Agent LAB

에이전트 Lab - 8

주녕콩 2025. 6. 7. 03:11

08강 : How to use a multi-AI agent system

🤖 AI 어벤져스 총출동! 다중 AI 에이전트 시스템 완전 정복 🚀

AI 에이전트, 이제 혼자가 아니에요! "AI 에이전트 초급자를 위한 코스" 8번째 강의 내용을 바탕으로, 여러 AI 에이전트가 힘을 합쳐 더 강력한 시너지를 내는 다중 AI 에이전트 시스템의 세계로 떠나볼까요? 🤩

🤔 다중 에이전트 설계 패턴이란?

다중 에이전트 설계 패턴이란, 여러 명의 AI 에이전트가 마치 한 팀처럼 🤝 함께 작동하여 공동의 목표나 작업을 완료하는 방식을 말해요. 혼자서는 해결하기 어려운 복잡하거나 다양한 종류의 작업을 효율적으로 처리하기 위해 사용된답니다!

언제 사용하면 좋을까요? 🧐

  • 여러 에이전트 간에 정보를 주고받으며 협업해야 할 때
  • 각 분야의 전문가 에이전트들이 모여 종합적인 분석이나 결과를 내야 할 때 (예: 의료 AI팀 🩺)
  • 단계별로 작업이 진행되어 에이전트 간에 바통 터치가 필요할 때 릴레이 경주처럼! 🏃‍♀️➡️🏃‍♂️
  • 한 에이전트가 만든 결과물을 다른 에이전트가 꼼꼼히 검토하고 더 좋게 만들어야 할 때

🎨 다중 에이전트 설계 패턴의 종류

다중 에이전트들이 협력하는 방식은 크게 세 가지 주요 설계 패턴으로 나눌 수 있어요.

  1. 그룹 채팅 (Group Chat) 💬
  • 개념: 마치 친구나 동료들과의 단톡방처럼, 모든 메시지가 각 에이전트에게 전달(브로드캐스트)돼요.
  • 작동 방식: 그룹 채팅 관리자(보통 또 다른 AI 에이전트)가 메시지 내용을 보고 "이건 네가 처리해!" 하고 적절한 AI 에이전트를 지정해 줍니다.
  • 예시: 항공사 고객센터 ✈️ 어플에서 예약 담당 에이전트, 불만 처리 에이전트, 항공편 상태 문의 에이전트 등을 두고, 고객 메시지가 들어오면 알맞은 에이전트에게 연결해 주는 거죠!
  1. 핸드오프 패턴 (Handoff Pattern) 🤝➡️
  • 개념: 정해진 업무 순서(워크플로우)에 따라, 각 단계를 마친 AI 에이전트가 다음 에이전트에게 작업을 넘겨주는 방식이에요.
  • 목적: 순서대로 착착 진행되어야 하는 작업에 딱 맞아요.
  • 예시: 첫 번째 에이전트가 기초 데이터를 수집하고 📄, 두 번째 에이전트가 그 데이터를 분석하며 📊, 마지막 에이전트가 멋진 보고서를 생성하는 📝 워크플로우를 생각해 보세요.
  1. 협업 필터링 (Collaborative Filtering) 💡+💡=✨
  • 개념: 각 AI 에이전트가 특정 작업이나 분야의 전문가로 활동하며, 자신만의 방식으로 작업에 대한 의견이나 결과를 내놓는 패턴이에요.
  • 목적: 데이터에 대해 다양한 의견이나 관점이 필요한 분석 작업에 유용합니다.
  • 예시: 여러 에이전트가 같은 데이터를 놓고 각자 다른 알고리즘이나 기준으로 분석해서, 다양한 결과나 새로운 아이디어를 제시하는 경우랍니다.

🚦 시스템 통제와 가시성: 질서 유지하기!

여러 에이전트가 우왕좌왕하지 않고 질서정연하게 일하려면, 이들의 상호작용을 관리하고 제어하는 장치가 중요해요.

