멀티 에이전트 아키텍처 완전 정복 가이드

 

멀티 에이전트 아키텍처 완전 정복 가이드

단일 LLM 기반 에이전트의 한계를 넘어서는 멀티 에이전트 아키텍처 설계 전략
이 글에서는 각기 다른 역할의 AI 에이전트들이 협력하며 복잡한 문제를 해결하는 구조를 설명합니다.

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✅ 단일 에이전트 vs 멀티 에이전트 시스템

항목 단일 에이전트 멀티 에이전트

구성	하나의 모델이 모든 기능 수행	역할 기반 에이전트 분산 구성
유연성	낮음	매우 높음
확장성	구조 변경 어려움	기능 단위로 확장 용이
예시	단순 챗봇	데이터 수집 + 분석 + 요약 AI 조합

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🧠 멀티 에이전트 아키텍처 패턴 11가지

1. 병렬 (Parallel)

• 여러 에이전트가 동시에 서로 다른 작업을 처리
• 예: 뉴스 요약, 이미지 분석, 텍스트 변환을 병렬로 실행

2. 순차 (Sequential)

• 작업을 단계별로 나누어 순차적으로 실행
• 예: 사용자 질문 → 검색 → 요약 → 응답

3. 루프 (Loop)

• 조건 충족 전까지 반복 작업을 수행
• 예: 코드 수정 → 실행 → 오류 확인 → 반복

4. 라우터 (Router)

• 입력에 따라 다른 에이전트를 호출
• 예: “검색”이면 A에이전트, “계산”이면 B에이전트 호출

5. 집계자 (Aggregator)

• 여러 에이전트의 결과를 통합
• 예: AI 리뷰 3개 → 종합 판단 AI가 최종 응답 생성

6. 네트워크 (Network)

• 에이전트 간 상호 연결된 구조
• 예: 토론 기반 문제 해결 에이전트 팀

7. 핸드오프 (Handoff)

• 주도권을 다음 에이전트에게 넘김
• 예: 데이터 수집 → 수집자 → 분석자 → 보고서 작성자

8. 슈퍼바이저 (Supervisor)

반응형

• 전체 흐름을 관리, 제어, 모니터링
• 예: GPT가 전체 작업 분배 & 모니터링

9. 슈퍼바이저 + 도구 호출

• 특정 상황에서 도구 사용까지 포함
• 예: GPT가 검색, 계산, 요약 도구를 호출해 실행

10. 계층적 (Hierarchical)

• 상위 에이전트가 하위 에이전트를 관리
• 예: 매니저 GPT → 개발자 GPT, 마케터 GPT에게 업무 분배

11. 사용자 정의 워크플로우

• 특정 목적에 맞는 독자적 에이전트 구성
• 예: 실시간 고객 대응용 다중 에이전트 구성

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🔄 에이전트 간 통신 방식

📍 그래프 상태 기반

• 상태 전이를 그래프 형태로 정의하여 플로우 제어
• LangGraph, StateGraph 기반 설계에 적합

📍 도구 호출 중심

• 각 노드는 도구처럼 동작하며 필요한 기능 수행
• 예: OpenAI Tools, LangChain의 Tool/AgentExecutor 활용

📍 공유 메시지 리스트

• 모든 에이전트가 동일한 메시지 히스토리를 기반으로 작업
• 메시지를 공유하여 협업하거나 충돌 방지

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🎯 결론: 아키텍처 설계 팁

• 역할 기반으로 분리하라: 각 에이전트는 하나의 목적에 집중
• 상태와 흐름을 명확히 정의하라: 그래프 기반 워크플로우가 효과적
• 병렬 + 순차 + 라우팅 전략을 조합하라
• 테스트 가능한 구조로 작게 설계 후 점차 확장하라

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