다중 에이전트 시스템은 자율적으로 작동하지만 공동의 목표를 달성하기 위해 사용자 입력을 이해하고, 의사결정을 내리고, 작업을 수행하기 위해 협업하는 여러 인공지능(AI) 에이전트로 구성됩니다.

다중 에이전트 시스템은 복잡한 다단계의 대규모 문제를 해결하여 팀이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.

비즈니스에서 다중 에이전트 시스템의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 고객 서비스: AI 에이전트는 함께 협력하여 기술 지원 통화에서 고객의 문제를 추적하고, 해결책을 추천하고, 솔루션을 에스컬레이션하고, 청구액을 조정하거나 환불을 처리할 수 있습니다.
• 공급망: 여러 공급업체를 대표하는 에이전트가 실시간으로 협업하여 재고 수요를 예측하고, 리소스를 할당하고, 필요에 따라 운영을 조정할 수 있습니다.
• 보안 및 사기 감지: AI 에이전트는 사기 행위를 모니터링하고, 위험을 평가하며, 위협을 줄이기 위해 조직의 조치를 조정할 수 있습니다.

다중 에이전트 시스템 이해

다중 에이전트 시스템의 기능은 단순히 워크플로를 자동화하는 것 이상의 기능을 제공하며, 이는 본질적으로 생성형 AI의 차세대 영역인 AI 에이전트 덕분입니다. AI 에이전트는 단순한 챗봇의 기능을 훨씬 뛰어넘어 AI 코파일럿의 가능성을 한 단계 더 발전시킬 것입니다. 한 사람이 독립적으로 작업한다고 생각해 보세요. 한 사람은 많은 전문 지식을 보유하는 데 한계가 있으며, 독립적으로 일할 경우 많은 것을 성취하는 데 한계가 있습니다. AI 에이전트도 마찬가지입니다. 협업은 혼자 일하는 것보다 훨씬 더 많은 것을 성취할 수 있습니다. 다중 에이전트 시스템이 서로 자율적으로 협업하여 보다 복잡한 워크플로를 처리하면 조직의 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

다중 에이전트 시스템의 실제 사례 중 하나는 HR 분야에서 에이전트가 후보자를 선별하고, 순위를 매기고, 추천하는 등 채용 프로세스를 자율적으로 지원하는 것입니다.

또 다른 예로는 공급망 전반에서 AI 에이전트가 기계 가동 중단의 영향을 자율적으로 평가하고, 영향을 받은 주문 일정을 재조정하고, 재고를 재할당하고, 유지보수 계획을 수립 및 예약하는 기능이 있습니다.

• AI: AI 에이전트의 핵심인 두뇌 능력
• AI 에이전트: 전문화를 통해 자체 에이전트에서 한 단계 더 발전하여 자율적으로 의사결정을 내리고 작업을 수행하는 지능형 에이전트 의 하위 집합입니다
• 대규모 언어 모델(LLM): AI 에이전트가 인간의 언어를 이해하고 질문에 답하고, 텍스트를 생성하고, 학습한 컨텍스트를 기반으로 기타 의사결정을 내리는 등 대화식으로 응답할 수 있도록 방대한 양의 데이터로 훈련된 AI 시스템입니다.
• 오케스트레이션: AI 에이전트 간의 정보 교환
• 환경: AI가 작동하는 물리적, 디지털 및 시뮬레이션된 공간

다중 에이전트 시스템은 어떻게 작동하나요?

다중 에이전트 시스템은 개별 에이전트 간에 작업과 커뮤니케이션을 분배하며, 각 에이전트는 각자의 전문성을 발휘하여 공유 환경에서 공동으로 목표를 달성하고 학습합니다. 이러한 작업 분담은 다중 에이전트 시스템이 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력의 핵심입니다.

주요 다중 에이전트 시스템 아키텍처

다중 에이전트 시스템은 일반적으로 중앙 집중형 또는 분산형 네트워크로 작동합니다.

