지금까지 우리는 AI 에이전트를 만들고, 훈련시키고, 똑똑하게 만드는 모든 비법을 전수받았습니다. 혼자서도 계획을 세우고(‘플래닝’), 도구를 쓰고(‘툴 유즈’), 스스로를 돌아보는(‘리플렉션’) 만능 일꾼을 만들어냈죠. 하지만! 진짜 세상을 바꾸는 위대한 일들은 혼자서 할 수 있을까요? 아니죠! 오늘은 ‘Chapter 7: Multi-Agent Collaboration’ 를 교재 삼아, 우리가 만든 천재 에이전트들을 모아 세상을 바꿀 ‘어벤져스 팀’을 결성하는 방법, 즉 ‘다중 에이전트 협업(Multi-Agent Collaboration)’에 대해 완벽하게 마스터해 보겠습니다. 한 명의 천재를 넘어, 천재 ‘군단’을 지휘하는 법! 마지막 강의인 만큼, 모든 열정을 쏟아부어 따라오세요!

AI 어벤져스 팀 만들기, ‘다중 에이전트 협업’ 최종 정복!

강의 도입: 왜 ‘팀플레이’가 필요한가?

자, 여러분. 아무리 뛰어난 슈퍼스타라도 혼자서 축구 경기를 이길 수는 없습니다. 공격수도, 수비수도, 골키퍼도 각자 자기 역할이 있어야 완벽한 팀이 되는 거죠. AI 에이전트도 마찬가지입니다. 하나의 에이전트에게 리서치, 데이터 분석, 글쓰기, 코드 개발, 디자인까지 모든 걸 다 시키는 건 비효율적이고 한계가 명확합니다.

이 글의 저자는 바로 이 ‘단일 에이전트(모노리딕 아키텍처)’의 한계를 지적하며 강의를 시작합니다. 복잡하고, 여러 분야에 걸친 문제를 해결하려면 ‘전문가 집단’이 필요하다는 거죠. 바로 이것이 ‘다중 에이전트 협업(Multi-Agent Collaboration)’ 패턴의 탄생 배경입니다.

쉽게 말해, 거대한 목표를 잘게 쪼개서 각 분야의 최고 전문가 에이전트에게 나눠주는 겁니다. ‘리서치 전문 에이전트’, ‘데이터 분석 전문 에이전트’, ‘보고서 작성 전문 에이전트’가 각자 자기 일을 한 뒤, 결과를 합쳐서 최종 결과물을 만들어내는 거죠. 이건 단순한 분업이 아닙니다. 1+1이 3, 아니 10이 되는 ‘시너지’를 만들어내는 것, 그것이 바로 협업의 정수입니다!

AI 드림팀을 운영하는 모든 것

1. 협업의 종류: AI들은 어떻게 함께 일할까?

저자는 AI 팀의 협업 방식을 여러 가지 형태로 분류합니다. 이 부분, 정말 중요합니다. 어떤 문제를 어떤 팀 구조로 풀어야 할지 결정하는 핵심이거든요.

순차적 핸드오프 (Sequential Handoffs): 가장 기본적인 릴레이 방식입니다. 마치 공장의 조립 라인처럼, 1번 에이전트가 일을 끝내면 그 결과물을 2번 에이전트에게 넘겨주는 거죠. ‘리서처 -> 작가 -> 편집자’ 순으로 작업이 진행되는 것이 대표적인 예입니다.
병렬 처리 (Parallel Processing): 여러 전문가가 동시에 각자 다른 일을 하는 겁니다. 마케팅 캠페인을 준비할 때, ‘시장 조사팀’, ‘카피라이팅팀’, ‘디자인팀’이 동시에 각자 일을 진행하고 나중에 결과물을 합치는 방식이죠. 속도가 생명일 때 아주 효과적입니다.
토론과 합의 (Debate and Consensus): 이건 마치 경영 회의와 같습니다. 서로 다른 관점과 정보를 가진 에이전트들이 모여 토론을 통해 최적의 결정을 내리는 방식입니다. “이 주식을 사야 한다”는 에이전트와 “팔아야 한다”는 에이전트가 근거를 대며 토론한 끝에 최종 투자 전략을 결정하는 거죠.
계층 구조 (Hierarchical Structures): 딱 회사 조직도입니다. ‘매니저’ 에이전트가 ‘팀원’ 에이전트들에게 작업을 분배하고, 나중에 결과물을 취합해서 보고하는 구조입니다. 가장 체계적이고 관리하기 쉬운 방식이죠.
전문가 팀 (Expert Teams): 특정 프로젝트를 위해 각 분야의 전문가들이 모이는 ‘태스크 포스(Task Force)’와 같습니다. 소프트웨어를 개발할 때 ‘요구사항 분석가’, ‘코드 개발자’, ‘테스터’, ‘문서 작성가’ 에이전트가 한 팀으로 협력하는 겁니다.
비평가-검토자 (Critic-Reviewer): 자, 이 부분은 별표 세 개! ‘리플렉션’ 패턴의 확장판입니다. 한 에이전트가 자기 작업을 검토하는 게 아니라, 아예 ‘생산자’ 에이전트와 ‘검토자’ 에이전트를 따로 두는 겁니다. 코드 개발 에이전트가 코드를 짜면, 보안 전문 검토 에이전트가 그 코드를 샅샅이 훑어 보안 취약점을 지적해 주는 식이죠. 훨씬 객관적이고 품질 높은 결과물을 보장할 수 있습니다.

2. 소통 방식: AI 팀의 커뮤니케이션 구조

팀이 제대로 굴러가려면 ‘소통’이 가장 중요하겠죠? 저자는 에이전트들이 어떻게 서로 정보를 교환하는지, 그 관계와 소통 구조를 여러 모델로 설명합니다.

