2026년에 데모가 아닌 실제 제품을 만드는 데 영향을 주는 에이전트 패턴을 실무 관점에서 살펴본다.
2026년에 데모가 아닌 실제 제품을 만드는 데 영향을 주는 에이전트 패턴을 실무 관점에서 살펴본다
읽는 데 15분
2026년 1월 21일
대부분의 사람들이 처음 대규모 언어 모델(LLM)을 사용했을 때, 거의 마법처럼 느껴졌습니다.
비회원은 여기를 클릭하세요.
프롬프트를 입력하면,
응답이 돌아오고,
그게 전부였습니다.
빠른 답변, 아이디어 브레인스토밍, 짧은 문단 생성 같은 일에는 이런 원샷(one-shot) 상호작용만으로도 충분해 보였습니다. 질문하고, 답을 받고, 넘어가면 됩니다. 단순하고, 효율적이고, 만족스럽죠.
하지만 AI에게 _진짜 일_을 시키기 시작한 순간, 균열이 보이기 시작했습니다.
AI에게 시장 트렌드를 분석하고, 출처를 교차 검증하며, 인사이트를 종합한 뒤, 이를 명확하고 실행 가능한 권고안으로 바꿔 달라고 해보세요. 보통 돌아오는 것은 똑똑하게 들리긴 하지만 어딘가 미완성처럼 느껴지는 결과입니다. 모델이 잠깐 멈춰 더 많은 맥락을 수집하거나, 스스로의 가정을 의심하거나, 방금 학습한 내용을 바탕으로 출력을 개선할 기회가 없습니다.
모델이 강력하지 않아서가 아닙니다.
우리가 모델에게 ‘한 번 숨 쉬는 동안’ 생각하라고 요구하고 있기 때문입니다.
여기서 **에이전틱 워크플로(agentic workflows)**가 모든 것을 바꿉니다.
AI를 한 번만 응답하는 존재로 다루는 대신, 에이전틱 워크플로는 AI를 **계획하고(plan), 실행하고(act), 성찰하고(reflect), 반복(iterate)**할 수 있는 시스템으로 만듭니다. 모델이 도구를 사용할 수 있도록 해주죠…
차이는 대략 스케치와 완성된 그림의 차이와 비슷합니다. 둘 다 아이디어에서 출발하지만, 오직 하나만이 수정, 피드백, 의도를 통해 점점 좋아집니다. 신뢰성, 깊이, 신뢰가 중요할 때는 반복이 언제나 이깁니다.
이 글에서는 가장 중요한 에이전틱 워크플로 패턴들을 살펴보고, 왜 이것들이 현대 AI 시스템에서 기반(foundation)이 되었는지, 그리고 2026년에 실제 제품이 만들어지는 방식에 어떻게 영향을 주고 있는지 알아보겠습니다.
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에이전틱 워크플로는 단순히 지시를 기다렸다가 응답을 만들어내지 않습니다. 일정 수준의 독립성을 가지고 작업에 어떻게 접근할지, 다음으로 _어떤 단계_가 타당한지, 진행 중 학습한 내용을 바탕으로 언제 전략을 조정해야 하는지 스스로 결정합니다.
처음에는 작은 차이처럼 들릴 수 있지만, 이는 AI 시스템을 설계하고 바라보는 방식의 근본적인 전환을 의미합니다.
차이를 분명히 보기 위해, 기본 챗봇에게 연구 보고서 작성을 도와달라고 요청한다고 상상해 보세요. 프롬프트를 주면 챗봇은 한 번에 완성된 초안을 생성합니다. 전적으로 기존 지식과 처음부터 깔고 들어간 가정에 의존합니다. 결과는 매끈해 보일 수 있지만 정적(static)입니다. 응답이 생성된 이후에는 탐색, 검증, 수정의 여지가 없습니다.
에이전틱 시스템은 같은 과제를 전혀 다르게 접근합니다.
