 에이전트는 특정 역할이나 작업을 수행하는 작은 AI라고 볼 수 있습니다.
예시:
- 사용자 질문에 답하는 질문 응답 에이전트
- 웹에서 자료를 수집하는 검색 에이전트
- 문서를 요약해주는 요약 에이전트
이러한 에이전트들이 서로 협력하여 더 큰 목적을 달성하는 구조가 바로 멀티 에이전트 시스템입니다.
🎯 멀티 에이전트 시스템이란?
- 멀티 에이전트 시스템(MAS)은 여러 개의 독립적이고 자율적인 에이전트들이 상호작용하며 문제를 해결하거나 목표를 달성하는 구조입니다.
- 각 에이전트는 다음과 같은 특성을 가집니다:
- 자율성: 독립적으로 판단하고 행동함
- 사회성: 다른 에이전트와 협력하고 통신함
- 목표지향성: 자신 또는 전체의 목표 달성을 위해 움직임
- 분산성: 중앙 제어 없이 각자 독립적으로 운영됨
🧠 왜 멀티 에이전트 시스템이 필요한가?
- 하나의 AI가 모든 작업을 완벽하게 처리하기는 어렵습니다.
- 예를 들어 "책을 자동으로 써주는 AI"를 만든다고 가정하면, 단일 모델로는 콘텐츠 기획, 정보 탐색, 구성, 문장 작성, 사용자와의 소통을 모두 감당하기 어렵습니다.
- 대신 역할을 다음과 같이 나눌 수 있습니다:
- Supervisor: 전체 작업 계획 수립
- Content Strategist: 목차 및 구조 설계
- Web Search Agent: 외부 정보 수집
- Writer Agent: 실제 문장 작성
- Communicator: 사용자와 소통하며 피드백 반영
- 이처럼 역할별 에이전트를 구성하고 협력하게 만드는 구조가 바로 MAS입니다.
🧩 실제 적용 사례
분야 | 적용 예시 |
AI 튜터 시스템 | 문제 출제, 설명, 동기 부여, 진단 등 에이전트별 분리 |
게임 AI | 서로 다른 행동을 하는 NPC 캐릭터들 |
로봇 제어 | 드론 군집 비행, 자율주행 차량 간 협력 |
업무 자동화 | 마케팅, CS, 분석 등을 에이전트로 분할하여 운영 |
✅ 장점
- 복잡한 문제를 분할 정복
- 확장성과 유연성 우수
- 에이전트 추가로 손쉽게 기능 강화 가능
❌ 단점
- 설계 및 관리의 복잡성 증가
- 에이전트 간 통신 오버헤드 존재
- 디버깅과 오류 추적이 어려움
📈 최근 트렌드
- LLM 기반 에이전트: GPT, Claude, Mistral 등 최신 모델을 에이전트로 사용
- LangGraph / CrewAI / AutoGen 등 MAS 프레임워크 등장
- RAG + MAS 결합: 벡터 검색과 멀티 에이전트의 조합
- 도구(tool) 사용 능력 강화: 웹 검색, 계산기, 데이터베이스 등 외부 기능 호출
🚀 마무리
- 멀티 에이전트 시스템은 “혼자보다 함께일 때 더 강하다.”는 원칙을 인공지능에 적용한 구조입니다.
- LLM을 기반으로 한 고성능 에이전트들이 서로 협력함으로써, 인간 수준의 복잡한 작업까지도 자동화하는 시대가 열리고 있습니다.
- AI의 미래는 단일 모델이 아닌, 에이전트들의 협력 네트워크 속에서 더 빠르고 똑똑하게 진화할 것입니다.
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