단일 에이전트 (Single Agent): 협업이 없는 기본 상태입니다.
네트워크 (Network): 모든 에이전트가 동등한 위치에서 서로 자유롭게 소통하는 P2P 방식입니다. 유연하지만, 자칫하면 무질서해질 수 있죠.
감독관 (Supervisor): ‘대장’ 에이전트가 나머지 팀원들에게 지시를 내리고 조율하는 중앙집권적 구조입니다. 효율적이지만, 대장이 무너지면 팀 전체가 마비될 수 있습니다.
감독관을 도구로 (Supervisor as a Tool): 대장이 직접 지시하기보다, 팀원들이 필요할 때마다 찾아와서 도움(데이터, 분석 도구 등)을 요청하는, 좀 더 유연한 감독관 모델입니다.
계층형 (Hierarchical): 감독관 모델이 여러 층으로 이루어진 다단계 구조입니다. ‘사장 -> 부장 -> 팀장 -> 팀원’으로 이어지는 대기업 구조를 생각하면 됩니다.
맞춤형 (Custom): 위 모델들을 조합하거나, 특정 문제에 완전히 최적화된 새로운 소통 구조를 만드는 것입니다. 가장 유연하고 강력하지만, 설계가 가장 어렵습니다.

3. 코드 예제 엿보기: AI 팀은 어떻게 코딩될까?

CrewAI 예제: 이름부터가 ‘크루(Crew)’, 즉 ‘팀’이죠. 이 예제는 AI 팀플레이를 아주 직관적으로 보여줍니다. ‘리서처’ 에이전트와 ‘작가’ 에이전트, 두 명의 전문가를 고용합니다. 그리고 research_task를 리서처에게, writing_task를 작가에게 할당하죠. 여기서 핵심은 context=[research_task] 부분입니다. 작가의 임무가 리서처의 임무 결과물에 의존한다는 걸 명시해주는 거죠. process=Process.sequential은 이 팀이 ‘순차적 핸드오프’ 방식으로 일한다는 걸 지정합니다. 리서처가 일을 끝내야 작가가 일을 시작하는 거죠. 정말 깔끔하죠?
Google ADK 예제: ADK는 다양한 팀플레이 방식을 직접 구현할 수 있는 강력한 도구들을 제공합니다.
- 계층 구조: coordinator(부모) 에이전트 아래에 greeter, task_doer(자식) 에이전트를 두어 상하 관계를 만듭니다.
- 순차 처리: SequentialAgent를 사용해 ‘Step1_Fetch’ 에이전트의 결과물을 ‘Step2_Process’ 에이전트가 이어받아 처리하는 파이프라인을 구축합니다.
- 병렬 처리: ParallelAgent를 사용해 ‘날씨 정보 수집가’와 ‘뉴스 기사 수집가’를 동시에 출동시킵니다.
- 에이전트를 도구로: ‘아티스트’ 에이전트가 ‘이미지 생성’ 전문 에이전트를 마치 하나의 ‘도구’처럼 호출해서 사용하는, 아주 세련된 협업 방식도 보여줍니다.

강의 마무리: 핵심 요약 및 저자의 메시지

자, 드디어 대장정의 마지막입니다. 오늘 배운 ‘다중 에이전트 협업’, AI 시스템 설계의 꽃이라고 할 수 있는 이 개념을 머릿속에 완벽하게 각인시켜 드리겠습니다.

What (무엇): 하나의 에이전트가 모든 것을 다 할 수는 없습니다. 복잡한 문제는 여러 전문가의 협력이 필요합니다.
Why (왜): 다중 에이전트 협업 패턴은 거대한 문제를 잘게 쪼개, 각 분야의 전문 에이전트들에게 분배하여 해결하는 방식입니다. 이를 통해 단일 에이전트로는 불가능했던 복잡하고 거대한 목표를 달성할 수 있는 ‘시너지’를 창출합니다.
Rule of Thumb (언제 쓸까): 이것이 이 모든 강의 시리즈의 최종 결론입니다! 여러분이 해결하려는 문제가 한 명의 에이전트가 처리하기에는 너무 복잡하고, 명확하게 구분되는 전문 분야나 단계로 나눌 수 있을 때, 주저 없이 ‘다중 에이전트 협업’ 패턴을 사용하세요. 복잡한 리서치, 소프트웨어 개발, 마케팅 캠페인 기획 등, ‘팀플레이’가 필요한 모든 곳이 정답입니다.

핵심 정리 (Key Takeaways):

다중 에이전트 협업은 여러 에이전트가 공동의 목표를 위해 함께 일하는 것입니다.
전문적인 역할 분담, 분산된 작업, 에이전트 간의 소통을 통해 시너지를 창출합니다.
협업 방식은 순차적, 병렬적, 계층적 등 다양하며 문제의 성격에 맞게 선택해야 합니다.
이 패턴은 다양한 전문 지식이 필요하거나 여러 단계로 구성된 복잡한 문제에 이상적입니다.

저자는 이 패턴을 통해 개발자들이 단일 에이전트로는 해결하기 불가능했던 복잡성에 대응할 수 있는, 훨씬 더 모듈화되고 확장 가능한 시스템을 만들 수 있다고 강조합니다.

여러분, 7개의 챕터에 걸친 긴 여정을 성공적으로 완주한 것을 진심으로 축하합니다! 이제 여러분은 AI 에이전트의 기본기부터 고도의 팀플레이 전략까지, 모든 것을 꿰뚫는 전문가로 거듭났습니다. 이 지식을 바탕으로 세상을 놀라게 할 여러분만의 강력한 AI 에이전트를 만들어나가시길 바랍니다.