멀티 에이전트 아키텍처(Multi-Agent Architecture)를 처음 접하면 조금 막막할 수 있습니다. 여러 기능이 느슨하게 얽힌 집합으로 보이기 쉽거든요. 하지만 이것을 하나의 작업이 흘러가는 과정으로 보면 이해가 훨씬 쉽습니다.
개별 요소가 아니라 전체적인 흐름을 먼저 파악해야 합니다. 시스템 안에서 작업이 어떻게 이동하고 발전하는지 살펴보겠습니다.
시스템의 방향을 잡는 관리자
이 체계의 중심에는 항상 슈퍼바이저(Supervisor)가 있습니다. 이 관리자는 전체 시스템의 목표를 해석하는 역할을 맡습니다. 지금 당장 무엇을 해야 하는지 계획으로 풀어내죠.
또한 여러 에이전트가 만든 결과를 하나의 방향으로 정렬합니다. 작업이 엉뚱한 곳으로 가지 않도록 조율하는 것입니다. 우리는 무엇을 위해 일하는지 계속 상기시켜 주는 기준점과 같습니다.
구체적인 행동을 맡는 전문가들
계획을 실제 행동으로 옮기는 존재가 바로 전문 에이전트(Specialized Agents)입니다. 이들은 모든 일을 조금씩 하는 범용적인 존재가 아닙니다. 분석이나 요약처럼 명확한 역할을 가진 실행 주체에 가깝죠.
관리자는 문제가 복잡할 때 여러 관점이 필요하다고 판단합니다. 이때 각 관점에 맞는 에이전트에게 일을 나눠 줍니다. 에이전트는 서로 경쟁하지 않고 각자 맡은 부분에서 깊이를 만듭니다.
이런 분업 덕분에 시스템은 동시에 여러 방향으로 사고할 수 있게 됩니다. 프로그래머 여러분도 팀에서 각자의 전문 분야를 맡는 것과 비슷합니다.
에이전트끼리 대화하는 규칙
에이전트들이 손발을 맞출 수 있는 건 통신 프로토콜(Communication Protocol) 덕분입니다. 이것은 메시지 전달 이상의 의미를 가집니다. 누가 어떤 형식으로 말할지 정해진 규칙이죠.
예를 들어 결과는 요약해서 보고하라는 약속 같은 것입니다. 이런 규칙이 없으면 관리자는 에이전트의 말을 해석하느라 힘을 쏟게 됩니다. 약속이 잘 지켜지면 메시지는 곧바로 다음 판단의 재료가 됩니다.
모두가 공유하는 기억 공간
대화와 결과가 쌓이는 곳이 공유 메모리(Shared Memory)입니다. 혹은 컨텍스트 저장소(Context Store)라고도 부르죠. 이곳은 시스템 전체가 참고하는 공통의 기억 공간과 같습니다.
조사한 사실이나 검증된 결론이 이곳에 차곡차곡 정리됩니다. 덕분에 다른 에이전트는 같은 실수를 반복하지 않아도 되죠. 관리자는 이곳을 보며 현재 상황을 한눈에 파악합니다.
문맥이 끊기지 않고 계속 축적된다는 점이 중요합니다. 이것이 멀티 에이전트 시스템의 안정성을 크게 높여 줍니다.
실행을 돕는 도구의 활용
에이전트가 실제로 무언가를 해내려면 도구 계층(Tool Layer)이 필요합니다. 검색이나 계산, 데이터 정리 같은 작업은 생각만으로 해결하기 어렵습니다. 이때 외부 API 호출 같은 도구가 큰 힘이 됩니다.
중요한 점은 모든 에이전트가 모든 도구를 쓰지 않는다는 것입니다. 분석가는 데이터 도구를 쓰고 검증가는 비교 도구를 씁니다. 이렇게 역할에 맞는 권한을 가질 때 효율이 오릅니다.
결과를 점검하고 다시 조정하기
마지막으로 이 흐름을 완성하는 것이 평가 계층(Evaluation Layer)입니다. 결과를 무조건 받아들이지 않고 한 번 더 생각하는 단계입니다. 목표를 충족했는지, 논리적 결함은 없는지 꼼꼼히 따져 봅니다.
평가 결과는 다시 관리자에게 전달됩니다. 관리자는 이를 보고 계획을 유지할지 수정할지 결정하죠. 필요한 경우 특정 작업을 다시 쪼개서 할당하기도 합니다.
계획부터 실행, 공유, 검증 그리고 재조정까지 이어지는 이 흐름이 보이시나요? 이 요소들이 균형을 이룰 때 시스템은 복잡한 문제도 안정적으로 다루게 됩니다.
