AI 에이전트 시스템을 설계할 때 개발자들이 직면하는 가장 큰 딜레마 중 하나는 멀티 에이전트 아키텍처를 선택할지, 아니면 단일 에이전트로 충분할지 결정하는 것입니다. 2025년 현재, 이 주제를 둘러싼 논쟁이 더욱 치열해지고 있습니다. Anthropic이 Claude Research 기능으로 멀티 에이전트 시스템의 성공 사례를 선보이는 동시에, Cognition.ai는 멀티 에이전트 접근법의 근본적인 문제점을 지적하며 신중한 접근을 촉구하고 있기 때문입니다.
Anthropic의 Claude Research 시스템에서 사용되는 멀티 에이전트 아키텍처 (출처: Anthropic)
Anthropic의 성공 사례: Claude Research가 보여준 가능성
Anthropic은 최근 Claude Research 기능을 통해 멀티 에이전트 시스템의 실질적인 성공 사례를 제시했습니다. 이 시스템은 복잡한 연구 작업을 수행하기 위해 리드 에이전트와 전문화된 서브 에이전트들이 협력하는 오케스트레이터-워커 패턴을 채택했습니다.
놀라운 성능 향상
Anthropic의 내부 평가에 따르면, 멀티 에이전트 시스템은 단일 Claude Opus 4 에이전트 대비 90.2%의 성능 향상을 달성했습니다. 특히 S&P 500 IT 기업들의 이사회 구성원을 모두 찾는 작업에서, 멀티 에이전트 시스템은 작업을 서브 에이전트들에게 분해하여 정확한 답을 찾았지만, 단일 에이전트 시스템은 순차적 검색의 한계로 실패했습니다.
핵심 성공 요인
성공의 비결은 토큰 사용량의 효율적 확장에 있었습니다. Anthropic의 분석에 따르면, BrowseComp 평가에서 성능 변동의 95%를 설명하는 세 가지 요인은 다음과 같습니다:
- 토큰 사용량 (80% 기여): 더 많은 토큰을 효과적으로 사용할수록 성능 향상
- 도구 호출 횟수: 다양한 도구를 적절히 활용
- 모델 선택: Claude Sonnet 4 업그레이드가 토큰 예산 두 배 증가보다 큰 성능 향상 제공
실제 구현 아키텍처
Claude Research 시스템의 작동 방식은 다음과 같습니다:
- 사용자 쿼리 분석: 리드 에이전트가 복잡한 연구 질문을 분석하고 전략을 수립
- 병렬 서브 에이전트 생성: 각기 다른 관점에서 탐색할 전문화된 서브 에이전트들을 동시에 생성
- 동적 정보 수집: 서브 에이전트들이 독립적으로 웹 검색, 분석, 결과 평가 수행
- 통합 및 합성: 리드 에이전트가 모든 결과를 종합하여 최종 답변 생성
Claude Research 시스템의 완전한 워크플로우 (출처: Anthropic)
반대편의 목소리: Cognition.ai가 제기하는 우려
하지만 모든 전문가가 멀티 에이전트 접근법에 동의하는 것은 아닙니다. Devin을 개발한 Cognition.ai는 “멀티 에이전트를 구축하지 말라”는 강력한 메시지를 전달하며, 그 이유로 두 가지 핵심 원칙을 제시했습니다.
컨텍스트 엔지니어링의 중요성
Cognition.ai는 컨텍스트 공유와 행동의 암묵적 결정 문제를 강조합니다. 예를 들어, “Flappy Bird 클론 게임 제작” 작업을 두 개의 서브 에이전트에게 나누면:
- 서브 에이전트 1: 배경과 파이프 제작
- 서브 에이전트 2: 새 캐릭터 제작
각 서브 에이전트가 서로의 작업을 보지 못하면, 완전히 다른 비주얼 스타일로 작업할 수 있어 일관성 없는 결과를 만들어낼 위험이 있습니다.
신뢰성 문제
Cognition.ai는 2025년 현재 멀티 에이전트 시스템이 취약하고 신뢰할 수 없다고 주장합니다. 에이전트들 간의 효과적인 소통과 협력이 인간 수준에 미치지 못하며, 이로 인해 오히려 단일 에이전트보다 불안정한 시스템이 될 수 있다는 것입니다.
멀티 에이전트를 선택해야 하는 순간
그렇다면 언제 멀티 에이전트 시스템을 고려해야 할까요? Anthropic의 경험과 업계 동향을 종합하면 다음과 같은 조건들이 충족될 때 유효합니다.
