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멀티 에이전트 AI 시스템 구축 가이드: 아키텍처 선택부터 성능 최적화까지

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5 minutes

최근 AI 시스템이 점점 복잡해지면서, 하나의 에이전트로는 해결하기 어려운 문제들이 늘어나고 있습니다. 도구가 너무 많아져 잘못된 선택을 하거나, 컨텍스트가 복잡해져 성능이 떨어지는 경우가 대표적입니다. 이런 문제들을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 멀티 에이전트 시스템입니다.

LangChain에서 최근 발표한 벤치마킹 연구는 실제 프로덕션 환경에서 어떤 멀티 에이전트 아키텍처를 선택해야 하는지에 대한 구체적인 가이드라인을 제시합니다. 이 글에서는 해당 연구 결과를 바탕으로 개발자들이 멀티 에이전트 시스템을 효과적으로 구축할 수 있는 실무 가이드를 제공하겠습니다.

Multi-agent systems architectures comparison
출처: LangGraph Documentation

언제 멀티 에이전트 시스템으로 전환해야 할까요?

단일 에이전트에서 멀티 에이전트로 전환을 고려해야 하는 상황들은 다음과 같습니다:

확장성 문제가 발생할 때:

  • 에이전트가 사용할 수 있는 도구가 너무 많아져서 잘못된 도구를 선택하는 경우가 늘어날 때
  • 컨텍스트가 복잡해져서 단일 에이전트가 추적하기 어려워질 때
  • 시스템에서 여러 전문 분야(기획, 연구, 수학 전문가 등)가 필요할 때

엔지니어링 관점에서의 이점:

  • 모듈화: 각 에이전트를 독립적으로 개발, 테스트, 유지보수할 수 있습니다
  • 전문화: 특정 도메인에 특화된 전문 에이전트를 만들어 전체 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다
  • 제어: 함수 호출에만 의존하지 않고 에이전트 간 커뮤니케이션을 명시적으로 제어할 수 있습니다

팀 개발 환경:
서로 다른 개발자나 팀이 각각의 에이전트를 개발하는 경우, 단순한 단일 에이전트 아키텍처로는 한계가 있습니다. 각 에이전트가 고유한 기능을 제공한다면, 효과적인 멀티 에이전트 시스템이 개별 에이전트보다 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.

세 가지 주요 아키텍처와 선택 기준

LangChain의 벤치마킹 연구에서는 세 가지 주요 아키텍처를 비교 분석했습니다. 각각의 특징과 적합한 사용 시나리오를 살펴보겠습니다.

1. Single Agent (단일 에이전트)

Single Agent Architecture
출처: Code With Prince

특징:

  • 하나의 프롬프트와 모든 도메인의 도구 및 지시사항에 접근 가능
  • 가장 단순한 구조로 기본 성능 기준점 역할

적합한 경우:

  • 도구 수가 적고 컨텍스트가 단순한 경우
  • 빠른 프로토타이핑이 필요한 경우
  • 서드파티 에이전트 통합이 필요하지 않은 경우

제한사항:

  • 서드파티 에이전트를 처리해야 하는 경우 적용 불가능

2. Swarm 아키텍처

Swarm Agent Architecture
출처: Code With Prince

특징:

  • 각 하위 에이전트가 다른 모든 에이전트를 인식하고 핸드오프 가능
  • 에이전트가 활성화되면 다른 에이전트로 넘겨줄 때까지 계속 활성 상태 유지
  • 한 번에 하나의 에이전트만 활성화
  • 에이전트가 사용자에게 직접 응답 가능

적합한 경우:

  • 에이전트 간 직접적인 소통이 중요한 경우
  • 모든 에이전트가 자사 시스템 내에서 관리되는 경우
  • 사용자와의 즉각적인 상호작용이 필요한 경우

제한사항:

  • 각 하위 에이전트가 모든 다른 에이전트를 알아야 함
  • 서드파티 에이전트와 함께 작업하기 어려움
  • 서드파티 에이전트가 사용자와 상호작용하는 것을 원하지 않는 경우 부적합

3. Supervisor 아키텍처

Supervisor Agent Architecture
출처: Code With Prince

특징:

