멀티 에이전트 AI 시스템 탐구
이 프로젝트는 멀티에이전트 AI 시스템을 탐구하며, 여러 전문화된 에이전트가 협업하여 다양한 분야에서 의사결정, 문제 해결, 자동화를 어떻게 향상하는지 살펴봅니다. 이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 의심되면 댓글로 알려주세요.
Created on September 12|Last edited on September 12
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AI 시스템은 더 이상 단일 모델이 고립된 채로 작업을 처리하는 단계에 머물지 않습니다. 대신 지능형 멀티에이전트 AI 시스템이 부상하며, 여러 전문화된 에이전트에 작업을 분산해 협업과 반복적 개선, 더 역동적인 의사결정을 가능하게 합니다. 하나의 모델이 스스로 결과를 생성하고 검증하는 방식에 의존하기보다, 멀티에이전트 시스템은 에이전트 간의 구조화된 상호작용을 도입해 소통하고 가정을 검증·도전하며 집단적 추론을 통해 결과를 개선합니다.
이 글에서는 살펴봅니다 멀티에이전트 AI 시스템의 작동 방식과 단일 에이전트 모델과의 핵심 차이점 그리고 제공하는 이점또한 멀티에이전트 시스템의 유형, 실제 활용 사례, 그리고 이를 구축하고 배포할 때 마주치는 과제도 다룹니다.

목차
에이전트형 AI 시스템이란 무엇인가요?멀티에이전트 시스템과 싱글에이전트 시스템의 차이점지능형 멀티에이전트 AI 시스템의 핵심 이점멀티에이전트 시스템의 유형자율형 멀티에이전트 시스템인간 개입형 멀티에이전트 시스템하이브리드 자율형 시스템Andrew Ng의 멀티에이전트 시스템에 대한 견해현실 세계의 멀티에이전트 AI 시스템멀티에이전트 시스템 연구 Moody’s는 멀티 에이전트 시스템을 어떻게 활용하고 있는가 고객 서비스에서의 멀티 에이전트 시스템멀티에이전트 시스템 구축 결론
에이전트형 AI 시스템이란 무엇인가요?
AI 에이전트 은 계획 수립, 외부 도구 활용, 기억 유지, 시간에 따른 적응을 통해 특정 목표를 달성하도록 설계된 지능형 시스템입니다. 정해진 규칙을 엄격히 따르는 전통적인 자동화와 달리, AI 에이전트는 정보를 동적으로 처리하고 의사결정을 내리며 피드백에 기반해 접근 방식을 지속적으로 개선합니다.
챗봇은 주로 대화를 수행하며 매 단계마다 사용자 입력이 필요하지만, AI 에이전트는 독립적으로 동작합니다. 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어, 행동을 취하고 외부 시스템과 상호작용하며, 지속적인 감독 없이도 다단계 워크플로를 관리합니다.
AI 에이전트의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다:
- 도구: API, 데이터베이스, 소프트웨어에 연결해 기능을 확장하세요.
- 메모리: 여러 작업에 걸쳐 정보를 저장해 일관성과 회상을 향상하세요.
- 지속 학습: 과거 성과에 기반해 전략을 적응시키고 정교화합니다.
- 오케스트레이션: 다단계 프로세스를 관리하고, 작업을 세분화하며, 다른 에이전트와 조율합니다.
멀티에이전트 시스템과 싱글에이전트 시스템의 차이점
싱글에이전트와 멀티에이전트 AI 시스템의 핵심 차이는, 싱글에이전트 시스템이 하나의 “정체성” 아래에서 동작한다는 점입니다. 단일 모델이 입력을 처리하고, 출력을 생성하며, 내부적으로 스스로의 응답을 개선합니다. 이는 구조화된 외부 피드백 없이, 추론과 오류 교정 전 과정을 자체 메커니즘에만 의존합니다.
반면, 멀티에이전트 시스템은 여러 에이전트에 작업을 분산하며 각 에이전트는 특화된 역할을 담당합니다. 이러한 에이전트들은 가설을 검증하고, 결과를 확인하며, 해법을 반복 개선하는 등 구조화된 상호작용을 수행합니다. 단일 관점에 의존하는 대신 다각도의 관점을 통합해 통제되지 않은 오류의 위험을 낮추고 적응력을 높입니다.
멀티에이전트 시스템은 다음과 같을 수 있습니다:
- 완전 자율형, 사람 개입 없이 동작합니다.
- 사람 주도형, 사람의 감독과 지시에 따라 상호작용합니다.
- 하이브리드, AI 에이전트가 독립적으로 작업하도록 하되 핵심 단계에서 사람의 검증을 요구합니다.
AI가 계속 발전함에 따라 멀티에이전트 프레임워크는 복잡한 워크플로를 처리하고, 다각도의 관점에서 추론하며, 협업을 통해 결과물을 정제하는 유망한 접근법으로 주목받고 있습니다.
지능형 멀티에이전트 AI 시스템의 핵심 이점
멀티에이전트 AI 시스템은 모든 작업을 단일 모델에 맡기는 대신 전문화된 에이전트에게 업무를 분산해 성능, 효율성, 적응성을 높입니다. 이는 복잡한 프로젝트를 역할별로 나눠 더 나은 결과를 끌어내는 인간의 팀워크 방식과 유사합니다.
주요한 이점 하나는 향상된 작업 분해LLM은 길고 복잡한 지시를 잘 처리하지 못하지만, 문제를 더 작고 명확한 단계로 나누면 각 에이전트가 특정 측면에 집중할 수 있습니다. 이는 소프트웨어 개발, 리서치, 콘텐츠 제작 등 어떤 분야에서도 더 나은 실행으로 이어집니다.
또 다른 이점은 정확성과 신뢰성 향상여러 에이전트가 서로의 작업을 검증하고 비판하며 개선하면 오류나 환각 발생 가능성이 줄어듭니다. ChatDev와 MetaGPT 같은 시스템은 구조화된 커뮤니케이션 방식을 도입해 에이전트가 가정을 점검하고 아이디어를 반복 개선하며 더 높은 품질의 산출물을 생성하도록 돕습니다.
확장성 또 하나의 핵심 요인입니다. 단일 AI 모델은 메모리와 처리 용량에 한계가 있지만, 에이전트 네트워크는 여러 작업을 병렬로 처리해 대규모 자동화에 더 적합합니다. 예를 들어 리서치 자동화에서는 AI 기반 연구자가 가설을 세우고, 실험을 수행하며, 결과를 동시에 분석함으로써 큰 이점을 얻습니다.
