---
title: AI Multi-Agents 오케스트레이션 기술 동향 및 사례
description: AI 에이전트의 핵심 기법부터 MCP/SKILL 확장, TMUX/crewAI/LangGraph 오케스트레이션 인프라, ACP/A2A 상호운용성 표준, AIoT/gRPC 동향까지 다루는 특강 발표자료용 문서입니다.
marp: true
---
<!-- NOTE: 이 문서의 동기화 사본이 paper_draft/SLIDE.md에 존재합니다. 이미지 상대경로는 루트 기준이므로 렌더링은 루트 SLIDE.md로 수행하세요. -->

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

---

## 🔍 이 발표에서 다루고 싶은 핵심 화두
최근 AI 패러다임은 고정된 지식만 답변하는 **정적 AI 모델(LLM)**에서, 주도적으로 행동하고 문제를 해결하는 **자율형 AI 에이전트(AI Agent)**로 빠르게 전환되고 있습니다.

- **AI 모델(Model)**: 언어의 의미적 표현과 단순 질의응답을 수행하는 **지능 엔진**
- **AI 에이전트(Agent)**: 자율성, 목표 지향성, 도구 활용 및 협업 능력을 결합한 **행동 주체**
- **본 발표의 목표**: 모델을 에이전트로 전환하는 방법론부터 시작하여, 다중 에이전트 간의 협업 인프라와 표준 기술 동향을 조망합니다.

---

### 💡 구체적 사례 비교: "슬라이드 작성 후 이미지 경로 검증 및 Git 커밋"

| 구분 | AI 모델 (LLM)의 행동 | AI 에이전트 (Agent)의 행동 |
|---|---|---|
| **역할** | **인지적 추론 (Thinking)** | **동적 계획 및 실행 (Doing)** |
| **태스크 해석** | 슬라이드용 텍스트 초안 및 이미지 검증용 파이썬 코드 **작성(생성)** | 최종 목표 달성을 위한 **세부 태스크 수립 및 계획 제어** |
| **도구 활용** | "검증 스크립트를 실행하라"고 **텍스트로 권고**만 수행 | OS/터미널에 진입해 스크립트를 **실제 실행 및 결과 수집** |
| **피드백 대응** | 실행 실패 로그를 붙여넣어 줘야 비로소 오류 인지 가능 | 에러 감지 시, **스스로 수정 코드를 기획(Reflection)하여 루프 재수행** |
| **상태 반영** | 터미널 명령어(`git commit`)를 화면에 **출력** | `git add/commit` 명령을 **터미널에 실제 집행하여 커밋 완료** |

---

## 🛠️ AI 에이전트가 갖춰야 할 4대 필수 기능
단순한 챗봇이 아닌 진정한 **AI 에이전트**로 기능하기 위해 소프트웨어 시스템 수준에서 반드시 제공해야 할 4가지 핵심 기능 규격입니다.

1. **자율적 목표 분해 및 계획 (Planning)**
   - 최종 목표만 주어지면 스스로 세부 태스크를 설계하고, 실행 결과에 기반한 자기 성찰(Self-Reflection)을 통해 다음 계획을 능동적으로 수정하는 능력
2. **적응형 메모리 관리 (Memory)**
   - 대화 흐름을 보존하는 단기 기억과, 과거 지식 및 이력을 RAG 기반으로 영속화하여 인출하는 장기 기억 장치를 결합하여 유지하는 능력
3. **안전한 외부 도구 활용 (Tool Use & Action)**
   - 외부 API, 파일 시스템, 코드 샌드박스 등 디지털 영토에서 작동하는 도구들을 안전한 격리 환경(Sandboxing) 내에서 자율 선택 및 실행하는 능력
4. **표준 프로토콜 기반 협업 (Collaboration)**
   - 이종 에이전트 또는 다른 사용자 시스템과 정형화된 프로토콜(A2A, gRPC 등)로 메시지를 주고받으며 작업을 분산 처리하는 능력

---

## 🚀 패러다임 쉬프트: Model eats the Scaffolding
에이전트 하네스(Scaffolding)의 핵심 기능은 장기적으로 모델 내부로 편입(Upstream)되는 추세입니다.

- **추론 시간 연산 (Test-time Compute)의 도입**
  - Gemini Thinking, OpenAI o1/o3 등 최신 모델은 외부 루프 없이 모델 내부에서 스스로 계획(Planning)하고 자가 수정(Reflection)을 끝낸 후 최종 답변을 도출
- **인지(Cognitive)와 집행(Execution)의 분리**
  - **모델(Model)**: 고차원 추론과 계획 설계(Planning)를 담당
  - **에이전트 인프라(Harness)**: 보안 샌드박싱, 상태 보존, 권한 통제 및 도구 실행을 담당
- **알파(Alpha)의 이동**: 단순한 에이전트 계획 루프의 구현을 넘어, 복잡한 인프라 제어와 이종 표준 연동(ACP/A2A)이 핵심 차별화 요소로 진화

---
