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[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ]
Intro
안녕하세요, kt cloud 마케터 김지웅 입니다. 🙋♂️
“혼자 가면 빨리 가지만, 함께 가면 더 멀리 간다”는 말처럼, AI 기술도 이제 ‘협업’의 시대로 접어들고 있어요. 과거에는 하나의 AI가 독립적으로 작동하며 주어진 작업만 수행했다면, 이제는 여러 AI 에이전트들이 팀처럼 협력하며 더 복잡하고 다양한 문제를 해결하고 있죠. ✨
예를 들어, 한 AI는 전략을 수립하고, 다른 AI는 실행을 맡고, 또 다른 AI는 결과를 분석해요. 마치 기업에서 기획팀, 운영팀, 분석팀이 각자 역할을 나누어 일하는 것처럼요. 이러한 협업 구조는 자율주행, 스마트 시티, 금융 트레이딩 같은 복잡한 환경에서 효율성과 정확성을 동시에 달성하는 데 꼭 필요한 조건이 되었어요.
그렇다면 AI 에이전트는 왜 '혼자'가 아니라 '함께'여야만 했을까요? 그리고 이 협업은 어떤 구조로 설계되고, 실제로 어떻게 작동하고 있을까요? 이번 글에서는 전통적인 다중 에이전트 시스템(MAS)부터 최근 주목받고 있는 LLM 기반 협업 구조까지, AI 협업 시스템의 흐름과 설계 전략을 하나씩 살펴보려고 해요. 최근에는 이런 구조를 설명할 때 ‘MALM(Multi-Agent with Large Models)’이라는 용어도 종종 사용되고 있어요. 이는 아직 공식 용어는 아니지만, 여러 에이전트가 LLM을 기반으로 역할을 나눠 협업하는 시스템을 가리키는 표현으로 점차 쓰임이 늘고 있답니다. 👥
이제 본격적으로 AI 협업의 세계로 들어가 볼까요? 🎯
AI 협업 시스템이 주목받는 이유 🏗️
AI 에이전트가 혼자서 작업을 처리하던 시대는 이제 지나가고 있어요. 오늘날의 비즈니스 환경은 복잡해지고, 처리해야 할 데이터와 상황도 점점 다양해지고 있죠. 이런 환경에서는 하나의 에이전트가 모든 걸 책임지기보다, 여러 에이전트가 역할을 나누고 협력하는 구조가 훨씬 효과적이에요. 각 에이전트가 자신만의 기능을 수행하면서도 전체 목표를 위해 조화를 이루는, 마치 조직 내 여러 팀이 협력하는 방식과 비슷하죠.
그렇다면 AI 협업 구조는 실제로 어떤 장점을 갖고 있을까요?
🌟 AI 협업의 핵심 장점
🔄 복잡한 문제 해결을 위한 분업 가능
서로 다른 AI가 전략 수립, 실행, 분석 등 전문적인 역할을 분담함으로써 더 빠르고 정확한 문제 해결이 가능해요.
💪 개별 에이전트의 한계 극복
하나의 AI가 감당하기 어려운 연산이나 상황도 여러 에이전트가 나눠서 처리하며 성능의 한계를 넘어설 수 있어요. 이 과정에서 서로의 결과를 보완하며 시너지 효과도 만들어지죠.
🛡️ 시스템의 안정성과 신뢰성 향상
하나의 에이전트가 실패하더라도 다른 에이전트가 백업을 수행하거나 보완할 수 있어요. 결과적으로 전체 시스템의 안정성과 신뢰도가 높아져요.
🔋 확장성과 유연성 확보
필요에 따라 새로운 기능을 가진 에이전트를 추가하거나 기존 에이전트를 교체하는 것이 비교적 쉬워요. 환경 변화나 요구사항에 빠르게 대응할 수 있는 구조죠.
MAS에서 LLM 기반의 다중 에이전트 시스템(MALM)으로: AI 협업의 진화 🔄
AI 협업의 기본, 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems, MAS)란? 👥
다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)은 여러 자율적인 에이전트들이 상호 작용하며 공동의 문제를 해결하거나 특정 목표를 달성하기 위해 협력하는 시스템이에요. 각 에이전트는 특정 역할이나 전문 분야를 담당하며, 서로 통신하고 조율하면서 문제를 해결해요. 🤝
✨ MAS의 주요 특징
- 역할 기반 분업: 각 에이전트는 특정 역할이나 전문성을 가지고 있어요. 예를 들어 하나는 탐색, 다른 하나는 분석 같은 식으로 역할을 나눠요.