먼저 외부 स्रोत에서 최신 정보를 수집할 수 있습니다. 그리고 그 결과를 주제별로 군집화하고, 보고서 구조를 개요로 만들고, 각 섹션을 개별적으로 작성하겠죠. 그 과정에서 어떤 섹션이 약한지, 불명확한지, 일관성이 없는지 평가하기 위해 잠시 멈추고, 수정한 뒤에야 다음으로 넘어갈 수 있습니다. 각 단계에서 시스템은 어떤 도구를 쓸지, 어떤 정보가 중요한지, 실시간으로 드러난 내용에 비추어 무엇을 다듬어야 하는지 선택합니다.
이 워크플로가 진정으로 _에이전틱_해지는 핵심은 반복과 피드백 루프의 존재입니다.
단일 패스로 출력을 내는 대신, 에이전트는 행동하고, 결과를 관찰하고, 그 관찰을 바탕으로 다음 행동을 결정합니다. 이는 인간이 복잡한 문제를 푸는 방식에 훨씬 가깝습니다. 우리는 보통 완벽한 계획으로 시작하지 않습니다. 실험하고, 무엇이 잘되거나 실패하는지 알아차리고, 진행하면서 조정합니다.
에이전틱 워크플로는 이런 적응적이고 성찰적인 과정을 AI 시스템에 가져와, 정적인 응답을 넘어 더 사려 깊고 신뢰할 수 있는 문제 해결로 나아가게 합니다.
이제 워크플로를 진정 에이전틱하게 만드는 요소를 이해했으니, 실제 시스템에서 반복적으로 등장하는 패턴들을 살펴보겠습니다.
이것들은 추상적 이론이 아닙니다. 팀들이 “똑똑한 응답”을 넘어, 시간이 지날수록 추론하고 적응하며 개선할 수 있는 AI 시스템으로 나아가기 위해 사용하는 실무적 설계 접근법입니다.
가장 기본적인 것부터 시작하겠습니다.
리플렉션의 핵심은, 에이전트에게 최종이라고 확정하기 전에 자신의 작업을 한발 물러서서 평가할 수 있는 능력을 주는 것입니다.
단순한 아이디어지만, 품질에 미치는 영향은 매우 큽니다.
첫 결과가 충분히 좋다고 가정하는 대신, 성찰하는 에이전트는 방금 만든 결과를 검토하고, 약점이나 실수를 찾은 뒤, 그에 맞춰 수정합니다. 이는 의도적인 정제 루프를 도입하며, 오류를 지속적으로 잡아내고, 명확성을 높이며, 최종 결과를 더 탄탄하게 만듭니다.
실무에서 리플렉션 사이클은 보통 다음과 같습니다.
먼저, 에이전트는 받은 과제나 프롬프트를 바탕으로 초기 출력을 생성합니다.
그 다음, 그 출력을 즉시 반환하는 대신, 에이전트는 비평(critique) 모드로 전환합니다. 그리고 스스로에게 이게 말이 되나? 빠진 것은 없나? 모순이나 설명이 약한 부분은 없나? 같은 질문을 던지며 자신의 결과를 점검합니다. 여기서 목표는 완벽함이 아니라 ‘자각(awareness)’입니다.
그리고 그 비평이 수정의 입력이 됩니다.
자기 피드백을 활용해, 에이전트는 자신이 발견한 문제를 직접 해결하는 개선 버전을 만듭니다. 많은 구현에서는 이 과정이 한 번으로 끝나지 않습니다. 여러 번 반복되며, 각 반복이 결과를 조금씩 더 낫게 만듭니다.
이 패턴의 강력함은 인간의 사고와 매우 닮아 있다는 점입니다. 중요한 글쓰기, 디자인, 분석에서는 대개 첫 시도에 끝내지 않습니다. 검토하고, 다시 생각하고, 다듬습니다. 리플렉션은 그 동일한 규율을 AI 워크플로에 가져옵니다.
(이 사이클을 시각적으로 보려면 아래 다이어그램을 참고하세요.)
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https://blog.bytebytego.com/p/top-ai-agentic-workflow-patterns
리플렉션 패턴의 진짜 강점은, 에이전트가 단순히 “검토”하는 것이 아니라 목적을 가지고 검토할 때 분명해집니다.