멀티에이전트 시스템은 또한 다음을 가능하게 합니다 동적 적응력에이전트는 과거 상호작용을 회상하고, 자신의 성과를 반성하며, 피드백에 따라 접근 방식을 수정할 수 있습니다. 이는 AI 기반 소프트웨어 개발이나 장기 프로젝트 관리처럼 지속적인 학습과 개선이 필요한 응용 분야에서 특히 유용합니다.
멀티에이전트 시스템의 유형
최신 연구를 폭넓게 검토하고 직접 멀티에이전트 시스템을 만들어 보려는 시도를 한 끝에, 현재 AI 에이전트 시스템을 가르는 가장 큰 차별점은 시스템에 개입하는 인간의 정도인 것 같습니다.제 관점에서 멀티에이전트 시스템은 자율형, 인간 개입형, 하이브리드 자율형의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 이 범주는 제가 연구와 실험을 거쳐 정리한 것이며, 에이전트 분야는 매우 빠른 속도로 발전하고 있으므로 향후 변경되거나 다른 견해가 있을 수 있습니다.
완전한 자율성을 궁극적 목표로 내세우는 경우가 많지만, 현재로서는 다소 과장된 측면이 있다고 봅니다. 인간의 개입 없이 일관성, 장기 추론, 장기 기억 검색, 자기 수정에서 AI 모델은 여전히 어려움을 겪습니다. 다만 기반 모델이 개선됨에 따라 상황은 빠르게 달라질 수 있습니다. 지금으로서는 반자율적 접근이 자동화와 사용성 사이의 더 실용적인 균형을 제공합니다.
자율형 멀티에이전트 시스템
이들 시스템은 인간의 개입 없이 완전히 작동합니다. AI 에이전트는 아이디어를 생성하고 서로를 비판하며 산출물을 반복적으로 개선합니다. 시스템은 무엇을 할지, 각 단계를 어떻게 진행할지 스스로 결정하며 자체 워크플로를 구성합니다. 이러한 접근은 대규모 연구 자동화에 유망하지만, 여전히 환각, 진정한 장기 기억의 부재, 자기 수정의 어려움이라는 한계를 안고 있습니다.
일부 구현은 에이전트가 가설을 제안하고, 코드를 실행하며, 결과를 분석하고, 결론을 다듬는 AI 기반 연구에 초점을 맞춥니다. 다른 구현은 에이전트들이 서로의 결과를 검증하며 도전하는 적대적 설정을 사용해 신뢰성을 높입니다. 이러한 방법은 발견 속도를 높일 수 있지만, 인간의 감독이 없으면 근거가 빈약한 결과를 내거나 오류를 강화하는 경우가 종종 있습니다.
완전 자율형 시스템은 여전히 복잡한 문제 해결에서 일관성이 부족하지만, AI가 발전함에 따라 최소한의 개입으로 연구, 엔지니어링, 의사결정의 더 많은 부분을 맡을 수 있을 것입니다.
인간 개입형 멀티에이전트 시스템
이들 시스템은 각 단계를 인간이 정의하고 트리거하며, AI 에이전트는 구체적인 작업을 수행합니다. 아니요 지정된 역할을 넘어 자율적으로 움직이지 않습니다. 모든 단계는 분절된 하위 단계로 나뉘며, 각 단계는 사람이 감독하고 트리거합니다. 본질적으로 여기서 AI는 독립적인 연구 주체라기보다 매우 능력 있는 도구들의 집합으로 기능합니다.
사람이 각 단계를 미리 정의하고 AI 에이전트를 활성화해 개별 작업을 완료합니다. 예를 들어 연구자가 AI에 문헌 검토 생성을 지시한 뒤, 다른 에이전트에게 주요 결과를 요약하게 하고, 이후에는 AI 기반 분석을 요청할 수 있습니다. AI는 연구 흐름을 결정하지 않으며, 엄격한 파이프라인 안에서 미리 정해진 역할만 수행합니다. 이 파이프라인에서 가설 생성, 데이터 처리, 결과 검증 같은 작업은 과학자가 수동으로 할당합니다. AI 에이전트는 코드 생성이나 통계 분석처럼 특정 작업을 담당하는 고립된 전문가로 동작하지만, 각 단계는 다음으로 진행하기 전에 반드시 인간의 개입을 필요로 하며, 이를 통해 전 과정에 대한 완전한 통제를 보장합니다.
하이브리드 자율형 시스템
하이브리드 시스템은 핵심 지점에서 인간의 감독을 유지하면서도 AI에 더 큰 유연성을 제공합니다. 미리 정해진 작업에만 묶어 두는 대신, AI 에이전트는 더 넓은 역할 안에서 독립적으로 결정을 내리고 인간의 개입이 필요해지기 전까지 여러 단계를 수행합니다. 이들은 스스로 결과를 개선하고, 유연하게 협업하며, 검증을 요청하기 전에 다양한 도구를 활용할 수 있습니다.
AI 에이전트는 인간 검토를 기다리기 전에 여러 연속 동작을 수행합니다. 예를 들어 AI 연구자는 가설을 세우고, 선행 연구를 분석하며, 피드백을 요청하기에 앞서 실험 설계를 진행할 수 있습니다. 단일 작업에만 묶어 두는 대신, 에이전트는 개방형 역할 안에서 연구 공백을 식별하고, 질문을 초안하며, 방법론을 제안합니다. 또한 AI는 인간의 지도를 바탕으로 반복 개선을 거치며, 추가 입력이 들어오기 전에 모델을 정교화하고, 파라미터를 조정하며, 성능을 최적화합니다.
이 하이브리드 접근법은 자동화와 사용성을 균형 있게 조율합니다. AI는 복잡한 워크플로를 관리하고, 인간의 감독은 관련성, 정확성, 윤리적 고려를 보장합니다. 완전한 자율성은 아직 먼 목표이지만, 하이브리드 시스템은 이미 실제 연구 현장에서 효과를 입증하고 있습니다.
Andrew Ng의 멀티에이전트 시스템에 대한 견해
모든 일을 하나의 LLM에 의존하기보다, 소프트웨어 엔지니어, 프로덕트 매니저, QA 테스터처럼 역할을 전문화해 작업을 분해하면 효율성과 정확도가 향상됩니다. 모든 에이전트가 동일한 LLM에서 파생되었더라도, 각 에이전트를 개별적으로 프롬프트하면 작업 분해와 실행이 더 좋아집니다.
이 접근법의 핵심 장점 중 하나는, 최신 LLM이 큰 입력 문맥을 처리할 수는 있어도 길고 복잡한 지침을 이해하고 실행하는 능력은 아직 일관적이지 않다는 점입니다. 역할을 집중적으로 분담하면 각 에이전트가 자신의 부분을 최적화할 수 있어 전체 성능이 향상됩니다. 이는 한 사람이 모든 일을 하기를 기대하기보다 관리자가 전문가들에게 작업을 나누어 맡기는 실제 프로젝트 관리 방식과도 맞닿아 있습니다.