- 메시지 기반 통신: 에이전트 간에는 표준화된 메시지 프로토콜을 통해 정보를 주고받아요. 이를 통해 의사결정이나 협업 요청이 가능해져요.
- 조정 메커니즘: 충돌 방지, 자원 배분, 우선순위 조정을 위한 내부 규칙이나 협상 방식이 포함돼요.
🛠️ MAS의 작동 방식
MAS는 보통 다음과 같은 흐름으로 작동해요.
먼저, 복잡한 문제를 여러 개의 하위 작업으로 분해한 뒤, 각 작업을 적절한 에이전트에게 할당해요. 이후 에이전트들은 병렬적으로 작업을 수행하며, 중간 결과를 공유하고 조율하면서 전체 결과를 만들어내요. 이때 개별 에이전트의 능력보다 협업 구조 자체가 시스템의 효율성과 확장성을 좌우하게 돼요.
- 작업 분해: 전체 문제를 여러 개의 하위 과제로 나눠요.
- 역할 할당: 각 에이전트가 자신에게 맞는 작업을 맡아요.
- 협업 실행: 동시에 또는 순차적으로 작업을 수행해요.
- 결과 통합: 각자의 결과를 모아 하나의 최종 결과를 도출해요.
🔀 협업 방식의 두 가지 큰 흐름 : 중앙 집중형 vs 분산형
✅ 중앙 집중형 시스템 (Centralized MAS)
마치 PM이 프로젝트를 총괄하듯이, 하나의 메인 AI가 다른 AI들을 지휘해요. 효율적이지만, 메인 AI에 문제가 생기면 전체 시스템이 마비될 수 있죠. 😅
- 중앙 컨트롤러(예: 클라우드 서버, 메인 AI)가 전체 시스템을 조율
- 개별 AI 에이전트들은 수동적인 역할을 수행
- 장점: 빠른 의사 결정, 높은 통제력
- 단점: 중앙 서버 장애 발생 시 전체 시스템이 중단될 위험
✅ 분산형 시스템 (Decentralized MAS)
각 AI가 자율적으로 움직이면서 서로 협력해요. 마이크로서비스 아키텍처와 비슷하다고 보면 됩니다! 유연하고 안정적이지만, 관리가 좀 더 복잡할 수 있어요. 🤣
- 에이전트들이 자율적으로 판단하고 협력하여 목표를 달성
- 시스템 내 개별 AI들이 독립적으로 데이터 처리 및 의사결정 수행
- 장점: 확장성이 뛰어나고, 특정 노드 장애에도 강건함
- 단점: 개별 에이전트 간 통신 비용 증가, 조율 어려움
💡 MAS의 핵심 기술: 자연에서 배우는 AI 협업의 지혜
MAS(Multi-Agent Systems)는 여러 개의 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 시스템이에요. MAS가 효과적으로 작동하려면 AI들이 어떻게 협력할지, 어떻게 학습할지를 결정하는 핵심 기술이 필요해요.
대표적인 MAS 협업 기술로는 스웜 인텔리전스(Swarm Intelligence), 군집 지능(Collective Intelligence), 멀티 에이전트 강화학습(MARL) 등이 있어요!
🐝 스웜 인텔리전스 (Swarm Intelligence)
스웜 인텔리전스(Swarm Intelligence)는 개미나 벌처럼 단순한 개체들이 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 방식이에요. 이 개념을 AI에 적용하면 여러 AI가 자율적으로 협력하여 최적의 해결책을 찾을 수 있어요.
💡 핵심 특징
- 분산 문제 해결: 복잡한 문제를 작은 단위로 나누고, 여러 AI가 역할을 분담해 해결해요.
- 자기 조직화: 중앙에서 통제하지 않아도, AI들이 서로 협력해 자동으로 구조를 형성해요.
- 창발적 행동: 개별 AI는 단순한 규칙만 따르지만, 전체적으로는 예측할 수 없는 복잡한 패턴이 나타나요.
- 견고성: 일부 AI가 오류를 내도 시스템 전체는 계속 작동할 수 있어요.
🌍 자연에서 배운 지혜 & AI 적용 사례
- 🐜 개미 군집 행동 → 네트워크 최적화
- 개미들이 가장 효율적인 먹이 경로를 찾듯이, 인터넷 패킷 전송 경로를 최적화하는 데 활용돼요.