리플렉션은 반드시 일반적일 필요가 없습니다. 실제로는 에이전트에게 특정 관점에서 비평하도록 요청할 때, 즉 품질의 한 차원에 한 번에 집중하게 할 때 더 효과적인 경우가 많습니다.
예를 들어 에이전트가 **정확성(accuracy)**만을 기준으로 성찰하게 할 수 있습니다. 제시한 사실이 맞는지, 최신인지, 충분히 근거가 있는지 점검하는 것이죠. 작은 부정확성이 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 리서치 중심/분석 과제에서 특히 유용합니다.
다른 경우에는 **명확성(clarity)**이 핵심입니다. 에이전트가 자신의 설명을 다시 읽고, 해당 주제에 익숙하지 않은 사람도 이해할 수 있는지 자문합니다. 여기서 전문용어, 암묵적 가정, 구조가 나쁜 아이디어들이 드러나는 경우가 많고, 독자에게 전달되기 전에 수정할 수 있습니다.
창의적 작업은 또 다른 방식으로 이득을 봅니다. 소설, 블로그 글, 마케팅 카피를 쓸 때 리플렉션은 **톤과 보이스(tone and voice)**에 초점을 맞출 수 있습니다. 의도한 독자에게 맞는가? 너무 격식 있는가, 너무 캐주얼한가, 너무 일반적인가? 한 번의 성찰만으로도 글의 ‘사람다움’이 크게 개선되기도 합니다.
코드 생성에서는 리플렉션이 더 기술적인 역할을 합니다. 에이전트가 자신의 코드를 검토해 명백한 버그, 보안 리스크, 엣지 케이스, 성능/가독성 개선 여지를 찾을 수 있습니다. 제대로 된 테스트나 인간 리뷰를 대체하진 못하지만, 단일 패스 생성이라면 놓쳤을 문제들을 자주 잡아냅니다.
다만 리플렉션은 어디에나 적용하는 만능 도구는 아닙니다.
이 패턴은 속도보다 품질이 중요할 때, 그리고 판단과 정제가 도움이 되는 주관적 요소가 있는 과제에서 빛납니다. 답이 자명한 단순 사실 질문이나, 속도가 치명적으로 중요해 “적당히 괜찮음”이 정말로 충분한 상황에서는 유용성이 떨어집니다.
대부분의 에이전틱 패턴이 그렇듯, 리플렉션은 복잡해서가 아니라 ‘의도적으로’ 사용될 때 강력합니다.
도구 사용 패턴은 AI 에이전트가 현실적으로 할 수 있는 일의 범위를 크게 바꾸는 분기점입니다.
아무리 고급 언어 모델이라도, 혼자서는 근본적으로 한계가 있습니다. 학습 중 익힌 패턴을 바탕으로 추론하고 내부 지식에서 텍스트를 생성합니다. 어제 무슨 일이 있었는지 모릅니다. 큰 숫자를 신뢰성 있게 계산하지 못합니다. 데이터베이스에서 레코드를 꺼내거나 외부 세계와 상호작용할 수도 없습니다.
도구는 그 경계를 깨는 장치입니다.
에이전틱 워크플로에 도구 사용을 도입하면, 더 이상 모델에게 모든 것을 안다고 _척_하라고 요구하지 않습니다. 대신 필요할 때 바깥으로 손을 뻗어 신선한 정보를 가져오고, 계산을 실행하고, 시스템을 조회하고, 실제 데이터에 근거해 행동할 수 있는 능력을 부여합니다.
이 패턴에서 에이전트는 동적으로 호출할 수 있는 도구 모음을 갖습니다. 예컨대 최신 정보를 위한 웹 검색, 날씨나 시장 데이터 같은 서비스를 위한 API, 프로그램 실행 및 정밀 계산을 위한 코드 실행 환경, 특정 레코드를 가져오기 위한 DB 쿼리 도구, 문서를 읽고 쓰기 위한 파일 시스템 접근 등이 있습니다. 시스템이 전문화될수록 이 목록은 빠르게 늘어납니다.