Ng는 AutoGen, Crew AI, LangGraph, ChatDev 같은 신흥 프레임워크를 실제로 동작하는 멀티에이전트 시스템의 예로 꼽습니다. 특히 ChatDev는 에이전트들이 구조화된 워크플로를 통해 협업하는 가상의 소프트웨어 회사를 모델링합니다. 이러한 시스템이 항상 완벽하진 않지만, 종종 놀랄 만큼 효과적인 결과를 내놓습니다.
그는 또한 에이전트들이 자유롭게 상호작용할수록 멀티에이전트 협업이 예측 불가능성을 높인다고 지적합니다. 대신 Reflection과 Tool Use처럼 더 구조화된 패턴은 대체로 신뢰성이 높습니다. 이러한 과제가 있음에도, Ng는 복잡한 문제 해결을 개선하는 유망한 방향으로 멀티에이전트 AI를 보고 있습니다.
현실 세계의 멀티에이전트 AI 시스템
소프트웨어 개발과 과학 연구부터 금융, 헬스케어, 고객 지원에 이르기까지, 멀티에이전트 구성은 AI가 구조화된 팀으로 협업하도록 해 워크플로를 최적화하고 오류를 줄입니다. 예측 불가능성과 조정 같은 과제가 남아 있지만, 신흥 프레임워크들은 멀티에이전트 AI가 실제 응용 분야에서 자동화, 의사결정, 문제 해결을 강화할 수 있음을 보여줍니다. 이 섹션에서는 다양한 구현 사례와 산업 전반에 걸친 멀티에이전트 AI의 영향을 살펴봅니다.
멀티에이전트 시스템 연구
멀티에이전트 AI 연구는 AI 시스템이 어떻게 협업하고 적응하며 복잡한 문제를 해결하는지를 탐구합니다. 비록 종종 시뮬레이션 환경에서 연구되지만, 이러한 시스템은 현실 세계 적용 가능성도 큽니다. 이 섹션에서는 생성형 에이전트부터 AI 주도 과학 발견에 이르기까지 분야의 핵심 연구를 다루며, 멀티에이전트 AI가 자동화, 의사결정, 팀워크를 어떻게 강화하는지 조명합니다.
생성형 에이전트: 인간 행동의 상호작용적 시뮬라크라
인간 행동을 시뮬레이션하는 AI 시스템은 대개 엔터테인먼트나 연구 목적로 개발되지만, 실제 업무 환경에서도 유용하게 쓰일 수 있을까요?
최근 연구 이 질문을 탐구하기 위해 연구진은 과거 사건을 기억하고 관계를 형성하며 계획을 수립할 수 있는 생성형 에이전트—AI 기반 캐릭터—를 만들었습니다. 사회적 행동에 초점을 맞춘 탐색적 시도에 가깝지만, 그 결과는 생산성 지향 AI 시스템에도 시사점을 제공합니다.

연구진은 25명의 에이전트를 모의 타운에 배치해 그들이 일상을 살아가도록 했다. 에이전트들은 스스로 사업을 운영하고 연구를 수행했으며, 심지어 발렌타인데이 파티까지 전적으로 자율적으로 계획했다. 한 에이전트는 파티 주최를 결정하고 친구들을 초대해 소문을 냈다. 다른 에이전트들은 장식을 분담해 준비하고 서로에게 데이트를 신청했으며, 별도의 지시 없이 약속 시간에 나타났다. 한편, 에이전트들은 상점 주인, 학생, 예술가로 일하며 일정에 맞춰 행동했고, 상황이 변하면 이에 맞춰 유연하게 대응했다.
어떻게 이런 일이 가능했을까? 메모리, 리플렉션, 그리고 플래닝 덕분이다. 에이전트들은 과거 경험을 저장하고, 관련된 세부 정보를 회상하며, 그에 맞춰 행동을 조정했다.
연구 결과, 메모리 검색 실패는 불일치를 초래했고, 리플렉션은 에이전트가 현실적인 장기 행동을 형성하도록 도왔으며, 플래닝은 다단계 작업을 가능하게 했다. 비록 샌드박스 실험이었지만, 유사한 AI 아키텍처가 업무 자동화, 협업형 AI 팀, 그리고 시간이 지남에 따라 기억하고 적응해야 하는 장기형 AI 어시스턴트에 유용할 수 있음을 시사한다. 기억하고, 성찰하고, 계획할 수 있는 AI는 단순히 상호작용적일 뿐 아니라 실제로 유용할지도 모른다.
AI 과학자
AI 과학자 은 AI를 활용해 아이디어 생성, 코드 작성, 실험 실행, 결과 분석, 논문 초안 작성까지 연구 과정을 자동화하려는 초기 시도다. 넓은 연구 방향과 간단한 코드 템플릿만 주어지면, 가능한 개선안을 탐색하고 실험으로 검증하며, 최소한의 사람 개입으로 결과를 문서화한다. 또한 자동화된 리뷰 시스템을 통해 스스로의 작업을 평가해 동료 평가의 일부 절차를 모방한다.

한 실험에서는 확산 모델을 위한 새로운 방법을 제안하고, 이를 구현하도록 코드를 수정한 뒤 테스트를 실행했으며, 결과를 상세히 담은 전체 연구 논문을 작성했다. 추론이나 실행에서 가끔 오류가 있었지만, 연구 한 건당 약 $15의 비용으로 꾸준히 논문을 산출해 독립적으로 연구를 수행하는 능력을 보여줬다.
이것을 가능하게 하는 핵심은 기억하고, 성찰하며, 반복 개선하는 능력이다. 과거의 발견을 되짚고, 결함 있는 접근을 수정하며, 여러 차례의 시도를 통해 아이디어를 정제한다. 아직 개발 초기 단계이지만, 이런 시스템은 반복 작업을 자동화하고 가설을 생성하며 과학적 진전을 가속화함으로써 결국 인간 연구자를 보조할 수 있다.
ChatDev
ChatDev 은 여러 LLM 기반 에이전트가 구조화된 대화를 통해 협업하는 소프트웨어 개발 프레임워크다. 전통처럼 개발 단계를 따로따로 처리하는 대신, ChatDev는 특화된 에이전트들이 자연어와 코드를 주고받는 “채팅 체인”을 사용해 소프트웨어를 공동으로 설계, 개발, 테스트한다.