• 중앙 집중형  네트워크에서는 단일 서버가 AI 에이전트의 상호 작용과 정보를 제어합니다. 이 오케스트레이터(인간 시나리오의 경우 프로젝트 관리자)는 전체 프로세스와 시스템을 추론하여 커뮤니케이션을 간소화하고 정보를 표준화할 수 있는 능력을 갖습니다. 중앙 집중형 다중 에이전트 시스템을 사용할 때의 주요 단점은 단일 실패 지점이 발생할 수 있다는 것입니다.
• 분산형  네트워크에서는 단일 서버("프로젝트 관리자")가 제어하는 대신 AI 에이전트가 서로 직접 상호 작용을 제어합니다. 특화된 AI 에이전트들은 각자가 달성하고자 하는 목표에 대해 공통의 이해와 공동의 책임을 갖습니다. 중앙 집중형 네트워크보다 더 강력하고 확장성이 뛰어나지만, 분산형 다중 에이전트 시스템의 주요 단점은 더 복잡한 조율이 필요하다는 것입니다.

다중 에이전트 시스템과 단일 에이전트 시스템의 차이점은 무엇인가요?

다중 에이전트 시스템과 단일 에이전트 시스템에는 몇 가지 차이점이 있습니다.

• 단일 AI 에이전트는 자체 환경 내에서 자율적으로 작업하여 요청된 작업을 수행합니다. LLM을 사용하여 사용자 입력을 이해하고, 워크플로를 설계하며, 계획한 워크플로를 실행하기 위해 툴을 호출할 수 있습니다.
• 다중 에이전트 시스템에서는 여러 AI 에이전트가 유동적이고 반복적으로 서로 상호 작용하여 각자의 특성과 전문성을 결합하여 작업을 수행할 뿐만 아니라 학습도 수행합니다. 다중 에이전트 시스템에는 수천 개의 개별 에이전트가 포함될 수 있습니다.

협업은 모든 기업이 각 부분의 합보다 더 큰 팀을 만들기 위해 사용하는 전략이며 이러한 전략에는 프로젝트 관리, 스크럼 회의, 토론 포럼이 포함될 수 있습니다. 협업을 통해 AI 에이전트는 독립적으로 행동할 때보다 더 많은 것을 성취할 수 있으며, 예를 들어 자신의 전문 분야를 벗어난 기회를 놓치지 않을 수 있습니다. AI 에이전트는 서로 대화함으로써 인간 팀처럼 행동하고, 그렇지 않으면 해결되지 않는 격차를 메울 수 있습니다.

두 시스템의 차이점은 한 명의 전문가가 각자의 전문 분야를 수행하는 것과 여러 전문가로 구성된 팀이 실시간으로 조율하고 성공하는 것입니다.

단일 에이전트 시스템과 다중 에이전트 시스템의 주요 차이점은 후자가 문제의 복잡성을 이해하는 능력이 뛰어나고 문제를 해결하는 데 효과적이라는 점입니다.

소프트웨어 엔지니어, 디자이너, 제품 관리자 등 개별 전문가로 구성된 팀을 한데 모아 협업을 통해 더 큰 성과를 내는 프로젝트 매니저를 생각해 보세요. 다중 에이전트 시스템은 프로젝트 매니저나 프로젝트 계획과 비슷하며, 전문가들로 구성된 팀을 통해 더 많은 일을 할 수 있습니다. 전문 분야에 따라 AI 에이전트를 업무에 할당하면 LLM이 집중해야 할 우선순위를 정하여 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.

또한 다중 에이전트 시스템에서 특화된 AI 에이전트를 사용하면 개발자가 따라야 할 프레임워크가 제공되므로 작업을 코딩하기 쉬운 하위 작업으로 세분화할 수 있습니다. 마지막으로, 다중 에이전트 시스템을 사용하는 많은 팀이 단일 에이전트 시스템보다 뛰어난 성능을 발휘하여 새로운 혁신과 개발자의 생산성을 이끌어낼 수 있습니다.

다중 에이전트 시스템을 선택해야 하는 경우

일반적으로 이미 AI 에이전트를 사용하고 있는 모든 조직은 다중 에이전트 시스템의 이점을 실현할 수 있습니다. 단일 에이전트 시스템과 다중 에이전트 시스템 중 어떤 것을 선택할지는 조직 또는 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 달라지며, 목표 달성은 인간으로 구성된 팀을 성장시키는 데 필요한 것과 동일한 작업인 훈련, 유지보수 및 결과물 처리로 귀결됩니다.

• 단일 에이전트 시스템은 작업이 간단하고 잘 정의된 경우 에 이상적입니다.
• 다중 에이전트 시스템은 작업이 복잡 하고 여러 분야의 전문 지식이 필요한 경우 에 이상적입니다.

실제 다중 에이전트 시스템의 예

유연성과 적응성 덕분에 다중 에이전트 시스템은 거의 모든 산업 분야의 역할에 이상적입니다.