- 적용 사례: 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘
- 🍯 꿀벌의 의사결정 → 자율 분산 AI 협업
- 꿀벌들이 새로운 둥지를 찾는 방식을 활용해, AI가 분산된 의사결정을 더 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줘요.
- 적용 사례: 분산 AI 알고리즘에서 다중 경로 탐색
- 🦅 새 떼의 비행 → 군집 로봇 제어(Swarm Robotics)
- 새 떼가 충돌하지 않고 협력해서 비행하는 원리를 이용해, 드론이나 자율 로봇이 협력해서 움직이는 기술이 개발됐어요.
- 적용 사례: 재난 구조용 드론 군집 비행 시스템
🎮 강화학습 기반 협업 (Collaborative Reinforcement Learning)
스웜 인텔리전스가 자연의 규칙에서 출발한 협업 방식이라면, 최근에는 멀티 에이전트 강화학습(MARL, Multi-Agent Reinforcement Learning)이 그 자리를 빠르게 채우고 있어요. MARL은 여러 AI가 같은 환경에서 상호작용하면서 협력하거나 경쟁하며 스스로 전략을 학습하는 방식이에요. 멀티 에이전트 강화학습(MARL)은 협력적(Collaborative) 방식과 경쟁적(Competitive) 방식으로 나뉘어요.
1️⃣ 협력적 MARL (Collaborative MARL)
- 여러 AI가 함께 목표를 달성하기 위해 협력하는 방식이에요.
- 예제: 자율주행 차량 간 협력 (V2X 통신 기반)
- 예제: 산업용 로봇 협업 (공장에서 로봇들이 조립 과정에서 서로 협력하는 방식)
2️⃣ 경쟁적 MARL (Competitive MARL)
- 각 AI가 서로 경쟁하면서 최적의 전략을 학습하는 방식이에요.
- 예제: 게임 AI (스타크래프트 AI - AlphaStar, OpenAI Five)
- 예제: 금융 AI (고빈도 매매 알고리즘 트레이딩)
MARL은 단순한 학습을 넘어서 다음과 같은 특징을 갖고 있어요.
- 경험 공유: 하나의 에이전트가 얻은 지식을 다른 에이전트와 공유해요.
- 협력적 보상: 팀 전체의 성공을 기준으로 보상을 주기 때문에 개별 성과보다 공동 목표에 집중해요.
- 적응형 학습: 환경 변화에 맞춰 스스로 전략을 바꾸고 진화할 수 있어요.
🌟 MAS의 확장: Multi-Agent with Large Models (MALM)
최근에는 GPT 같은 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 새로운 협업 구조가 주목받고 있어요. 기존 MAS처럼 여러 에이전트가 함께 일하는 구조지만, 이제는 각 에이전트가 LLM의 유연한 언어 처리 능력을 활용해 훨씬 더 유연하고 똑똑하게 협력할 수 있죠. 기술 커뮤니티에서는 이를 MALM(Multi-Agent with Large Models)이라는 표현으로 부르기도 해요. 아직 공식 용어는 아니지만, LLM 기반 다중 에이전트 시스템을 간단히 설명하는 개념으로 점점 더 널리 쓰이고 있어요.
기존 MAS는 보통 정해진 규칙과 제한된 의사결정 범위 내에서 움직였어요. 반면, MALM은 자연어로 상황을 이해하고 유연하게 대응하며, 때로는 역할도 동적으로 나누는 구조를 갖고 있어요. 특히 자연어 기반 상호작용이 가능하다는 점에서, 인간과의 협업은 물론, AI들 간의 협업에도 큰 전환점을 만들고 있어요.
🤔 MAS vs MALM: 무엇이 다를까?
기존 MAS는 특정한 규칙을 따르는 에이전트들이 협력하는 방식이었는데, MALM은 LLM을 활용해서 AI가 더 유연하게 협력할 수 있도록 만든 시스템이에요.
| 전통적 MAS의 특징 | MALM의 혁신적 특징 |
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😎 최근 연구 동향
최근 연구에서는 LLM 기반 AI 에이전트들이 협력하여 문제를 해결하는 사례가 늘어나고 있어요.