각 에이전트는 CEO, CTO, 프로그래머, 리뷰어, 테스터 같은 명확한 역할을 가진다. 이들은 다중 턴 대화를 통해 상호 작용하며, 전체 과정을 더 작은 하위 작업으로 분해한다. 설계 단계에서는 자연어로 시스템 계획에 집중하고, 코딩 단계에서는 반복적인 교환을 통해 코드를 작성하고 다듬는다. 테스트 단계에는 자동 디버깅이 포함되며, 에이전트들은 구조화된 피드백을 제공해 오류를 수정하고 코드 품질을 개선한다.
코드 환각(잘못되거나 불완전한 코드를 생성하는 현상)을 줄이기 위해 ChatDev는 “커뮤니케이티브 디할루시네이션”을 도입한다. 에이전트는 답변하기 전에 선제적으로 추가 설명을 요청해 출력의 정확도를 높인다. 또한 메모리 메커니즘이 단기 대화 문맥과 장기 프로젝트 이력을 관리하여 개발 단계 전반의 일관성을 유지한다.
GPT-Engineer 같은 단일 에이전트 접근과 비교하면, ChatDev는 완성도, 실행 가능성, 일관성에서 더 뛰어나다. 더 많은 계산 자원이 필요하지만, 구조화된 커뮤니케이션 모델 덕분에 더 높은 품질의 소프트웨어를 산출한다. 이 접근법은 LLM 에이전트 간의 언어적 조정이 자동화된 멀티 에이전트 소프트웨어 개발을 어떻게 이끌 수 있는지를 보여준다.
MetaGPT
MetaGPT 은 LLM 기반 에이전트 간 협업을 표준 운영 절차(SOPs)에 따라 구조화하는 멀티 에이전트 소프트웨어 개발 프레임워크다. ChatDev(Zhao 외, 2023)처럼 비구조화된 대화에 의존하는 대신, MetaGPT의 에이전트들은 문서와 다이어그램을 통해 소통한다. 이러한 구조화된 산출물은 필요한 정보를 모두 보존하여, 불필요하거나 누락된 내용으로 인한 오류를 줄여 준다.
MetaGPT의 각 에이전트는 제품 매니저, 아키텍트, 엔지니어, QA와 같은 전문 역할을 맡는다. 이 프레임워크는 작업을 구조화된 워크플로로 조직하며, 에이전트들은 미리 정의된 절차를 따라 요구사항을 분석하고, 시스템을 설계하고, 코드를 생성하며, 구현을 테스트한다. 공유 메시지 풀을 통해 에이전트들은 관련 업데이트를 발행·구독할 수 있어, 불필요한 교환 없이 효율적인 정보 흐름을 보장한다.

MetaGPT는 “실행 가능한 피드백” 메커니즘도 도입한다. 코드를 생성한 뒤 에이전트가 테스트를 실행하고 실제 실행 결과에 근거해 산출물을 개선한다. 이러한 반복적 디버깅 과정은 환각을 줄이고 인간의 개입 없이도 소프트웨어 신뢰성을 높인다.
구조화된 커뮤니케이션을 강제하고 실시간 코드 테스트를 통합함으로써, MetaGPT는 멀티 에이전트 협업의 비효율을 최소화하면서 더 정확하고 일관된 소프트웨어 솔루션을 만들어 낸다.
멀티 에이전트 대화를 통한 진단 정확도 향상
멀티 에이전트 AI 시스템은 다음과 같은 방식으로 탐구되고 있다 의료 분야에서 진단 정확도 향상, 특히 오진으로 이어질 수 있는 인지 편향을 바로잡는 방식으로. 최근 연구에서는 임상 환경에서 AI 기반 멀티 에이전트 대화 프레임워크를 검증했다. 여기서 LLM 기반 에이전트들은 의료팀의 의사결정 과정을 시뮬레이션했다. 각 에이전트는 고유한 역할을 맡았다. 한 에이전트는 초기 진단을 제시하고, 다른 에이전트는 가정에 의문을 제기하는 비판적 도전자로 행동했으며, 세 번째 에이전트는 성급한 결론을 막기 위해 토론을 촉진했고, 네 번째 에이전트는 발견 내용을 요약했다.
이 연구는 인지 편향으로 인해 인간 의사가 과거에 진단 오류를 범했던 16건의 임상 사례를 평가했다. 80개의 시뮬레이션 진단 시나리오에서 AI 에이전트들은 초기에는 모든 사례에서 잘못된 진단을 내렸다. 그러나 멀티 에이전트 토론을 거친 뒤, 최상위 감별 진단의 정확도는 71.3%로 상승했고, 최종 두 개 감별 진단의 정확도는 80.0%에 도달했다. 이러한 결과는 멀티 에이전트 AI 토론이 초기 진단이 오해를 불러일으키기 쉬운 복잡한 사례에서 특히 의료 의사결정을 정교화하는 데 도움이 될 수 있음을 시사한다.
아직 연구 단계에 있지만, 이 접근법은 환자 사례를 구조적이고 다각도로 분석해 임상의의 의사결정을 돕는 방식으로 가능성을 보여 준다. 앞으로는 이러한 AI 에이전트를 전자의무기록에 통합해 실시간 진단 지원을 제공하고, 환자 결과에 영향을 미치기 전에 의사가 편향을 인지하고 교정하도록 도울 수 있다. 다만 실제 임상 환경에서의 엄격한 검증, 윤리적 고려, 그리고 AI가 인간 전문성을 대체가 아닌 보조로 기능하도록 보장하는 문제 등 해결해야 할 과제가 남아 있다.
Moody’s는 멀티 에이전트 시스템을 어떻게 활용하고 있는가
Moody’s, 금융 분석과 신용평가를 제공하는 선도 기업으로서 전 세계의 기업, 정부, 투자자를 대상으로 리스크를 평가한다. 연구와 평가 프로세스를 고도화하기 위해 Moody’s는 멀티 에이전트 AI 시스템을 활용해 금융 리서치, 신용 리스크 평가, 시장 분석을 자동화하고 있다. 이 시스템은 재무보고서 수집, 신용도 분석, 잠재 리스크 식별, 투자 의사결정을 위한 인사이트 생성 등 역할이 분담된 AI 에이전트 네트워크로 구성된다. 각 에이전트는 상호 검증을 통해 데이터를 교차 확인하고, 출력 결과를 정제하며, 금융 평가의 정확도를 높이기 위해 협업한다.
Moody’s의 멀티 에이전트 접근에서 핵심은 평가자로서 LLM을 활용하는 것이다. AI 모델이 검색된 정보의 적합성과 신뢰성을 평가함으로써, AI 에이전트가 생성하는 금융 인사이트가 업계 표준과 시장 현실에 부합하도록 돕는다. 또한 Moody’s는 mixture-of-experts 프레임워크를 채택해, 기업 채권 분석, ESG 리스크 평가, 규제 컴플라이언스 등 특정 업무에 서로 다른 AI 에이전트를 전문화함으로써 더 정밀하고 균형 잡힌 평가를 가능하게 한다.
