인공지능(AI)이 빠르게 발전하면서 이제는 단순히 하나의 똑똑한 모델을 만드는 것을 넘어, 여러 전문화된 AI 에이전트(AI agents)들이 함께 협력하는 방향으로 나아가고 있습니다. 마치 각자의 기술을 가진 전문가 팀처럼, 한 에이전트는 데이터를 분석하고, 다른 에이전트는 고객과 소통하며, 또 다른 에이전트는 물류를 관리하는 식이죠. 이러한 팀이 원활하게 협력하도록 만드는 것이 바로 AI의 진정한 힘이자 흥미로운 미래라고 할 수 있습니다.
하지만 독립적인 AI 에이전트들을 조율하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 개별 에이전트를 훌륭하게 만드는 것만큼이나, 이들을 연결하고 조율하는 ‘오케스트레이션(orchestration)’ 과정이 전체 시스템의 성패를 좌우할 수 있습니다. 서로 의존하고, 비동기적으로 작동하며, 독립적으로 실패할 가능성이 있는 에이전트들을 다루는 것은 마치 복잡한 오케스트라를 지휘하는 것과 같습니다. 이때 필요한 것이 바로 신뢰성과 확장성을 처음부터 고려한 견고한 아키텍처 설계입니다.
에이전트 협업의 복잡한 문제들
다중 에이전트 시스템(multi-agent systems)을 조율하는 것이 왜 그렇게 어려운 일일까요? 몇 가지 이유를 살펴보겠습니다.
- 독립성: 프로그램 내에서 함수가 호출되는 것과 달리, 에이전트들은 종종 자체적인 내부 루프, 목표, 상태를 가집니다. 그들은 단순히 지시를 기다리지 않아요.
- 복잡한 통신: 에이전트 A가 에이전트 B에게 말하는 단순한 상황이 아닙니다. 에이전트 A는 에이전트 C와 D가 관심을 가질 만한 정보를 브로드캐스트할 수 있고, 에이전트 B는 에이전트 E로부터 신호를 기다린 후 에이전트 F에게 무언가를 전달할 수도 있습니다.
- 공유된 두뇌(상태)의 필요성: 모든 에이전트가 현재 상황에 대한 ‘진실’에 어떻게 동의할까요? 에이전트 A가 기록을 업데이트하면, 에이전트 B는 이를 신뢰할 수 있고 빠르게 어떻게 알 수 있을까요? 오래되거나 충돌하는 정보는 시스템을 망가뜨릴 수 있습니다.
- 피할 수 없는 실패: 에이전트가 충돌하거나, 메시지가 손실되거나, 외부 서비스 호출이 시간 초과될 수 있습니다. 시스템의 한 부분이 고장 났을 때, 전체 시스템이 멈추거나, 더 나쁘게는 잘못된 동작을 해서는 안 됩니다.
- 일관성 유지의 어려움: 여러 에이전트가 관련된 복잡하고 다단계적인 프로세스가 실제로 유효한 최종 상태에 도달하도록 어떻게 보장할 수 있을까요? 작업이 분산되고 비동기적일 때 이는 쉽지 않습니다.
간단히 말해, 에이전트와 상호작용이 추가될수록 조합의 복잡성은 기하급수적으로 증가합니다. 견고한 계획 없이는 디버깅이 악몽이 되고 시스템은 취약하게 느껴질 수 있습니다.
오케스트레이션 전략 선택하기
에이전트들이 작업을 조율하는 방식은 가장 근본적인 아키텍처 선택이라고 할 수 있습니다. 몇 가지 프레임워크를 소개합니다.
- 지휘자 (계층적 방식): 전통적인 교향악단과 같습니다. 메인 오케스트레이터(지휘자)가 흐름을 지시하고, 특정 에이전트(연주자)에게 언제 연주할지 알려주며, 모든 것을 조화롭게 만듭니다.