  1. 종료 함수 (Termination Function) 🛑
  • 개념: "이제 그만!" 에이전트 간의 대화나 작업 흐름을 언제 끝낼지 정하는 함수예요.
  • 작동 방식: 특정 조건이 딱! 맞아떨어지면 대화나 작업이 종료됩니다.
  • 예시: 호텔 컨시어지 에이전트가 프론트 데스크 에이전트의 제안을 최종 승인하면 "OK, 여기까지!" 하고 상호작용이 끝나는 거죠. (예: "이 정도면 현지인만 아는 숨은 명소라는 기준에 딱 맞네요!")
  1. 선택 프로세스 (Selection Process) 🙋‍♀️➡️🙋‍♂️
  • 개념: 대화나 작업이 어떤 순서로 진행될지, 즉 어떤 에이전트가 언제 자기 역할을 수행할지 정하는 규칙이에요.
  • 작동 방식: 참여하는 에이전트 목록에서 다음 차례의 에이전트를 지정하는 방식입니다.
  • 예시: (사용자 질문) ➡️ (프론트 데스크 답변) ➡️ (컨시어지 검토 및 피드백) ➡️ (프론트 데스크 개선된 제안) 순서로 대화가 물 흐르듯 진행되는 거죠.

🎬 실제 코드 예시 분석: 컨시어지 & 프론트 데스크 에이전트

강의에서는 리뷰어/체커 패턴 (Reviewer/Checker Pattern) (여러 에이전트가 결과를 더 좋게 만드는 방식)의 실제 코드 예시를 보여줍니다. 호텔의 프론트 데스크 직원과 깐깐한 컨시어지 매니저를 상상해 보세요!

  • 에이전트 구성
  • 컨시어지 에이전트 (Concierge Agent) 🧐:
  • 역할: 프론트 데스크 에이전트가 고객에게 제공하는 추천 장소를 검토.
  • 지침: 너무 뻔한 관광지보다는 현지인 느낌의 특별한 경험을 추천하도록 유도. 단, 직접 새로운 장소를 추천하진 않고 개선 방향만 제시.
  • 프론트 데스크 에이전트 (Front Desk Agent) 🛎️:
  • 역할: 사용자에게 추천 장소를 제공.
  • 지침: 한 번에 하나의 장소만 추천하고, 컨시어지의 피드백을 반영하여 아이디어를 발전시킴.
  • 상호작용 흐름 예시 (파리 여행 질문)
  1. 사용자: "파리에서 뭐 할까요?" 🤔
  2. 프론트 데스크: "루브르 박물관 어떠세요?" 🖼️
  3. 컨시어지: (검토 후) "루브르는 너무 유명하죠. 좀 더 특별한 곳은 어떨까요? 덜 알려진 박물관이나 현지 미술관 쪽으로 다시 한번 생각해 보세요." (새로운 예시 제공 X)
  4. 프론트 데스크: (피드백 반영) "그럼 오랑주리 미술관은 어떠신가요? 아름다운 수련 연작을 감상할 수 있습니다." 🎨
  5. 컨시어지: (재검토 후) "훌륭해요! 오랑주리 미술관은 현지인들도 사랑하는 멋진 곳이죠. 승인합니다!" 👍 (종료 함수 작동, 대화 종료)

이 예시는 한 명의 에이전트가 제안하고 사용자 피드백만 기다리는 대신, 다른 에이전트(컨시어지)를 활용하여 결과물을 개선하고 훨씬 더 만족스러운 제안을 만들어내는 다중 에이전트의 힘을 명확히 보여줍니다!

✨ 결론: AI 어벤져스, 세상을 바꾸다!

다중 AI 에이전트 시스템은 마치 어벤져스 팀처럼 각자의 전문성을 가진 AI들이 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 강력한 방법론입니다. 🦸‍♂️🦸‍♀️ 그룹 채팅, 핸드오프, 협업 필터링 등 다양한 설계 패턴과 종료 함수, 선택 프로세스 같은 제어 장치를 통해 우리는 더욱 정교하고 똑똑한 AI 시스템을 만들 수 있습니다. 단일 에이전트로는 상상하기 어려웠던 놀라운 결과들을 기대해 봐도 좋겠죠?