멀티 에이전트 AI를 활용함으로써 Moody’s는 전통적으로 수작업에 의존하던 금융 리서치 프로세스를 간소화해 신용평가, 리스크 분석, 투자 인텔리전스의 효율성과 일관성을 높이고 있다. 이 시스템은 데이터가 방대한 평가 작업에서 인적 업무 부담을 줄이면서, 보다 확장 가능하고 자동화된 금융 의사결정을 가능하게 한다.
고객 서비스에서의 멀티 에이전트 시스템
고객 서비스는 멀티 에이전트 AI 시스템에 이상적인 활용 사례다. 대량의 반복 문의와 복잡한 정보 검색이 혼합되어 있기 때문이다. 주문 조회, 환불 처리, 흔한 문제 해결처럼 많은 고객 응대는 예측 가능한 패턴을 따르지만, 여전히 다양한 데이터 소스에서 정보를 끌어오고 여러 부서 간 조율이 필요하다. 멀티 에이전트 시스템은 각 에이전트가 서로 다른 업무에 전문화하면서도 유기적으로 협업해 끊김 없는 지원을 제공할 수 있어, 이러한 환경에 특히 적합하다.
모든 업무를 하나의 챗봇에 맡기는 대신, 멀티 에이전트 시스템은 고객 서비스를 전문화된 역할로 분담한다. 예를 들어 전자상거래와 물류에서는 다음과 같은 구성을 포함할 수 있다:
- 고객 문의 에이전트 초기 상호작용을 관리하고 요청을 라우팅한다.
- 결제 처리 에이전트 청구 문제와 거래 검증을 처리한다.
- 배송 에이전트 실시간 배송 추적 정보를 조회하고 배송 문제를 해결한다.
- 반품·환불 에이전트 자격을 확인하고 반품을 처리하며 재고를 업데이트한다.
각 부서는 자체 에이전트를 개발·개선하는 데 집중할 수 있어, 단일 에이전트 접근 방식보다 시스템의 확장성이 높아진다. 모든 유형의 고객 요청을 처리해야 하는 하나의 AI 모델을 구축하는 대신, 기업은 개별 에이전트를 독립적으로 개선할 수 있다. 예를 들어 배송 에이전트는 더 나은 추적 연동으로 업그레이드하고, 결제 처리 에이전트는 사기 거래를 더욱 효과적으로 탐지하도록 강화할 수 있다. 이러한 모듈식 접근은 유지보수도 용이하게 하며, 특정 에이전트를 전체 시스템을 방해하지 않고 업데이트하거나 교체할 수 있다.
더 발전된 구성에서는 AI 기반 에스컬레이션 에이전트가 고객의 불만 수준을 모니터링하고 사람이 개입해야 할 시점을 판단한다. 일부 기업은 여러 상호작용을 감독하고 워크플로를 최적화하며 비효율을 실시간으로 탐지하는 AI 감독 에이전트도 도입한다.
멀티에이전트 AI를 활용하면 고객 서비스 운영은 반복 업무를 자동화하고 정보를 더 효율적으로 조회하며 부서 전반에서 AI 개발을 확장할 수 있다. 이는 응답 속도와 정확도를 높일 뿐 아니라, 사람 상담원이 복잡한 사례에 집중하도록 해 전체적인 고객 만족도를 향상시킨다.
멀티에이전트 시스템 구축
이제 글쓴이가 기사 작성에 도움을 받도록 설계된 멀티에이전트 시스템을 구축하겠다. 이 시스템은 인간 안내형 멀티에이전트 시스템에 해당하며, 저자가 시스템 내 각 에이전트의 구체적인 역할을 정의하고, 집필 과정 전반에서 각 에이전트의 사용을 오케스트레이션하는 방식에 의존한다.
아래에서는 다양한 에이전트와 연동할 수 있는 몇 가지 기능을 갖춘 글쓰기 에디터를 만드는 파이썬 앱을 작성한다. 에디터 자체는 기본적인 텍스트 편집 기능과 함께 여러 기사를 저장·불러오는 기능을 포함한다. 추가로, 특정 작업을 수행하는 에이전트를 활용하는 기능도 제공한다. 예를 들어, 저자는 본문을 바탕으로 결론을 생성하는 “결론 에이전트”를 만들 수 있다.
마찬가지로 저자는 기사 내용을 바탕으로 서론을 생성하는 “서론 에이전트”를 만들 수 있다. 이 시스템은 저자가 에이전트 간을 손쉽게 전환하고, 이들의 출력을 기사에 매끄럽게 통합하며, 집필 워크플로를 관리할 수 있게 해 준다. 에이전트 자체는 다양한 AI 모델로 구현할 수 있어, 저자는 작업별로 가장 적합한 모델을 선택할 수 있다.
