프로그래머 여러분은 복잡한 문제를 만났을 때 어떻게 해결하시나요? 보통 하나의 거대한 지능이 모든 일을 처리하도록 만들곤 합니다. 하지만 일이 커지면 이 방식은 금방 한계에 부딪히게 되죠.
모든 정보를 혼자 이해하고 결정해야 하기 때문입니다. 오늘은 이런 부담을 덜어주는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)에 대해 이야기해 보겠습니다. 처음엔 조금 생소하게 느껴질 수도 있어요.
단일 에이전트가 겪는 어려움
단일 에이전트는 처음에는 관리하기 참 편해 보입니다. 명령을 내리는 곳이 한 군데라서 복잡하지 않으니까요. 하지만 처리해야 할 데이터가 많아지면 이야기가 달라집니다.
혼자서 모든 정보를 파악하고 순서대로 일을 처리해야 하죠. 그러다 보니 속도가 느려지고 확장이 어려워집니다. 특정 분야에 깊이 있는 지식을 담기도 쉽지 않습니다.
여러 지능이 함께 일하는 방식
반면 여러 에이전트가 모이면 자연스럽게 일을 나눌 수 있습니다. 한 명이 모든 짐을 지는 것이 아니라 팀이 함께 움직이는 것과 같습니다. 각자 맡은 역할이 분명해지는 것이죠.
어떤 에이전트는 계획을 세우고 다른 에이전트는 자료를 찾습니다. 또 다른 친구는 결과를 검토하기도 합니다. 이렇게 역할을 나누면 각자의 전문성이 훨씬 깊어집니다.
분업이 가져오는 효율성
각 에이전트는 자신이 맡은 영역에만 집중하면 됩니다. 덕분에 전체적인 일 처리 속도가 빨라지죠. 여러 작업이 동시에 진행되니 시간을 아낄 수 있습니다.
한 사람이 모든 일을 처리할 때보다 훨씬 큰 프로젝트를 감당할 수 있게 됩니다. 프로그래머 입장에서도 시스템을 관리하기가 한결 수월해지죠. 복잡한 문제도 유연하게 대처할 수 있습니다.
시스템을 지키는 견고함
또 하나 눈여겨볼 점은 바로 시스템의 안정성입니다. 하나가 모든 것을 결정하는 형태에서는 그 하나가 실수하면 전체가 위험해집니다. 시스템 전체가 멈출 수도 있죠.
하지만 여러 에이전트가 있다면 상황은 달라집니다. 일부 에이전트에 문제가 생겨도 다른 에이전트가 그 자리를 채워줄 수 있습니다. 실패가 전체로 번지지 않도록 막아주는 셈입니다.
사고방식을 바꾸는 설계
이것은 에이전트 개수를 늘리는 것 이상의 의미가 있습니다. 복잡한 세상을 다루기 위해 접근하는 태도를 바꾸는 것입니다. 완벽한 하나를 만들기보다 서로 다른 능력을 합치는 것이죠.
이렇게 설계하면 확장성과 효율성을 모두 챙길 수 있습니다. 예측하기 어려운 환경에서도 시스템은 든든하게 버텨줍니다. 여러분도 이제 팀으로 일하는 AI를 설계해 보세요.