  • 단일 “supervisor” 에이전트가 사용자 입력을 받고 하위 에이전트에게 작업 위임
  • 하위 에이전트가 응답하면 제어권이 supervisor에게 다시 돌아감
  • supervisor만이 사용자에게 응답 가능
  • 하위 에이전트에 대한 가정이 최소한

적합한 경우:

  • 모든 멀티 에이전트 시나리오에 적용 가능 (가장 범용적)
  • 서드파티 에이전트와의 통합이 필요한 경우
  • 중앙 집중식 제어가 필요한 경우
  • 사용자 응답을 일관되게 관리하고 싶은 경우

고려사항:

  • “번역” 층으로 인한 성능 저하 가능성
  • 적절한 최적화 없이는 다른 아키텍처보다 성능이 떨어질 수 있음

성능과 비용 벤치마킹 결과

Performance benchmarking results
출처: LangChain Blog

LangChain의 벤치마킹 연구에서는 τ-bench 데이터셋을 사용하여 실제 성능을 측정했습니다. 주요 결과는 다음과 같습니다:

성능 측면

  • Single Agent: 방해 요소 도메인이 2개 이상일 때 성능이 급격히 저하
  • Swarm: 전반적으로 Supervisor보다 약간 우수한 성능
  • Supervisor: Swarm보다 약간 낮은 성능이지만, 적절한 최적화로 크게 개선 가능

비용 (토큰 사용량) 측면

Cost comparison results
출처: LangChain Blog

  • Single Agent: 방해 요소 도메인 수가 증가할수록 토큰 사용량이 지속적으로 증가
  • Supervisor와 Swarm: 방해 요소 도메인 수에 관계없이 토큰 사용량이 일정하게 유지
  • Supervisor: Swarm보다 일관되게 더 많은 토큰 사용 (번역 과정으로 인함)

Supervisor 아키텍처 최적화 실무 가이드

초기 테스트에서 Supervisor 아키텍처는 성능이 좋지 않았지만, 몇 가지 개선을 통해 거의 50%의 성능 향상을 달성했습니다.

Supervisor optimization results
출처: LangChain Blog

핵심 최적화 방법

1. 핸드오프 메시지 제거

# 하위 에이전트가 supervisor의 라우팅 로직을 보지 않도록 
# 핸드오프 메시지를 하위 에이전트의 상태에서 제거
# 이를 통해 하위 에이전트의 컨텍스트 창을 정리하고 작업 수행 능력 향상

2. 메시지 전달 도구 구현

# supervisor가 forward_message 도구에 접근할 수 있도록 설정
# 이 도구를 통해 전체 내용을 다시 생성하지 않고 
# 하위 에이전트의 응답을 사용자에게 직접 "전달" 가능
# supervisor가 하위 에이전트를 잘못 해석하여 발생하는 오류 감소

3. 도구 네이밍 최적화

# supervisor 에이전트가 하위 에이전트로 핸드오프할 때 호출하는 
# 도구 이름에 대한 다양한 프레이밍 테스트
# 예: "delegate_to_<agent>" vs "transfer_to_<agent>"

구현 예시

LangGraph를 사용한 기본 Supervisor 아키텍처 구현:

from typing import Literal
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.types import Command
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END

model = ChatOpenAI()

def supervisor(state: MessagesState) -> Command[Literal["agent_1", "agent_2", END]]:
    # 상태의 관련 부분을 LLM에 전달하여 다음 호출할 에이전트 결정
    # 구조화된 출력을 사용하는 것이 일반적인 패턴
    response = model.invoke(...)
    return Command(goto=response["next_agent"])

def agent_1(state: MessagesState) -> Command[Literal["supervisor"]]:
    response = model.invoke(...)
    return Command(
        goto="supervisor",
        update={"messages": [response]},
    )

# 그래프 구성
builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node(supervisor)
builder.add_node(agent_1)
builder.add_edge(START, "supervisor")
supervisor_graph = builder.compile()

프로젝트별 아키텍처 선택 가이드

권장 결정 트리

1단계: 제약사항 확인

  • 서드파티 에이전트 통합이 필요한가? → Yes: Supervisor 선택
  • 모든 에이전트가 서로를 알 수 있는가? → No: Supervisor 선택

