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# AI Multi-Agents 오케스트레이션 기술 동향 및 사례
### 정적 AI 모델에서 자율적 AI 에이전트로의 패러다임 전환

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## 🔍 이 발표에서 다루고 싶은 핵심 화두

최근 AI 분야에서 가장 뜨거운 화두는, 단순히 사용자의 질문에 답을 하는 **정적 AI 모델(LLM)**을 넘어 스스로 목적을 가지고 움직이는 **자율형 AI 에이전트(AI Agent)**로의 패러다임 전환입니다.

우리가 흔히 쓰는 AI 모델이 똑똑하게 생각하고 답변을 생성하는 '지능 엔진'이라면, AI 에이전트는 그 지능에 자율성과 행동력, 그리고 다른 에이전트와의 협업 능력까지 결합한 실제 '행동의 주체'라고 볼 수 있습니다.

오늘 발표에서는 단순한 AI 모델을 자율적인 에이전트로 업그레이드하는 구체적인 엔지니어링 방법론부터 시작하여, 여러 에이전트들이 유기적으로 협업하는 오케스트레이션 인프라와 산업 표준 기술 동향을 아주 쉽게 풀어보려 합니다.

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### 💡 구체적 사례 비교: "멀티 에이전트 관련 연구를 조사해줘"

사용자가 **"멀티 에이전트 관련 최신 연구 동향을 조사하고 보고서로 저장해줘"**라는 명령을 내렸을 때, 두 시스템은 완전히 다르게 움직입니다.

먼저 **AI 모델(LLM)**은 머릿속(학습된 데이터)에 있는 지식만을 꺼내서 기존 연구 목록을 말로 친절하게 설명해 줍니다. 겉보기에는 똑똑해 보이지만, 실시간으로 최신 논문을 인터넷에서 검색해 오거나 보고서 파일을 디스크에 직접 저장하는 '행동'은 수행하지 못합니다.

반면 **AI 에이전트(Agent)**는 명령을 받자마자 실제 행동을 개시합니다. 학술 API에 접속해 최신 논문을 검색해 오고, PDF 파일을 직접 다운로드해서 그 내용을 파싱한 다음, 최종 결과물을 마크다운 형태의 파일로 사용자의 컴퓨터 폴더에 실제로 만들고 저장해 줍니다.

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### 📊 역할과 작동 방식의 결정적 차이

이 두 개념의 차이는 다음과 같이 쉽게 풀어볼 수 있습니다.

- **생각(Thinking)과 행동(Doing)의 차이**
  AI 모델은 질문을 던지면 이에 부합하는 지식이나 코드를 화면에 '답변'해 주는 똑똑한 뇌 역할을 합니다. 반면 AI 에이전트는 최종 목적지에 도달하기 위해 스스로 세부 계획을 세우고 실제 컴퓨터 환경에서 발로 뛰는 손과 발 역할을 함께 수행합니다.
- **조언(Advise)과 실행(Execution)의 차이**
  모델은 "이 스크립트를 이렇게 실행해서 저장하세요"라고 텍스트로 가이드라인만 알려줍니다. 하지만 에이전트는 운영체제나 파일 시스템에 직접 들어가서 스크립트를 실제로 실행하고 그 결과물을 직접 파일로 구체화합니다.
- **오류를 마주했을 때의 대처 능력**
  모델은 실행 중 오류가 났을 때 사람이 에러 로그를 다시 복사해서 붙여넣어 주기 전까지는 대기할 수밖에 없습니다. 반면 에이전트는 오류가 나면 스스로 로그를 해석하고, 성찰(Reflection) 과정을 거쳐 계획을 수정해 다시 시도합니다.

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### 🚗 아주 쉬운 비유: "운전자"와 "자율주행 차량"

그렇다면 에이전트는 모델이 시키는 대로만 움직이는 수동적인 존재일까요? 결코 그렇지 않습니다.

- **AI 모델(LLM)은 '운전자(뇌)' 입니다.**
  "여기서 우회전하고 다음에서 멈추자"라는 인지적 판단과 주행 경로(추론)를 수립합니다.
- **AI 에이전트(Agent)는 '자율주행 차량 시스템 전체' 입니다.**
  운전자의 판단을 가속 페달과 바퀴 회전(도구 실행)으로 바꾸며, 다음과 같은 독자적인 **시스템 수준의 판단**을 수행합니다:
  - **안전 가드레일**: 운전자가 실수로 시스템을 파괴하는 명령과 같이 위험한 길로 가려 할 때 비상 제동을 걸어 이를 원천 차단합니다.
  - **예외 복구 및 통제**: 네트워크 연결이 끊기거나 무한 루프에 빠지는 상황이 발생하면 스스로 판단하여 실행을 중단하고 우회 경로를 수립합니다.
  - **합의 형성(Consensus)**: 멀티 에이전트 환경에서 각 에이전트들의 교차 검증 결과를 수집하여 통과나 반려 여부를 결정하고 최종 집행을 판정합니다.

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## 🛠️ AI 에이전트가 갖춰야 할 4대 필수 기능

단순히 대화만 나누는 챗봇이 아니라, 진짜 제 역할을 하는 **자율형 AI 에이전트**가 되기 위해 소프트웨어 시스템 차원에서 반드시 제공해야 하는 4가지 핵심 기능입니다.

1. **계획 및 추론 능력 (Planning)**
2. **기억 및 상태 관리 능력 (Memory)**
3. **도구 활용 및 실행 능력 (Tool Use & Action)**
4. **상호 통신 및 협업 능력 (Collaboration)**

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### 1. 계획 및 추론 능력 (Planning)

사용자가 최종 목표만 주면 스스로 실행 가능한 단계별 세부 태스크를 설계하고, 진행 과정에서 문제가 생기면 계획을 유연하게 수정하는 능력입니다.