- 장점: 명확한 워크플로우, 추적하기 쉬운 실행, 간단한 제어; 작거나 덜 동적인 시스템에 적합합니다.
- 단점: 지휘자가 병목 현상이나 단일 실패 지점이 될 수 있습니다. 에이전트가 동적으로 반응하거나 지속적인 감독 없이 작동해야 하는 경우 유연성이 떨어집니다.
- 재즈 앙상블 (연합/분산 방식): 에이전트들이 공유된 신호나 규칙에 따라 서로 직접 조율합니다. 마치 재즈 밴드의 연주자들이 서로의 신호와 공통된 주제에 따라 즉흥 연주를 하는 것과 비슷합니다. 공유 자원이나 이벤트 스트림이 있을 수 있지만, 모든 음표를 마이크로 관리하는 중앙 보스는 없습니다.
- 장점: 복원력 (한 연주자가 멈춰도 다른 연주자들은 계속할 수 있음), 확장성, 변화하는 조건에 대한 적응성, 더 많은 비정형적 행동이 가능합니다.
- 단점: 전체 흐름을 이해하기 어려울 수 있고, 디버깅이 까다로우며, 전역적인 일관성을 보장하려면 신중한 설계가 필요합니다.
많은 실제 다중 에이전트 시스템(MAS)은 하이브리드 형태를 띠게 됩니다. 예를 들어, 상위 수준의 오케스트레이터가 전체적인 틀을 설정하고, 그 구조 내에서 에이전트 그룹들이 분산적으로 조율하는 방식입니다.
AI 에이전트의 ‘집단 지성’ (공유 상태) 관리하기
에이전트들이 효과적으로 협력하려면, 종종 세상에 대한 공유된 시각, 또는 적어도 자신들의 작업과 관련된 부분에 대한 공유된 시각이 필요합니다. 이는 고객 주문의 현재 상태, 제품 정보의 공유 지식 기반, 또는 목표 달성을 위한 집단적인 진행 상황일 수 있습니다. 분산된 에이전트들 간에 이 ‘집단 지성’을 일관되고 접근 가능하게 유지하는 것은 어려운 일입니다.
우리가 의지하는 아키텍처 패턴은 다음과 같습니다.
- 중앙 도서관 (중앙 집중식 지식 기반): 모든 공유 정보가 저장되는 단일하고 권위 있는 장소(데이터베이스 또는 전용 지식 서비스)입니다. 에이전트들은 책을 빌려 읽고(읽기), 반납합니다(쓰기).
- 장점: 단일 진실의 원천, 일관성 강제하기 용이합니다.
- 단점: 요청이 폭주하여 속도가 느려지거나 병목 현상이 될 수 있습니다. 매우 견고하고 확장 가능해야 합니다.
- 분산된 메모 (분산 캐시): 에이전트들은 속도를 위해 자주 필요한 정보의 로컬 복사본을 유지하며, 이는 중앙 도서관에 의해 지원됩니다.
- 장점: 읽기 속도가 빠릅니다.
- 단점: 자신의 복사본이 최신인지 어떻게 알 수 있을까요? 캐시 무효화와 일관성 유지가 중요한 아키텍처적 과제가 됩니다.
- 업데이트 외치기 (메시지 전달): 에이전트들이 도서관에 계속 묻는 대신, 도서관(또는 다른 에이전트)이 메시지를 통해 “이 정보가 변경되었습니다!”라고 외칩니다. 에이전트들은 자신들이 관심 있는 업데이트를 듣고 자신의 메모를 업데이트합니다.
- 장점: 에이전트들이 분리되어 있어 이벤트 기반 패턴에 좋습니다.
- 단점: 모든 사람이 메시지를 받고 올바르게 처리하는 것을 보장하는 것이 복잡성을 더합니다. 메시지가 손실되면 어떻게 될까요?
올바른 선택은 실시간 일관성이 얼마나 중요한지, 그리고 얼마나 많은 성능이 필요한지에 따라 달라집니다.