아래는 파이썬 구현이다 Tkinter 글쓰기 에디터 GUI 및 에이전트 통합 설정용:"
import tkinter as tkfrom tkinter import messageboxfrom tkinter import ttkfrom tkinter import scrolledtextimport jsonimport osimport subprocessfrom functools import partialSAVE_DIR = "notes"AGENT_INSTRUCTIONS_DIR = "agent_instructions"# Create necessary directoriesfor directory in (SAVE_DIR, AGENT_INSTRUCTIONS_DIR):os.makedirs(directory, exist_ok=True)class MultilineDialog:def __init__(self, parent, title, prompt):self.result = None# Create dialog windowself.dialog = tk.Toplevel(parent)self.dialog.title(title)self.dialog.transient(parent)self.dialog.grab_set()# Configure dialogself.dialog.geometry("400x300")# Add prompt labeltk.Label(self.dialog, text=prompt, wraplength=380).pack(pady=5, padx=10)# Add text areaself.text_area = scrolledtext.ScrolledText(self.dialog,wrap=tk.WORD,width=40,height=10,font=("Arial", 10))self.text_area.pack(expand=True, fill='both', padx=10, pady=5)# Add buttonsbutton_frame = tk.Frame(self.dialog)button_frame.pack(fill='x', padx=10, pady=5)self.ok_button = tk.Button(button_frame, text="OK", command=self._on_ok)self.ok_button.pack(side='right', padx=5)tk.Button(button_frame, text="Cancel", command=self._on_cancel).pack(side='right')# Center dialog on parentself.dialog.geometry("+%d+%d" % (parent.winfo_rootx() + 50,parent.winfo_rooty() + 50))# Bind Enter key to OK buttonself.dialog.bind('<Return>', lambda e: self._on_ok())# Set focusself.text_area.focus_set()# Wait for dialogself.dialog.wait_window()def _on_ok(self):self.result = self.text_area.get("1.0", "end-1c").strip()self.dialog.destroy()def _on_cancel(self):self.result = None # Explicitly set result to None on cancelself.dialog.destroy()class TextEditor:def __init__(self, parent):self.frame = tk.Frame(parent)self.frame.pack(side="left", expand=True, fill="both")# Text widget with efficient configurationself.text_widget = tk.Text(self.frame,wrap="word",font=("Arial", 17),undo=True,autoseparators=True,maxundo=-1)self.text_widget.pack(expand=True, fill="both")# Optimized event bindingsself._setup_bindings()def _setup_bindings(self):"""Set up optimized keyboard bindings."""for sequence, callback in [('<Command-z>', self.undo),('<Control-z>', self.undo),('<Command-Shift-Z>', self.redo),('<Control-y>', self.redo)]:self.text_widget.bind_all(sequence, callback)def get_text(self):return self.text_widget.get("1.0", "end-1c")def set_text(self, text):self.text_widget.delete("1.0", tk.END)self.text_widget.insert("1.0", text)def get_selection(self):try:return self.text_widget.get(tk.SEL_FIRST, tk.SEL_LAST)except tk.TclError:return Nonedef undo(self, event=None):try:self.text_widget.edit_undo()except tk.TclError:passreturn "break"def redo(self, event=None):try:self.text_widget.edit_redo()except tk.TclError:passreturn "break"class WritingApp:def __init__(self, root):self.root = rootself.root.title("Writing App")# Configure root for better performanceself.root.update_idletasks()# Main Layoutself.frame = tk.Frame(root)self.frame.pack(fill="both", expand=True)self._init_components()self._load_initial_data()def _init_components(self):"""Initialize all UI components efficiently."""self._init_notes_pane()self.editor = TextEditor(self.frame)self._init_quick_insert_pane()self._init_buttons()self._init_bindings()# Track current noteself.current_note = Nonedef _init_notes_pane(self):self.notes_frame = tk.Frame(self.frame, width=200, bg="#f0f0f0")self.notes_frame.pack(side="left", fill="y")tk.Label(self.notes_frame, text="Notes", font=("Arial", 12, "bold"),bg="#000000").pack(pady=5)self.notes_listbox = tk.Listbox(self.notes_frame)self.notes_listbox.pack(fill="both", expand=True, padx=5, pady=5)# Optimize listbox selection handlingself.notes_listbox.bind("<<ListboxSelect>>",lambda e: self.root.after(50, self.switch_note))tk.Button(self.notes_frame, text="New Note",command=lambda: self.root.after(1, self.create_new_note)).pack(pady=5)def _init_quick_insert_pane(self):self.quick_insert_frame = tk.Frame(self.frame, width=200, bg="#e0e0e0")self.quick_insert_frame.pack(side="right", fill="y")tk.Label(self.quick_insert_frame, text="Agents",font=("Arial", 12, "bold"), bg="#000000").pack(pady=5)self.quick_insert_listbox = tk.Listbox(self.quick_insert_frame)self.quick_insert_listbox.pack(fill="both", expand=True, padx=5, pady=5)# Optimize quick insert handlingself.quick_insert_listbox.bind("<<ListboxSelect>>",lambda e: self.root.after(50, self.launch_chatbot_with_prompt))def _init_buttons(self):"""Initialize buttons with optimized commands."""self.button_frame = tk.Frame(self.root)self.button_frame.pack(pady=5)buttons = [("Chat with Selection", self.chat_with_selection),("Save (Cmd+S / Ctrl+S)", self.save_current_note)]for text, command in buttons:tk.Button(self.button_frame, text=text,command=lambda cmd=command: self.root.after(1, cmd)).pack(side=tk.LEFT, padx=5)def _init_bindings(self):"""Set up optimized keyboard bindings."""for sequence in ("<Command-s>", "<Control-s>"):self.root.bind(sequence, lambda e: self.root.after(1, self.save_current_note))def _load_initial_data(self):"""Load initial data efficiently."""self.root.after(100, self.refresh_notes_list)self.root.after(100, self.load_agents)def create_new_note(self):dialog = MultilineDialog(self.root, "New Note", "Enter note title:")if dialog.result:file_path = os.path.join(SAVE_DIR, f"{dialog.result}.txt")if not os.path.exists(file_path):with open(file_path, "w", encoding="utf-8"):passself.refresh_notes_list()def switch_note(self):selected_indices = self.notes_listbox.curselection()if not selected_indices:returnselected_note = self.notes_listbox.get(selected_indices[0])file_path = os.path.join(SAVE_DIR, f"{selected_note}.txt")if os.path.exists(file_path):self.load_note(file_path, selected_note)def load_note(self, file_path, note_name):try:with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:note_text = f.read()self.editor.set_text(note_text)self.current_note = note_nameexcept Exception as e:messagebox.showerror("Error", f"Failed to load note: {e}")def save_current_note(self, event=None):if not self.current_note:returnfile_path = os.path.join(SAVE_DIR, f"{self.current_note}.txt")try:with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:f.write(self.editor.get_text())messagebox.showinfo("Save", f"'{self.current_note}' saved successfully!")except Exception as e:messagebox.showerror("Error", f"Failed to save note: {e}")def refresh_notes_list(self):self.notes_listbox.delete(0, tk.END)notes = sorted(f.replace(".txt", "") for f in os.listdir(SAVE_DIR)if f.endswith(".txt"))for note in notes:self.notes_listbox.insert(tk.END, note)def load_agents(self):self.quick_insert_listbox.delete(0, tk.END)inserts = sorted(f.replace(".txt", "") for f in os.listdir(AGENT_INSTRUCTIONS_DIR) if f.endswith(".txt"))for insert in inserts:self.quick_insert_listbox.insert(tk.END, insert)def chat_with_selection(self):selection = self.editor.get_selection()if not selection:messagebox.showwarning("Selection Error","Please select some text before starting a chat.")returndialog = MultilineDialog(self.root, "Chat Prompt", "Enter any additional context or questions:")if dialog.result is not None: # Only proceed if not canceledadditional_note = dialog.resultfull_prompt = f"{selection}\n\n{additional_note}".strip()self.root.after(1, lambda: subprocess.Popen(["python", "chat_app.py", full_prompt]))def launch_chatbot_with_prompt(self):selected_indices = self.quick_insert_listbox.curselection()if not selected_indices:returnselected_text_key = self.quick_insert_listbox.get(selected_indices[0])file_path = os.path.join(AGENT_INSTRUCTIONS_DIR, f"{selected_text_key}.txt")try:with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:quick_insert_text = f"##### {f.read().strip()} --------->"current_note_text = self.editor.get_text()dialog = MultilineDialog(self.root, "Additional Note", "Enter additional details (optional):")if dialog.result is not None: # Proceed only if not canceledadditional_note = dialog.resultfull_prompt = f"{quick_insert_text}\n\n{current_note_text}\n\n{additional_note}".strip()# Launch chat_app.py with the prompt and agent IDself.root.after(1, lambda: subprocess.Popen(["python","chat_app.py",full_prompt,selected_text_key # Pass the agent ID as an additional argument]))# Clear the selection in the quick_insert_listboxself.quick_insert_listbox.selection_clear(0, tk.END)except Exception as e:messagebox.showerror("Error", f"Failed to launch chat: {e}")if __name__ == "__main__":root = tk.Tk()app = WritingApp(root)root.mainloop()
이 파이썬 애플리케이션은 다음으로 구축되었으며 Tkinter 그리고 the litellm 라이브러리는 견고한 텍스트 에디터와 기능적인 AI 채팅 시스템을 통합한다. 에디터는 대용량 파일을 효율적으로 처리하고, 되돌리기와 다시 실행 같은 표준 기능을 지원하며, 에이전트와 챗봇 연동으로 집필 과정을 강화한다. 다음은 메인 에디터 화면의 스크린샷이다:

사용자는 작업을 개별 노트 파일로 저장해 여러 글쓰기 프로젝트를 관리하고, 서로 다른 문서 간을 쉽게 전환할 수 있다. 핵심 기능은 에이전트 지시문 통합으로, 이는 본질적으로 콘텐츠 생성을 위한 프롬프트나 시작점으로 쓰이도록 미리 작성된 텍스트 템플릿이다.