2단계: 성능 vs 복잡성 고려

  • 최대 성능이 중요하고 시스템이 단순한가? → Single Agent 고려
  • 에이전트 간 직접 소통이 중요한가? → Swarm 고려
  • 중앙 집중식 제어가 필요한가? → Supervisor 선택

3단계: 확장성 고려

  • 미래에 에이전트 추가가 예상되는가? → Supervisor 또는 Hierarchical 고려
  • 복잡한 워크플로우가 필요한가? → Custom multi-agent workflow 고려

실무 체크리스트

프로젝트 시작 전 확인사항:

기술적 요구사항

  • [ ] 필요한 에이전트 수와 각각의 전문 분야 정의
  • [ ] 에이전트 간 커뮤니케이션 방식 결정 (메시지 공유 vs 결과만 공유)
  • [ ] 상태 관리 방식 설계 (공유 상태 vs 분리된 상태)
  • [ ] 서드파티 시스템 통합 요구사항 확인

성능 요구사항

  • [ ] 응답 시간 요구사항 정의
  • [ ] 비용 예산 설정 (토큰 사용량 기준)
  • [ ] 정확도 목표 설정

운영 요구사항

  • [ ] 모니터링 및 로깅 전략 수립
  • [ ] 오류 처리 및 복구 메커니즘 설계
  • [ ] 성능 측정 지표 정의

주의사항과 베스트 프랙티스

일반적인 실수와 해결 방법

1. 컨텍스트 오염

  • 문제: 관련 없는 정보로 인한 성능 저하
  • 해결: 각 에이전트에게 필요한 정보만 전달하도록 필터링 구현

2. 무한 루프

  • 문제: 에이전트 간 핸드오프가 끝나지 않는 상황
  • 해결: 최대 반복 횟수 설정 및 종료 조건 명확히 정의

3. 상태 불일치

  • 문제: 여러 에이전트가 동시에 상태를 수정할 때 발생
  • 해결: 상태 업데이트 순서 정의 및 동시성 제어 구현

성능 최적화 팁

메시지 관리

  • 에이전트 이름을 메시지에 표시하여 긴 대화 기록에서도 추적 가능하도록 설정
  • 불필요한 중간 과정은 공유하지 않고 최종 결과만 전달

도구 설계

  • 핸드오프를 도구로 래핑하여 LLM이 자연스럽게 사용할 수 있도록 구현
  • 도구 이름과 설명을 명확하게 작성

모니터링

  • 각 에이전트의 성능을 개별적으로 측정
  • 전체 시스템의 토큰 사용량과 응답 시간 추적

시작하기 위한 추천 도구

LangGraph 패키지

  • langgraph-supervisor: 최적화된 Supervisor 아키텍처 구현
  • langgraph-swarm: Swarm 아키텍처 구현
  • create_react_agent: 기본 에이전트 생성 도구

평가 도구

  • LangSmith: 시스템 성능 평가 및 모니터링
  • 커스텀 벤치마킹 도구 구축

결론

멀티 에이전트 시스템은 복잡한 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필수적인 도구가 되고 있습니다. LangChain의 벤치마킹 연구 결과에 따르면, 각 아키텍처는 고유한 장단점을 가지고 있으며, 프로젝트의 요구사항에 따라 적절한 선택이 중요합니다.

가장 범용적인 Supervisor 아키텍처는 적절한 최적화를 통해 다른 아키텍처와 경쟁할 수 있는 성능을 보여줍니다. 특히 서드파티 시스템과의 통합이나 확장성이 중요한 프로젝트에서는 Supervisor 아키텍처가 가장 안전한 선택이 될 것입니다.

모델의 성능이 지속적으로 개선되면서, 범용 아키텍처의 신뢰성도 향상되어 개발 편의성의 이점이 성능 약점을 상쇄할 수 있게 될 것으로 전망됩니다. 중요한 것은 각 프로젝트의 목표와 제약사항을 명확히 정의하고, 이에 맞는 아키텍처를 선택하여 지속적으로 최적화하는 것입니다.

참고자료

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