- 디지털 환경 시뮬레이션 🏙️: 다중 AI 에이전트가 가상의 소도시에서 상호작용하며 복잡한 환경을 생성해요
- 역할 기반 협업 👨🏫👩🎓: 한 에이전트가 학생 역할을, 다른 에이전트가 교사 역할을 맡아 교육적 문제를 해결해요
- Microsoft AutoGen 🤖🔄: 여러 개의 LLM 기반 에이전트가 상호작용하도록 설계된 프레임워크로, 복잡한 작업을 여러 전문 에이전트가 나누어 처리해요
AI 협업 시스템의 새로운 흐름: 하이브리드(Hybrid) 접근 방식 🤝
지금까지 살펴본 MAS(Multi-Agent System)와 MALM(Multi-Agent with Large Models)처럼, 분산된 AI 에이전트들이 각자의 역할을 수행하면서 협력하는 구조들이 발전해 왔어요. 하지만 실제 환경은 그렇게 단순하지 않아요. 완전히 중앙 집중형이거나, 완전히 분산형인 시스템은 현실적인 한계가 명확해요. 그래서 최근에는 이 두 방식을 조합한 하이브리드 협업 구조가 점점 더 주목받고 있어요.
이러한 하이브리드 접근 방식이 필요한 이유는 다양해요. 대규모 연산 효율, 실시간 응답 속도, 신뢰성과 정밀도의 균형, 텍스트·이미지·음성 등 멀티모달 데이터 처리, 검색 기반 정보 활용과 생성형 응답 결합, 그리고 클라우드와 엣지 AI 간의 협업처럼 복합적인 요구들이 동시에 존재하거든요. 단일한 방식으로는 이 모든 요소를 만족시키기 어렵기 때문에, 기능과 구조의 융합이 중요해지고 있어요.
그럼 대표적인 하이브리드 방식들을 하나씩 살펴볼게요.
🧠 외부 지식과 시스템을 활용한 LLM 보완 방식
대형 언어 모델(LLM)은 뛰어난 언어 생성 능력을 가지고 있지만, 최신 정보 반영, 논리적 추론, 결과 해석 가능성 같은 측면에서는 여전히 한계를 갖고 있어요. 그래서 최근에는 LLM을 외부 지식이나 시스템과 연결해 보완하는 구조가 AI 협업 시스템에서 핵심 요소로 주목받고 있어요.
대표적인 방식이 신경기호 AI(Neuro-Symbolic AI)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation)이에요. 신경기호 AI는 지식 그래프, 규칙 기반 시스템 등과 연결해 생성 결과의 신뢰성과 해석 가능성을 높이고, 최근에는 Stanford의 Graph-RAG처럼 symbolic 구조와 검색 기반 응답 생성 방식을 결합하거나, MIT의 SymbL, OpenAI의 Autoformalization 프로젝트처럼 LLM의 출력을 수학적 또는 논리적 구조로 해석하고 검증하는 방식이 활발히 연구되고 있어요. 이런 흐름은 단순한 응답 생성에서 벗어나, LLM이 ‘왜 그런 결론을 내렸는지’를 설명 가능하게 만드는 방향으로 확장되고 있죠.
한편, RAG는 외부 문서나 데이터베이스에서 관련 정보를 검색해와, LLM이 그 정보를 바탕으로 응답을 생성하는 구조예요. 단순한 문서 검색을 넘어서, 최근에는 ReAct-RAG, Fusion-in-Decoder, Multi-hop RAG, AgentRAG 같은 구조들이 등장하며 reasoning, 도구 사용, 협업까지 결합하고 있어요. 이 과정에서 LangChain, LlamaIndex, Haystack 같은 프레임워크들이 다양한 구현 방식과 최적화를 지원하고 있죠.
결과적으로 LLM은 이제 더 이상 혼자 일하지 않아요. 정확성, 신뢰성, 최신성이라는 과제를 해결하기 위해, 외부의 정보 시스템이나 도구들과 협력하는 구조가 점점 더 정교해지고 있어요. 이런 통합적 설계는 단순한 생성형 AI를 넘어, 실제 업무를 수행할 수 있는 실행 가능한 AI 에이전트로의 진화를 가능하게 만들어주고 있어요.
🧩 멀티모달 AI 모델의 협업
AI 시스템이 외부 지식이나 정보와 협력하는 구조가 발전하고 있는 동시에, 입력되는 데이터 자체도 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등으로 다양해지고 있어요. 그 결과 서로 다른 종류의 AI 모델들이 함께 협력하는 멀티모달 협업 구조 역시 중요성이 커지고 있죠.
텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 함께 처리하려면, 각기 다른 AI 모델들이 역할을 나누고 협력해야 해요. 과거에는 음성 인식, 이미지 분류, 텍스트 요약 같은 기능이 별도의 시스템에서 개별적으로 작동했지만, 이제는 하나의 워크플로우 안에서 멀티모달 모델들이 자연스럽게 연결되는 구조가 일반화되고 있어요.