이러한 에이전트는 외부 챗봇과 함께 사용하도록 설계되었다. 에이전트를 선택하면, 애플리케이션은 에이전트의 텍스트에 사용자가 제공한 추가 컨텍스트나 지시사항을 결합해 챗봇으로 보낸다. 챗봇은 이 정보를 처리한 뒤 확장되거나 수정된 텍스트를 반환할 수 있으며, 이를 통해 콘텐츠 생성, 요약, 문체 조정 같은 기능을 제공한다.
별도의 챗봇 프로세스를 사용하는 이 모듈식 설계는 다양한 챗봇 구현이나 AI 모델을 선택하고 통합하는 데 유연성을 제공한다. 전체 시스템의 목표는 구조화된 텍스트 템플릿과 대규모 언어 모델의 동적 기능을 결합해 집필 과정을 간소화하고 강화하는 것이다.
제가 “결론 에이전트”를 실행한 뒤 챗봇 화면이 어떻게 보이는지 보여 주는 스크린샷입니다.

에이전트를 선택하면 실행되는 챗봇 스크립트를 공유하겠습니다. 제 생각에는 추가적인 유연성이 정말 중요합니다. 에이전트가 종종 실수를 저지르기 때문에 이를 바로잡을 수 있는 능력이 필요하기 때문입니다. 코드 내부에서는 Weave를 사용해 입력과 출력을 추적하겠습니다. run_inference 함수로, 모델로 들어오고 나가는 데이터를 추적할 수 있게 해 주며, 이를 나중에 활용해 모델을 개선하고 궁극적으로 내가 선호하는 방식으로 글을 쓰게 만들 수 있다.
코드는 다음과 같다:
import tkinter as tkfrom tkinter import scrolledtext, messageboxfrom litellm import completionimport osimport sysfrom functools import partialimport queueimport threadingimport weave; weave.init("writing-agent")# Set API Keysos.environ["OPENAI_API_KEY"] = ""os.environ["GEMINI_API_KEY"] = ""os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = ""def load_last_model():try:with open("last_model.txt", "r") as f:return f.read().strip()except:return "gemini/gemini-1.5-flash"@weave.opdef run_inference(model_id, messages, temperature=0.7, agent_id=None):"""Dedicated function to handle model inferenceArgs:model_id (str): The ID of the model to usemessages (list): List of conversation messagestemperature (float): Temperature parameter for generationagent_id (str): The ID of the agent to use (optional)Returns:str: The model's response textRaises:Exception: If there's an error during inference"""try:response = completion(model=model_id,messages=messages,temperature=temperature)return response["choices"][0]["message"]["content"]except Exception as e:raise Exception(f"Inference error: {str(e)}")class ChatApp:def __init__(self, root, initial_prompt=None, agent_id=None):self.root = rootself.root.title("AI Chat App")self.agent_id = agent_id# Message queue for thread-safe UI updatesself.message_queue = queue.Queue()self._init_ui()self._setup_event_handling()# Chat historyself.conversation = []# Processing flagself.is_processing = False# If an initial prompt is provided, schedule itif initial_prompt:self.root.after(100, self.send_initial_prompt, initial_prompt)def _init_ui(self):"""Initialize UI components efficiently."""# Main frameself.main_frame = tk.Frame(self.root)self.main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=10)# Model selection frameself._init_model_frame()# Chat displayself._init_chat_display()# Input fieldself._init_input_field()# Buttonsself._init_buttons()def _init_model_frame(self):"""Initialize model selection frame."""model_frame = tk.Frame(self.main_frame)model_frame.pack(fill=tk.X, pady=(0, 10))tk.Label(model_frame, text="Model ID:").pack(side=tk.LEFT)self.model_entry = tk.Entry(model_frame)self.model_entry.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True, padx=(5, 0))self.model_entry.insert(0, load_last_model())def _init_chat_display(self):"""Initialize chat display with optimized configuration."""self.chat_display = scrolledtext.ScrolledText(self.main_frame,wrap=tk.WORD,width=80,height=20,font=("Arial", 25),state=tk.DISABLED,setgrid=True # Improved text rendering)self.chat_display.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, pady=(0, 10))# Configure tags for formattingself.chat_display.tag_configure("user", foreground="yellow")self.chat_display.tag_configure("assistant", foreground="lightgreen")self.chat_display.tag_configure("system", foreground="red")def _init_input_field(self):"""Initialize input field with optimized configuration."""self.input_field = scrolledtext.ScrolledText(self.main_frame,wrap=tk.WORD,width=80,height=5,font=("Arial", 10),undo=True,maxundo=50)self.input_field.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, pady=(0, 10))# Bind Ctrl+Enter with delay to prevent double-firingself.input_field.bind("<Control-Return>",lambda e: self.root.after(10, self._handle_send))def _init_buttons(self):"""Initialize buttons with optimized event handling."""button_frame = tk.Frame(self.main_frame)button_frame.pack(fill=tk.X)# Send buttonself.send_button = tk.Button(button_frame,text="Send (Ctrl+Enter)",command=lambda: self.root.after(10, self._handle_send))self.send_button.pack(side=tk.LEFT, padx=(0, 5))# Clear buttontk.Button(button_frame,text="Clear Chat",command=lambda: self.root.after(10, self.clear_chat)).pack(side=tk.LEFT)def _setup_event_handling(self):"""Set up event