- **Task Decomposition (작업 분해)**: 복잡한 목표를 실행 가능한 작은 단위의 세부 태스크로 분할 (예: Chain of Thought, Tree of Thoughts 등)
- **Self-Reflection (자기 성찰 및 피드백)**: 행동 결과를 스스로 분석하고 실수를 교정하여 향후 계획을 실시간으로 수정 (예: ReAct, Reflexion 프레임워크)

* **실제 예시**: 
  에이전트에게 "블로그 기사 작성"을 요청하면, 스스로 **'키워드 조사 ➡️ 개요 작성 ➡️ 본문 집필 ➡️ 오탈자 검사'** 순으로 계획을 세웁니다. 만약 맞춤법 검사 도중 치명적인 논리 오류를 발견하면, 본문 작성 단계로 스스로 되돌아가 계획을 수정하고 다시 쓰는 자가 성찰(Self-Reflection)을 거칩니다.

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### 2. 기억 및 상태 관리 능력 (Memory)

현재 나누는 대화의 즉각적인 흐름(단기 기억)뿐만 아니라, 과거의 경험과 누적된 지식(장기 기억)을 필요할 때마다 영속적으로 꺼내어 쓰는 능력입니다.

- **Short-term Memory (단기 기억)**: 현재 대화나 컨텍스트 윈도우 내에서 실시간으로 유지되는 즉각적인 맥락 정보
- **Long-term Memory (장기 기억)**: 외부 데이터베이스나 벡터 DB를 활용하여 과거 대화 기록 및 지식을 RAG 기법으로 바인딩하는 정보 보존 공간

* **실제 예시**: 
  에이전트에게 "어제 작업하던 파이썬 소스코드의 오류를 이어서 수정해줘"라고 요청하는 경우입니다. 에이전트는 데이터베이스에 누적된 과거 대화 히스토리와, 벡터 DB에 저장되어 있는 소스코드의 예전 상태 정보를 동적으로 인출(Retrieval)해 와 대화 맥락을 끊김 없이 이어갑니다.

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### 3. 도구 활용 및 실행 능력 (Tool Use & Action)

인터넷 검색, 외부 API 호출, 파일 시스템 접근, 코드 실행 등 컴퓨터 세상의 다양한 소프트웨어를 직접 연결하고 작동시키는 손과 발 역할을 의미합니다.

* **실제 예시**: 
  복잡한 나눗셈 연산을 해야 할 때 직접 계산기 도구를 호출해 오차 없이 연산하고, 최신 주식 시세를 알기 위해 증권사 API를 호출하며, 작성한 코드가 잘 돌아가는지 검증하기 위해 격리된 샌드박스 컴퓨터 환경(Docker)을 구동해 스크립트를 직접 실행합니다.

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### 4. 상호 통신 및 협업 능력 (Collaboration)

혼자서 모든 일을 처리하는 것이 아니라, 다른 역할을 가진 전문 에이전트나 사용자 시스템과 표준 규격으로 메시지를 주고받으며 큰 작업을 분산 처리하는 능력입니다.

* **실제 예시**: 
  "이 프로젝트의 보안 취약점 보고서를 작성해줘"라는 명령을 내렸을 때의 상황입니다. 보안 에이전트가 소스코드를 스캔해 취약점을 나열하면, 인프라 에이전트가 가상 머신 설정을 검토하고, 최종적으로 리뷰어 에이전트들이 보고서의 신뢰성을 상호 검증하여 하나의 완성된 산출물을 합작해 냅니다.

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## 🚀 패러다임 전환: Model eats the Scaffolding (모델이 외부 시스템을 흡수하다)

현재 에이전트 기술에서 가장 중요한 변화 중 하나는, 과거에 에이전트 제어 시스템(Scaffolding, 에이전트의 구동을 돕는 외부 뼈대 구조)이 수동으로 제어하던 기능들이 점점 AI 모델 내부로 흡수되고 있는 현상입니다.

- https://arca.live/b/characterai/174977057?category=%EB%89%B4%EC%8A%A42&p=1

- **스스로 생각하는 모델의 등장 (Test-time Compute, 추론 시점 추가 연산)**
  최근 출시된 Gemini Thinking이나 OpenAI o1/o3 같은 모델들은 외부 시스템이 루프를 돌려주지 않아도, 모델 스스로 출력을 내보내기 전에 내부적으로 계획을 세우고(Planning) 스스로 오류를 성찰(Reflection)하는 과정을 완료합니다.
- **인지와 집행의 명확한 역할 분담**
  이에 따라 고차원적인 논리 설계와 계획(Planning)은 **AI 모델** 내부로 빠르게 넘어가고 있습니다. 반면 외부의 **에이전트 인프라(Harness, 에이전트 실행 및 도구 제어 장치)**는 안전한 실행 환경(Sandboxing, 격리 환경 실행), 권한 통제, 상태 관리처럼 모델이 직접 수행하기 어려운 물리적 보호막 역할을 담당하는 방향으로 진화하고 있습니다.
- **차별화 요소(Alpha)의 이동**
  단순히 계획을 짜는 흐름을 코드로 구현하는 것의 가치는 점차 줄어들고 있습니다. 이제는 복잡한 인프라를 실시간으로 제어하고, 서로 다른 규격을 가진 다양한 에이전트들을 표준 프로토콜로 유기적으로 엮어내는 기술이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다.

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