• 자동화된 제조 라인: 장비를 감사하고 다른 에이전트과 통신하여 필요한 수리 일정을 잡는 예측적 유지보수 AI 에이전트로 다운타임을 줄입니다
• 스마트 전력 그리드: 한 에이전트는 기상 시스템을 모니터링하고 다른 에이전트는 해당 데이터를 사용하여 에너지 수요를 예측함으로써 에너지 분배 최적화
• 자율주행 차량: 카메라 시스템을 제어하는 AI 에이전트가 온스크린 디스플레이 에이전트와 협업하여 운전자를 안내함으로써 안전성 향상
• 환자 의료 및 조율: 다양한 의료 전문가를 대표하는 에이전트를 사용하여 진단 및 개입을 가속화하고 포괄적인 치료 계획을 함께 설계
• 공급망 관리: 하나의 AI 에이전트를 사용하여 판매 동향을 모니터링하고 다른 에이전트와 통신하여 재주문 수준을 조정함으로써 변화에 더 빠르게 대응
• 운송 시스템: 한 에이전트를 사용하여 교통 상황을 모니터링하고 이를 두 번째 에이전트와 공유하여 대중교통 경로를 최적화하도록 내비게이션 개선

기술 및 AI 분야에서 다중 에이전트 시스템 애플리케이션의 이점

코드 작성과 같은 복잡한 작업이 주어지면 다중 에이전트 시스템은 소프트웨어 엔지니어, 제품 관리자, 디자이너, 품질 보증 엔지니어 및 작업에 필요한 기타 역할을 대표하는 개별 에이전트에게 작업을 할당하여 작업을 분배합니다. 각 AI 에이전트는 각자의 역할을 수행하고, 전체 다중 에이전트 시스템은 전체 작업을 조정하고 에이전트들이 협업하여 다음 단계 등을 추론하여 궁극적으로 전체 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.

단일 AI 에이전트는 그 자체로도 강력하지만, 다중 에이전트 시스템의 일부가 되면 훨씬 더 높은 정확성, 확장성, 유연성을 제공할 수 있습니다. 다중 에이전트 시스템은 직원들이 수동적이고 반복적이며 노동 집약적인 워크플로를 감독하는 데 시간을 소비하는 대신 더 가치 있고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 해줍니다.

다중 에이전트 시스템의 전반적인 이점은 다음과 같습니다.

• 협업: AI 에이전트 팀의 집단 지성을 활용하여 점점 더 복잡해지는 문제를 이해하고 해결할 수 있습니다.
• 성능: 더 큰 규모의 전문 AI 에이전트 풀이 해당 환경에서 상호 작용하고 학습할 수 있도록 지원하면 단일 에이전트가 독립적으로 행동하는 것보다 더 많은 것을 더 빠르게 달성할 수 있습니다.
• 효율성: 다중 에이전트 시스템 설계 패턴은 개발자에게 복잡한 작업을 코딩하기 쉬운 하위 작업으로 세분화하는 방법에 대한 프레임워크를 제공합니다.

다중 에이전트 시스템 구축

다중 에이전트 시스템을 구축할 때는 조직에서 사용할 수 있는 데이터의 품질과 깊이를 고려하는 것이 중요합니다.

다중 에이전트 시스템 설계

더 스마트한 의사결정을 지원하고 규모에 맞는 효율성을 달성하려면 조직의 고유한 데이터 환경과 업계의 미묘한 차이에 맞춘 시스템에서 시작해야 합니다. 이를 통해 조직의 다중 에이전트 시스템을 구성하는 AI 에이전트가 가장 관련성이 높고 신뢰할 수 있으며 신뢰할 수 있는 데이터를 확보할 수 있습니다.

1. 프로젝트의 요구 사항을 파악하고 이를 충족하는 가장 이상적인 LLM을 선택하세요. 다중 에이전트 시스템에 가장 적합한 LLM은 고급 추론 기능, 독해력, 언어 이해 및 코드 생성 기능을 제공합니다.
2. 각 AI 에이전트의 역할과 목표를 정의하세요. 각 AI 에이전트가 더 큰 목표의 일부로 무엇을 해야 하는지 알 수 있도록 하세요. AI 에이전트에게 올바른 LLM과 필요한 툴을 지정하세요.
3. 각 AI 에이전트에 대한 워크플로를 시작하세요. AI 에이전트의 작업이 올바르게 수행되고 협업이 조화롭고 효과적으로 이루어지도록 조정합니다. 워크플로 시작에는 AI 환경 설정, 작업 정의, 에이전트 실행, 커뮤니케이션 모니터링, 결과물 생성 등이 포함됩니다.