handling and message processing."""self.root.after(100, self._process_message_queue)def _process_message_queue(self):"""Process messages in the queue."""try:while True:message = self.message_queue.get_nowait()self._update_chat_display(message)except queue.Empty:passfinally:# Schedule next checkself.root.after(100, self._process_message_queue)def _update_chat_display(self, message):"""Update chat display with message."""text, tag = messageself.chat_display.config(state=tk.NORMAL)self.chat_display.insert(tk.END, text, tag)self.chat_display.see(tk.END)self.chat_display.config(state=tk.DISABLED)def _handle_send(self):"""Handle send message action."""if self.is_processing:returnuser_message = self.input_field.get("1.0", tk.END).strip()if not user_message:return# Clear input field immediatelyself.input_field.delete("1.0", tk.END)# Disable input during processingself.is_processing = Trueself.send_button.config(state=tk.DISABLED)self.input_field.config(state=tk.DISABLED)# Start processing in separate threadthreading.Thread(target=self._process_message,args=(user_message,),daemon=True).start()def _process_message(self, user_message):"""Process message in background thread."""try:# Save selected modelmodel_id = self.model_entry.get().strip()with open("last_model.txt", "w") as f:f.write(model_id)# Add user message to conversation and displayself.conversation.append({"role": "user", "content": user_message})self.message_queue.put((f"You:\n{user_message}\n", "user"))self.message_queue.put(("#" * 50 + "\n", "system"))# Get AI response using dedicated inference function, now passing agent_idai_reply = run_inference(model_id, self.conversation, agent_id=self.agent_id)# Add AI response to conversation and displayself.conversation.append({"role": "assistant", "content": ai_reply})self.message_queue.put((f"AI:\n{ai_reply}\n", "assistant"))self.message_queue.put(("#" * 50 + "\n", "system"))except Exception as e:self.message_queue.put((f"Error: {str(e)}\n", "system"))finally:# Re-enable inputself.root.after(0, self._enable_input)def _enable_input(self):"""Re-enable input controls."""self.is_processing = Falseself.send_button.config(state=tk.NORMAL)self.input_field.config(state=tk.NORMAL)self.input_field.focus_set()def send_initial_prompt(self, prompt):"""Send initial prompt when app starts."""if prompt:self._process_message(prompt)def clear_chat(self):"""Clear chat history and display."""self.conversation = []self.chat_display.config(state=tk.NORMAL)self.chat_display.delete("1.0", tk.END)self.chat_display.config(state=tk.DISABLED)if __name__ == "__main__":# Get initial prompt and agent_id from command line if providedinitial_prompt = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else Noneagent_id = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else Noneroot = tk.Tk()# Configure root windowroot.title("AI Chat App")root.geometry("800x600")# Make the window resizableroot.rowconfigure(0, weight=1)root.columnconfigure(0, weight=1)app = ChatApp(root, initial_prompt, agent_id)# Start the applicationroot.mainloop()
이 Python 챗봇은 사용한다 litellm 여러 LLM(OpenAI, Gemini, Anthropic)과 상호작용하고, 원활한 동작을 위해 스레딩을 활용한다. 사용자 입력을 처리해 선택된 LLM으로 보내고, 응답을 표시한다. 대화 기록을 유지하며, 모델 선택은 세션 간에도 지속된다. 애플리케이션은 오류 처리를 포함하고, LLM과 상호작용하는 동안 UI가 멈추지 않도록 메시지 큐를 사용한다. 초기 프롬프트는 커맨드라인을 통해 제공할 수 있다.
챗봇 스크립트에도 에이전트 ID를 넘기고, run_inference 함수에도 전달하는 것을 눈치채셨을 겁니다. 사실 그렇게까지 할 필요는 없습니다. agent_id 에서 run_inference 함수에서는 필요하지 않지만, Weave 내부에서 에이전트 성능을 추적하고 분석하려면 이 추가가 필요합니다. 스크린샷에서 보이는 것처럼, 각 호출은 run_inference 포함하는 agent_id 매개변수(예:typo_checker"), 이를 Weave가 자동으로 추적합니다. 덕분에 강력한 필터링 기능을 사용할 수 있으며, UI에서 모든 실행을 다음 기준으로 필터링하는 방법을 확인할 수 있습니다."inputs.agent_id equals typo_checker해당 에이전트의 성능, 응답 시간, 패턴을 분석하기 위해서입니다.


직접 이 도구를 써 보고 싶다면 꼭 추천합니다! 다만 챗봇 스크립트에 본인의 API 키를 추가해야 합니다. 그리고 챗봇을 사용한 뒤에는 대화 내역이 Weave 내에 표시됩니다. Weave는 데이터의 가치가 크고, 향후 모델 개선을 위해 추적이 필요한 프로젝트에 매우 유용한 도구입니다.
결론
멀티 에이전트 AI 시스템은 복잡한 작업에 인공지능을 적용하는 방식의 변화를 의미합니다. 모든 과정을 단일 모델이 전담하는 대신, 이 시스템은 역할을 분담해 특화된 에이전트들에 책임을 나눠 맡김으로써 효율성, 정확성, 확장성을 높입니다. 자기 수정, 장기 기억, 예측 불가능성 관리와 같은 영역에서 과제가 남아 있긴 하지만, AI 조정 전략의 지속적인 발전으로 이러한 시스템은 점점 더 실용적이고 신뢰할 수 있는 방향으로 나아가고 있습니다.
멀티 에이전트 AI의 진정한 가치는 연구, 소프트웨어 개발, 고객 지원 등 실제 업무 흐름에 자연스럽게 통합되는 능력에서 나올 것입니다. 완전 자율 시스템은 아직 효과에 한계가 있을 수 있지만, AI의 자율성과 인간의 감독을 균형 있게 결합한 하이브리드 접근은 이미 유용함을 입증하고 있습니다. 이러한 시스템이 발전함에 따라 자동화에 대한 우리의 방식을 재정의하고, AI가 단순한 도구를 넘어 문제 해결과 혁신에서 협력 파트너로 기능하도록 만들 수 있을 것입니다.
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