KBR's Stacked Thoughts

지난 게시물에서는 실제 환경에서 에이전트를 안정적으로 운영하기 위해 필요한 AgentOps, KPI 지표 설계, 자동화된 평가 시스템에 대해 정리해봤다.

간단한 데모 수준을 넘어서 운영 가능한 agent 시스템을 만들기 위해 고려해야 할 요소들을 함께 확인해봤고,

이번 글에서는 멀티 에이전트 시스템에 대해 정리해보겠다.

it’s like assembling a team of experts, each with their own unique skill set.

여러 명의 에이전트를 조합해 문제를 나눠서 해결하고, 서로의 작업을 검증하거나 협력하거나, 때로는 경쟁도 하는 구조이다. 멋지군

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🔧 멀티 에이전트 시스템이란?

멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent Systems)의 기본 아이디어는 사실 단순하다고 한다.

한 명의 에이전트가 모든 걸 다 하려는 대신, 문제를 쪼개고 각각을 전담할 전문가들을 배치하는 것.

so it’s like assembling a team of experts, each with their own unique skill set.

복잡한 문제를 더 작고 관리 가능한(smaller, more manageable) 태스크로 나누고, 각각의 에이전트가 자신의 전문 역량을 살려 역할을 맡는 구조이다.

마치 현실 세계의 팀처럼, 잘 조율된 협업을 이루는 방식이다.

leveraging specialization much like you would with, a real world team, like a well-coordinated team.

👥 왜 하나보다 여럿이 나은가? 멀티 에이전트 시스템의 이점

그렇다면 이런 구조가 주는 이점은 무엇일까?

• ✅ 정확도 향상 (better accuracy)
  서로의 결과를 검증하고 보완하므로 오류 가능성이 줄어든다.

• ✅ 병렬 처리로 효율 극대화 (more efficient)
  여러 에이전트가 동시에 작업하면 속도는 훨씬 빨라진다.

  it’s like having a team that can multitask on a whole new level. The AI multitasking.

• ✅ 확장성 (very flexible)
  더 많은 계산이 필요하면 에이전트를 추가하기만 하면 된다.

• ✅ 내결함성 (fault tolerance)
  어떤 에이전트 하나가 실패해도 시스템 전체가 멈추지 않는다.

  it’s like a self-healing AI system.

이렇게 정확성, 속도, 유연성, 안정성까지 모두 챙길 수 있는 게 멀티 에이전트 구조의 강점이다.

🔍 신뢰할 수 있는 AI를 위한 구조: 체크 앤 밸런스

AI 시스템에서 자주 제기되는 문제 중 하나가 hallucination (환각 현상)이나 편향 (bias)이다. 이러한 문제는 하나의 에이전트가 모든 판단을 내릴 때 특히 치명적이다.

하지만 멀티 에이전트 구조에서는 서로의 판단을 교차 검증하고, 다양한 시각이 함께 작동하기 때문에 더 안전하다.

에이전트 여러 명의 관점을 결합하면, 한 에이전트의 편향이나 오류가 전체 결과에 미치는 영향을 줄일 수 있다.
마치 의료에서 두 번째, 세 번째, 네 번째 의견을 듣는 것처럼.

it’s like getting a second opinion. Or a third or fourth opinion or a fifth.

즉, 멀티 에이전트 시스템은 단순히 빠르고 효율적인 것 이상의 의미를 넘어서, 더 견고하고, 더 신뢰할 수 있는 AI를 만드는 기반이 된다.

they’re also about, making the system as a whole more robust and reliable. it’s about building trust.

🧱 멀티 에이전트 시스템은 어떻게 구성될까?

다음으로는 이 에이전트들이 실제로 어떻게 함께 작동하는지, 그러니까 시스템 구조를 살펴볼 차례이다.

so that’s where design patterns come into play.

팟캐스트에서는 이 구조를 설명할 때, 디자인 패턴 (Design Patterns)이라는 개념을 언급한다.
⇒ 멀티 에이전트 시스템을 설계하고 구성할 때 사용할 수 있는 청사진 또는 모범 사례들이라는 것!

think of them as like blueprints for building and organizing your multi-agent team.

오랜 실험을 거쳐 효과가 검증된 대표적인 구조들을 하나씩 살펴보자면:

1️⃣ Sequential Pattern — AI 조립 라인

Sequential Pattern은 말그대로 에이전트들이 순서대로 작동하는 구조이다.
앞 단계의 에이전트가 결과를 만들어내면, 그걸 다음 에이전트가 받아서 작업을 이어간다.

so like an assembly line but for AI.

• 각 에이전트는 고유한 역할을 담당하며,
• 복잡한 문제를 **단계별로 분해해서 처리하는 데 적합하다.

2️⃣ Hierarchical Pattern — 매니저 + 팀원 구조

관리자 역할을 하는 에이전트가 전체 워크플로우를 조율하는 구조이다.
매니저 에이전트가 하위 에이전트들에게 태스크를 분배하고 작업을 조정한다.

it’s a top-down approach where the manager agent delegates takes, and coordinates the overall workflow.

• 큰 문제를 전략적으로 쪼개서 배분해야 할 때 효과적이다.
• 현실 세계의 팀장과 팀원 관계처럼 동작!

3️⃣ Collaborative Pattern — 평등한 팀워크

이 구조에서는 에이전트들이 동등한 관계로 협력한다.
연구 프로젝트를 진행하는 과학자들처럼 정보와 리소스를 공유하면서 공동의 목표를 함께 달성하려고 한다.

like a team of scientists working on a research project. they’re all in it together.