예를 들어, GPT-4V는 시각 정보와 언어 정보를 동시에 이해하고, OpenAI의 CLIP은 이미지와 텍스트 사이의 의미를 연결해 검색과 분류를 도와주며, DALL·E는 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성할 수 있어요. 최근에는 Google의 Gemini나 Meta의 MM1처럼 멀티모달 reasoning에 최적화된 모델들이 등장하면서, 텍스트, 이미지, 음성뿐 아니라 영상까지 동시에 처리하는 기술로 확장되고 있어요.
이런 모델들이 함께 작동할 때는, ‘누가 언제 어떤 방식으로 개입할 것인가’를 설계하고 조율하는 에이전트 기반 오케스트레이션 구조가 중요해져요. 단순히 데이터를 넘기는 것이 아니라, 모델 간 협업 흐름을 설계하는 일이 핵심이 되는 거죠. 예를 들어, 시각 정보를 해석한 결과를 텍스트 생성 모델로 넘기거나, 음성 인식 모델과 자연어 이해 모델이 함께 작동하도록 연결하는 식이에요.
이처럼 AI 협업 시스템은 점점 더 정교해지고 있고, 단일한 모델이나 단순한 구조만으로는 원하는 수준의 정밀도와 유연성을 확보하기 어려워지고 있어요. 결국 중요한 건 목적에 따라 적절한 기술들을 조합하고, 그 안에서 에이전트 간의 역할과 협력이 어떻게 설계되느냐예요. 그리고 이러한 구조를 안정적으로 뒷받침해주는 클라우드 인프라 역시 점점 더 중요해지고 있어요.
4부 마무리: AI 에이전트 협업 시스템, 미래를 여는 열쇠 ✨
지금까지 우리는 AI 에이전트들이 어떻게 협력하며, 복잡한 문제를 함께 해결해 나가는지를 살펴봤어요. 전통적인 다중 에이전트 시스템(MAS)부터 시작해, LLM 기반의 협업 시스템, 그리고 중앙 집중형과 분산형을 융합한 하이브리드 아키텍처까지 AI 협업의 흐름은 점점 더 정교하고 유연한 방향으로 진화하고 있죠.
이러한 협업 구조는 단순한 기술 발전을 넘어서, 실제 업무 수행을 위한 전략이 되고 있어요. 어떤 에이전트는 계획을 수립하고, 다른 에이전트는 실행을 맡으며, 또 다른 에이전트는 외부 지식이나 실시간 데이터를 활용해 판단을 보완하죠. 그리고 이 모든 흐름의 중심에는 ‘함께 작동하도록 설계된 구조’가 자리하고 있어요.
이번 시리즈를 통해 우리는 AI 에이전트의 전반적인 개념을 체계적으로 이해할 수 있었어요. 1부에서는 AI 에이전트의 기본 개념과 핵심 구성 요소를, 2부에서는 다양한 유형과 그 특성을, 3부에서는 실제 비즈니스에서의 활용 패턴과 아키텍처를, 4부에서는 여러 에이전트가 협업하는 시스템 구조를 깊이 있게 살펴봤죠.
이제는 단일 모델의 한계를 넘어, 여러 에이전트가 유기적으로 협력하는 지능형 생태계로 AI가 진화하고 있음을 이해할 수 있게 되었을 거예요. 여러분도 시리즈를 읽으며 느끼셨겠지만, 이런 복잡하고 정교한 협업 시스템이 원활히 작동하려면 그 기반이 매우 중요해요. 특히 여러 에이전트가 실시간으로 협업하고, 방대한 데이터를 주고받으며, 지속적으로 학습해야 하는 구조에서는 강력한 클라우드 인프라가 필수예요.
AI 에이전트 시스템의 성공은 결국 그 위에 구축된 기술 기반의 품질에 크게 좌우돼요. 고성능 연산, 확장성 있는 구조, 유연한 자원 할당, 안정적인 연결성. 이 모든 요소를 충족시킬 수 있는 인프라 환경에서만 에이전트는 그 가능성을 온전히 펼칠 수 있어요. 특히 클라우드 환경은 AI 시스템의 진화 속도를 따라갈 수 있는 유일한 기술 기반이기도 해요. ☁️
여러분의 비즈니스에는 어떤 AI 에이전트 협업 시스템이 가치를 창출할 수 있을까요? AI 기술의 발전과 함께하는 여정에 kt cloud가 함께할게요! 🌟
감사합니다! 🙏
[관련/출처]
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