문제가 발생했을 때를 대비한 설계 (오류 처리 및 복구)
에이전트가 실패하는 것은 ‘만약’이 아니라 ‘언제’의 문제입니다. 아키텍처는 이를 예상해야 합니다.
다음 사항들을 고려해 보세요.
- 감시자 (감독): 다른 에이전트들을 단순히 감시하는 역할을 하는 구성 요소를 두는 것입니다. 에이전트가 조용해지거나 이상하게 행동하기 시작하면, 감시자는 에이전트를 재시작하거나 시스템에 경고할 수 있습니다.
- 현명하게 다시 시도하기 (재시도 및 멱등성): 에이전트의 작업이 실패하면, 종종 다시 시도해야 합니다. 하지만 이는 작업이 멱등성(idempotent)을 가질 때만 작동합니다. 즉, 다섯 번 수행해도 한 번 수행한 것과 정확히 동일한 결과가 나와야 합니다(값을 설정하는 것과 같이, 증가시키는 것이 아님). 작업이 멱등적이지 않으면 재시도는 혼란을 야기할 수 있습니다.
- 문제 해결 (보상): 에이전트 A가 성공적으로 무언가를 수행했지만, 에이전트 B(프로세스의 후속 단계)가 실패한 경우, 에이전트 A의 작업을 “취소”해야 할 수도 있습니다. 사가(Sagas)와 같은 패턴은 이러한 다단계, 보상 가능한 워크플로우를 조율하는 데 도움이 됩니다.
- 어디까지 진행했는지 알기 (워크플로우 상태): 전체 프로세스의 영구적인 로그를 유지하는 것이 도움이 됩니다. 워크플로우 중간에 시스템이 다운되면, 처음부터 다시 시작하는 대신 마지막으로 알려진 정상 단계부터 다시 시작할 수 있습니다.
- 방화벽 구축 (회로 차단기 및 벌크헤드): 이러한 패턴은 한 에이전트 또는 서비스의 실패가 다른 에이전트 또는 서비스를 과부하시키거나 충돌시키는 것을 방지하여 피해를 제한합니다.
작업이 올바르게 완료되도록 보장하기 (일관된 작업 실행)
개별 에이전트의 신뢰성만으로는 전체 협업 작업이 올바르게 완료될 것이라는 확신을 가질 수 없습니다.
고려할 사항은 다음과 같습니다.
- 거의 원자적인 작업: 분산된 에이전트에서는 진정한 ACID 트랜잭션(ACID transactions)을 구현하기 어렵지만, 사가(Sagas)와 같은 패턴을 사용하여 가능한 한 원자적으로 작동하도록 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
- 변하지 않는 기록부 (이벤트 소싱): 모든 중요한 작업과 상태 변경을 불변의 로그에 이벤트로 기록합니다. 이는 완벽한 이력을 제공하고, 상태 재구성을 쉽게 하며, 감사 및 디버깅에 매우 유용합니다.
- 현실에 대한 합의 (합의): 중요한 결정의 경우, 진행하기 전에 에이전트들이 합의해야 할 수도 있습니다. 이는 간단한 투표 메커니즘이나 신뢰 또는 조율이 특히 어려운 경우 더 복잡한 분산 합의 알고리즘을 포함할 수 있습니다.
- 작업 확인 (유효성 검사): 에이전트가 작업을 완료한 후 출력 또는 상태를 검증하는 단계를 워크플로우에 구축합니다. 뭔가 잘못된 것으로 보이면, 조정 또는 수정 프로세스를 트리거합니다.
필수 인프라 도구 상자
최고의 아키텍처는 올바른 기반을 필요로 합니다.
- 우체국 (메시지 큐/브로커, 예: 카프카(Kafka) 또는 래빗MQ(RabbitMQ)): 에이전트들을 분리하는 데 절대적으로 필수적입니다. 에이전트들은 큐에 메시지를 보내고, 해당 메시지에 관심 있는 에이전트들이 이를 가져갑니다. 이는 비동기 통신을 가능하게 하고, 트래픽 급증을 처리하며, 복원력 있는 분산 시스템의 핵심입니다.