• 역할 구분 없이, 서로 지속적으로 소통하면서 문제를 해결한다.
• 복잡한 탐색 문제나 창의적 과제에 적합하다.

4️⃣ Competitive Pattern — AI끼리 경쟁하기

이 구조는 여러 에이전트가 경쟁하면서 더 나은 해결책을 찾는 방식이다.
각자 독립적으로 문제를 풀고, 그 중 최고의 결과를 선택하는 구조이다.

• 다양한 후보를 실험해보고 최적의 해답을 찾는 데 유리하다

  this pattern can be really effective for optimization problems.

• e.g. 경로 탐색, 추천 시스템 등에서 활용 가능

🛠️ 문제에 따라 구조도 달라진다

여러가지 종류의 디자인 패턴을 보면 알 수 있듯이, 멀티 에이전트 시스템은 하나의 정답이 있는 게 아니라, 문제의 성격과 목표에 따라 가장 적합한 패턴을 선택하는 것이 중요하다.

너무나도 당연한 말!

different tools for different jobs.

어떤 경우에는 순차적으로, 어떤 경우에는 협력적으로, 때로는 계층 구조가, 때로는 경쟁 구도가 더 나은 해답이 될 수도 있따.

⚠️ 멀티 에이전트 시스템의 현실적인 과제들

멀티 에이전트 시스템이 짱인 만큼, 새로운 어려움도 함께 생긴다.
팟캐스트에선 4가지 어려운 점을 짚어줬다:

1. 태스크 할당 (task allocation)
   어떤 에이전트에게 어떤 일을 맡길지 결정하는 게 생각보다 어렵다.

   잘못된 에이전트에게 잘못된 일을 주면 효율이 떨어질 수 있어서,
   각각의 에이전트가 가진 강점을 살리는 설계가 중요하다

   you got to play to their strengths.

   
   

2. 추론의 조율 문제 (coordinating the reasoning processes)
   각각의 에이전트가 똑똑한 것도 중요하지만,
   그들이 하나의 팀처럼 유기적으로 작동하도록 만드는 일도 특히 더 중요하다.

   teamwork makes the dream work.

   
   

3. 문맥량 관리 (context volume)
   에이전트 사이에 오가는 정보량이 많아지면, 그걸 감당하는 것도 어려워진다.
   너무 적으면 판단의 근거가 부족하고, 너무 많으면 과부하가 발생하므로 이 둘 사이의 적절한 균형이 필요하다.

   information overload is a real concern. it is even for AI.

   
   

4. 비용 (time and cost)
   현실 세계에서 가장 무서운 요소이다.
   멀티 에이전트는 계산량이 많고, 클라우드 자원을 많이 쓰면 비용도 빠르게 증가한다.

   💬 결국 에이전트 시스템은 복잡성과 효율성 사이에서 끊임없이 줄다리기를 해야 하는 구조다. (it's a delicate dance.)

   
   

🧪 멀티 에이전트 시스템의 평가: 팀 전체를 보기

이 글의 마지막 주제, 멀티 에이전트 시스템을 어떻게 평가할 수 있을까?

기본적으로는 이전에 다뤘던 기법들인: trajectory analysis, final response evaluation 등을 여전히 활용할 수 있다.

하지만 팟캐스트에서는 싱글 에이전트 시스템과는 다른 관점이 필요하다고 말한다.

• 각 에이전트가 개별적으로 얼마나 잘 작동했는가
• 그리고 서로 얼마나 잘 협업했는가

you got to look at both the individual and the team performance.

단순하게 “잘했다👍🏻” vs. “못했다👎🏻”가 아니라, 다음과 같은 질문을 던져야 한다:

• 에이전트들 간에 의사소통은 잘 되었는가? (are they communicating clearly?)
• 적절한 에이전트에게 적절한 태스크가 할당되었는가? (are we using the right agents for the right tasks?)
• 전체 팀이 목표를 향해 유기적으로 움직였는가? (how effectively are the agents cooperating?)

it’s all about understanding the dynamic of the team.

이러한 팀 차원의 평가 방식이 멀티 에이전트 시스템을 이해하고 개선하는 데 핵심이 된다.

it’s the future of AI.

💭 오늘 챙겨간 것들

이번 글에서는 멀티 에이전트 시스템의 개념부터 구조, 설계 패턴, 그리고 현실적인 과제와 평가 방식까지 살펴보았다.

✔️ 하나의 거대한 문제를 잘게 쪼개고, 각 에이전트가 전문성을 살려 역할을 수행하는 구조
✔️ 정확도, 속도, 확장성, 안정성, 신뢰성의 이점을 가진 접근 방식이라는 점
✔️ 시스템 설계 시에는 Sequential / Hierarchical / Collaborative / Competitive 같은 다양한 패턴이 있다는 것
✔️ 하지만, 태스크 할당, 추론 조율, 문맥 관리, 비용 문제 등 현실적인 운영 과제도 당근 있다는 것
✔️ 멀티 에이전트 시스템은 개별 에이전트 성능뿐 아니라 팀 전체의 협업 역학(dynamics)까지 함께 평가해야 한다는 것!

다음 글에서는, 단순 검색 기반 RAG에서 한 단계 더 나아간, Agentic RAG 구조를 살펴볼 예정이다.