1. 높은 병렬화 가능성
연구 작업처럼 본질적으로 여러 방향으로 동시 탐색이 가능한 작업에서 멀티 에이전트는 진가를 발휘합니다. 예를 들어:
- 시장 조사: 여러 산업 분야를 동시에 분석
- 학술 연구: 다양한 논문과 자료를 병렬로 검토
- 경쟁사 분석: 각기 다른 관점에서 동시 조사
2. 단일 컨텍스트 윈도우 초과
작업의 규모가 단일 에이전트의 컨텍스트 윈도우를 초과할 때, 멀티 에이전트 아키텍처가 필요해집니다. Anthropic은 일반적으로 에이전트가 채팅 대화보다 4배, 멀티 에이전트 시스템은 15배 더 많은 토큰을 사용한다고 보고했습니다.
3. 높은 작업 가치
토큰 사용량 증가로 인한 비용을 정당화할 수 있을 만큼 작업의 가치가 높아야 합니다. 단순한 질의응답이 아닌, 복잡한 의사결정이나 전략 수립이 필요한 경우에 적합합니다.
4. 복잡한 도구 인터페이스
여러 전문화된 도구와 시스템을 동시에 활용해야 하는 경우, 각 도구에 특화된 서브 에이전트들이 더 효과적일 수 있습니다.
실무진을 위한 가이드라인
프롬프트 엔지니어링 핵심 원칙
Anthropic이 제시한 멀티 에이전트 시스템 구축을 위한 핵심 원칙들은 다음과 같습니다:
오케스트레이터 위임 교육: 리드 에이전트가 서브 에이전트에게 명확한 목표, 출력 형식, 도구 가이드라인, 작업 경계를 제공해야 합니다. 모호한 지시사항은 중복 작업이나 누락을 초래합니다.
쿼리 복잡성에 따른 노력 조절: 단순한 사실 확인은 1개 에이전트로 3-10회 도구 호출, 복잡한 연구는 10개 이상의 서브 에이전트가 필요할 수 있습니다.
도구 설계의 중요성: 에이전트-도구 인터페이스는 인간-컴퓨터 인터페이스만큼 중요합니다. 잘못된 도구 설명은 에이전트를 완전히 잘못된 방향으로 이끌 수 있습니다.
평가 및 디버깅 전략
멀티 에이전트 시스템의 평가는 기존 방식과 다른 접근이 필요합니다:
- 소규모 샘플로 즉시 시작: 20개 정도의 테스트 케이스로도 초기 개발 단계에서는 충분한 인사이트 획득 가능
- LLM 판사 활용: 자유형 텍스트 출력의 평가를 위해 LLM을 활용한 자동 평가 시스템 구축
- 인간 평가 병행: 자동화가 놓치는 엣지 케이스와 미묘한 품질 문제 발견
미래 전망과 결론
멀티 에이전트 시스템은 분명히 강력한 도구이지만, 만능 해결책은 아닙니다. Anthropic의 성공 사례는 적절한 조건에서 멀티 에이전트 접근법이 놀라운 성과를 낼 수 있음을 보여주지만, Cognition.ai의 경고도 무시할 수 없습니다.
핵심은 작업의 특성과 요구사항을 정확히 파악하는 것입니다. 병렬화가 가능하고, 높은 가치를 지니며, 복잡한 도구 사용이 필요한 작업에서는 멀티 에이전트 시스템이 탁월한 선택이 될 수 있습니다. 반면, 순차적 처리가 필요하거나 에이전트 간 긴밀한 협력이 요구되는 작업에서는 단일 에이전트가 더 안정적이고 효율적일 수 있습니다.
AI 에이전트 기술이 빠르게 발전하고 있는 현재, 개발자들은 유연한 사고를 유지하면서도 실용적인 접근을 취해야 합니다. 무엇보다 중요한 것은 사용자에게 실질적인 가치를 제공하는 안정적이고 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 것이기 때문입니다.
Claude Research 기능의 주요 사용 패턴 분석 (출처: Anthropic)
멀티 에이전트 시스템의 여정은 이제 시작에 불과합니다. 앞으로 모델들이 더욱 발전하고, 에이전트 간 협력 기술이 개선되면서, 우리는 더욱 정교하고 효과적인 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있게 될 것입니다. 하지만 그 기반은 지금 우리가 쌓고 있는 경험과 교훈 위에 세워질 것입니다.
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