- 공유 파일 캐비닛 (지식 저장소/데이터베이스): 공유 상태가 저장되는 곳입니다. 데이터 구조와 접근 패턴에 따라 올바른 유형(관계형, NoSQL, 그래프)을 선택하세요. 이는 고성능과 고가용성을 갖춰야 합니다.
- X-레이 기계 (관측 가능성 플랫폼): 로그, 메트릭, 트레이싱 – 이 모든 것이 필요합니다. 분산 시스템 디버깅은 악명이 높습니다. 모든 에이전트가 무엇을, 언제, 어떻게 상호작용했는지 정확히 볼 수 있는 것은 필수적입니다.
- 디렉토리 (에이전트 레지스트리): 에이전트들이 서로를 찾거나 필요한 서비스를 어떻게 발견할까요? 중앙 레지스트리는 이러한 복잡성을 관리하는 데 도움이 됩니다.
- 놀이터 (컨테이너화 및 오케스트레이션, 예: 쿠버네티스(Kubernetes)): 모든 개별 에이전트 인스턴스를 안정적으로 배포, 관리 및 확장하는 방법입니다.
에이전트들은 어떻게 대화할까요? (통신 프로토콜 선택)
에이전트들이 대화하는 방식은 성능부터 결합도에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칩니다.
- 표준 전화 통화 (REST/HTTP): 간단하고, 어디서든 작동하며, 기본적인 요청/응답에 좋습니다. 하지만 다소 수다스럽게 느껴질 수 있고, 대량 또는 복잡한 데이터 구조에는 덜 효율적일 수 있습니다.
- 구조화된 화상 회의 (gRPC): 효율적인 데이터 형식을 사용하고, 스트리밍을 포함한 다양한 호출 유형을 지원하며, 타입 안전성을 제공합니다. 성능에 뛰어나지만 서비스 계약을 정의해야 합니다.
- 게시판 (메시지 큐 — AMQP, MQTT와 같은 프로토콜): 에이전트들은 토픽에 메시지를 게시하고, 다른 에이전트들은 자신들이 관심 있는 토픽을 구독합니다. 이는 비동기적이고, 확장성이 매우 뛰어나며, 송신자와 수신자를 완전히 분리합니다.
- 직통 전화 (RPC — 덜 일반적): 에이전트들이 다른 에이전트의 함수를 직접 호출합니다. 빠르지만, 매우 긴밀한 결합을 생성합니다. 에이전트들은 자신이 누구를 호출하는지, 그리고 그들이 어디에 있는지 정확히 알아야 합니다.
상호작용 패턴에 맞는 프로토콜을 선택하는 것이 중요합니다. 직접적인 요청인가요? 브로드캐스트 이벤트인가요? 데이터 스트림인가요?
모든 것을 한데 모으기
신뢰할 수 있고 확장 가능한 다중 에이전트 시스템을 구축하는 것은 마법의 해결책을 찾는 것이 아니라, 특정 요구 사항에 따라 현명한 아키텍처적 선택을 하는 것입니다. 제어를 위해 계층적 방식에 더 의존할 것인가요, 아니면 복원력을 위해 연합 방식에 더 의존할 것인가요? 중요한 공유 상태를 어떻게 관리할 것인가요? 에이전트가 다운될 때(만약이 아니라 언제)를 위한 계획은 무엇인가요? 어떤 인프라 요소가 필수적인가요?
복잡하지만, 이러한 아키텍처 청사진, 즉 상호작용 조율, 공유 지식 관리, 실패 계획, 일관성 보장, 그리고 견고한 인프라 기반 위에 구축하는 것에 집중함으로써 복잡성을 길들이고 다음 엔터프라이즈 AI 물결을 이끌어갈 강력하고 지능적인 시스템을 구축할 수 있습니다.