다중 에이전트 시스템 구현 시 고려해야 할 주요 사항

조직에서 배포하는 모든 시스템은 효율적이고 윤리적으로 정해진 규정 내에서 운영되어야 하며, 이를 위해서는 지속적인 평가와 거버넌스 프레임워크가 필요합니다.

• AI 사용에 대한 윤리적 관행을 확립합니다.

• 각 AI 에이전트의 성능에 대한 지표를 파악합니다.

• AI 에이전트 및/또는 작업 수가 증가하면 시스템 성능을 다시 테스트합니다.

• 시스템의 오류 복구, 변경 사항 적응, 비즈니스 연속성 제공 능력을 평가합니다.

• 다중 에이전트 시스템을 지속적으로 모니터링하고 감사하여 개선이 필요한 영역을 파악합니다.

거버넌스 관련 고려 사항

• 데이터 개인정보 보호 및 편견을 방지하고 규제 법률 및 업계 표준을 준수하는 표준을 시행합니다.
• AI 에이전트가 다른 에이전트의 활동을 모니터링하고 윤리적 위반을 식별하도록 프로그래밍합니다.
• AI 에이전트의 의사결정에 대한 가시성을 유지하여 신뢰를 구축합니다.
• 다중 에이전트 시스템 운영에 대한 투명성을 확립하여 규정 준수를 충족합니다.
• 리스크를 식별하고 완화하여 오류를 줄이고 신뢰성을 높입니다.

인간 감독

• 워크플로에 휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop) 모델을 사용하여 인간의 가치에 부합하도록 유지합니다.
• 승인되지 않은 자율적 행동을 모니터링하고 방지하기 위해 사람과의 접점을 포함시킵니다.

다중 에이전트 시스템의 해결 과제

다중 에이전트 시스템은 뛰어난 성능을 제공하지만 고려해야 할 몇 가지 과제가 있습니다.

• AI는 사전 구성이 쉽지 않거나 여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 작업, 워크플로, 비즈니스 프로세스를 처리하는 데 능숙해져야 합니다.
• AI 에이전트가 많아지면 시스템의 복잡성과 구성, 필요한 유지보수가 증가합니다.
• 분산형 다중 에이전트 시스템에서는 AI 에이전트가 잘못된 정보를 사실에 근거하여 전달하는 예측할 수 없는 동작이 발생할 수 있습니다. 부정확한 데이터의 출처를 탐지하고 잘못된 데이터에 기반한 행동을 관리하는 것은 어려울 수 있습니다.
• AI를 사용하는 사람 역시 AI의 윤리적 사용을 위한 규칙과 가이드라인을 따라야 합니다.

AI 다중 에이전트 시스템 사용의 다음 단계

AI 에이전트는 운영 효율성 향상부터 적은 노력으로 더 많은 서비스 가치 제공에 이르기까지 업무 수행 방식에 큰 변화를 가져올 것입니다.

새로운 트렌드와 예측

AI의 성능이 향상되고 데이터 관리가 더욱 엄격해짐에 따라 다중 에이전트 시스템은 더욱 정확하고 응용 분야에 적용 가능하며 적응력 있는 결과를 생성하도록 진화할 것입니다. 일반적인 질문에 답하는 가상 고객 서비스, 공급망 모니터링 및 재고 관리, 시장 동향 예측 및 잠재적 성장 기회 추천, 채용 공고 업데이트 및 후보자 목록 생성, 실시간 거래 모니터링을 통한 사기 추적 및 방지 등이 그 예입니다.

향후 동향 중 하나는 다중 에이전트 시스템을 점점 더 역동적인 머신 러닝 알고리즘과 결합하여 데이터 분석 및 응용 분야 개발을 발전시키는 것입니다. 또 다른 동향은 다중 에이전트 시스템의 효율성에 기여하는 개별 AI 에이전트의 지능과 역량이 향상되는 것을 활용하는 것입니다.

AI 및 기술에 대한 시사점

AI 에이전트가 계속 적응하고 학습함에 따라 다중 에이전트 시스템은 규모, 포커스, 산업에 관계없이 모든 조직이 직면한 더 복잡한 문제에 AI를 더 깊숙이 투입할 것입니다. 이러한 기능을 통해 AI는 비즈니스와 사회에 훨씬 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

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