멀티에이전트 시스템
한 줄 정의
역할이 다른 여러 AI 에이전트가 협력해 하나의 작업을 처리하는 구성으로, 단일 에이전트로 풀기 어려운 복잡한 문제에 사용됩니다.
자세히 알아보기
Multi-Agent System은 'Researcher · Writer · Critic'처럼 역할을 나눈 에이전트들이 협력해 결과를 만들어내는 구성입니다. 단일 에이전트가 모든 책임을 떠안을 때보다 각 단계의 품질을 끌어올리기 쉽고, 잘못된 판단을 다른 에이전트가 잡아주는 견제 효과도 있습니다.
마케팅 자동화에서 자주 쓰이는 구성은 '리서처 + 카피라이터 + 브랜드 가이드 검수자' 정도의 조합입니다. 한 명이 다 하는 것보다 분기 단계가 많아져 토큰·시간 비용은 늘지만, 출력 품질의 표준편차가 줄어드는 게 큰 장점입니다.
단점도 분명합니다. 에이전트가 늘수록 디버깅이 어려워지고, 에이전트끼리 무한 핑퐁에 빠지는 경우도 종종 생깁니다. 그래서 보통 한 명의 'Orchestrator'가 흐름을 통제하고, 종료 조건을 명확히 두는 패턴이 자리잡고 있습니다.
관련 용어
오케스트레이터 에이전트
여러 하위 에이전트의 작업 순서·역할 배분·종료 조건을 관리하는 상위 에이전트로, 멀티에이전트 시스템의 컨트롤타워 역할을 합니다.
AI AgentA2A
구글이 주도하는 에이전트 간 통신 표준으로, 서로 다른 벤더의 에이전트가 작업을 위임하고 결과를 주고받을 수 있게 합니다.
AI Agent플래닝 에이전트
복잡한 목표를 받으면 먼저 단계별 계획을 수립하고, 그 계획을 따라가며 도구를 호출하는 에이전트 패턴을 가리킵니다.
AI AgentAI 에이전트
사용자의 목표를 받아 스스로 계획을 세우고 도구를 호출해가며 작업을 끝까지 수행하는 LLM 기반 시스템을 가리킵니다.
AI Agent에이전트 평가
에이전트가 목표를 얼마나 정확하고 안전하게 수행하는지 측정하기 위한 테스트·지표 체계로, 일반 LLM 평가와는 결이 다릅니다.
우리 브랜드는 AI 답변에 어떻게 등장하고 있을까요?
Villion은 ChatGPT·Perplexity·AI Overview에서 브랜드 인용 현황을 진단하고, 인용률과 언급 점유율을 끌어올리는 작업을 자동화합니다.
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