이 패턴을 진정 에이전틱하게 만드는 것은 도구 자체가 아니라, 도구를 쓰기로 결정하는 주체가 누구냐입니다.
전통 소프트웨어에서 도구 사용은 개발자가 하드코딩합니다. 하지만 에이전틱 시스템은 수행하려는 과제를 바탕으로, 도구가 필요한 _언제_인지와 어떻게 사용할지를 스스로 결정합니다. 정보가 부족하다고 판단하면 검색할 수 있습니다. 머릿속으로 계산하는 게 위험하다고 느끼면 코드를 실행할 수 있습니다. 의사결정이 외부 데이터에 달려 있으면 시스템을 조회할 수 있습니다.
이 자율성이 언어 모델을 정적인 응답자에서 능동적인 문제 해결자로 바꿉니다.
모든 것을 텍스트 생성으로 밀어 넣는 대신, 도구를 쓰는 에이전트는 추론과 행동을 결합하는 법을 배우며, 지능과 실행 사이의 간극을 메웁니다.
(도구 호출이 에이전트 루프에 어떻게 들어가는지 시각적으로 보려면 아래 다이어그램을 참고하세요.)
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에이전트가 과제를 받았을 때, 첫 단계는 답을 생성하는 것이 아니라 성공하기 위해 무엇이 필요한지 파악하는 것입니다.
때로는 단순히 정보가 부족하다는 사실을 깨닫습니다. 그럴 땐 추측하지 않고 검색이나 데이터 조회 도구를 사용합니다. 과제가 계산이나 데이터 조작을 포함한다면, 텍스트로 ‘머리 계산’을 하기보다 코드 실행이나 계산기를 쓰는 편이 더 안전하다고 판단할 수 있습니다. 그리고 가격 조회, 워크플로 트리거, 레코드 업데이트처럼 외부 시스템과의 상호작용이 필요하다면, 적절한 API를 선택해 그 인터페이스로 작업을 수행합니다.
이 패턴이 특히 강력한 이유는 도구 사용이 정적이거나 일회성이 아니라는 점입니다. **동적이며 조합 가능(composable)**합니다.
에이전트는 여러 도구 호출을 체인으로 엮어, 한 단계의 출력을 다음 단계에 활용할 수 있습니다. 검색 결과가 DB 쿼리로 이어지고, 그 결과가 계산으로 이어지며, 최종적으로 사용자에게 제시할 응답을 형성하는 식입니다. 각 행동은 진행 중 얻은 맥락에 따라 선택됩니다.
또한 에이전트는 미리 정해진 스크립트에 묶여 있지 않습니다.
검색 결과가 약하거나 불완전하면, 질의를 다시 구성해 재시도할 수 있습니다. API 호출이 실패하거나 예상치 못한 오류를 반환하면, 다른 파라미터로 재시도하거나 대체 도구를 선택하는 등 전략을 바꿀 수 있습니다. 이런 실시간 적응 능력이 도구 기반 에이전트를 전통적 자동화와 구분 짓습니다.
취약한 선형 워크플로 대신, 복구(recover)하고 탐색(explore)하고 조정(adjust)할 수 있는 시스템이 생깁니다. 덕분에 혼란스럽고 현실적인 환경에서도 훨씬 더 탄력적이고 유능해집니다.
추론-행동 패턴은 흔히 ReAct라고 불리며, 보다 현실적인 문제 해결 방식을 담고 있습니다.
에이전트에게 전체 계획을 처음부터 끝까지 미리 세우라고 강요하거나, 반대로 성찰 없이 행동하게 두는 대신, ReAct는 둘을 섞습니다. 에이전트는 다음에 무엇을 할지 추론하는 단계와 실제로 실행하는 단계를 번갈아 반복합니다. 이런 왕복은 자연스럽고 유연하며 놀랄 만큼 인간적인 문제 해결 과정을 만들어냅니다.
큰 틀에서 ReAct가 잘 작동하는 이유는 극단을 피하기 때문입니다. 모든 것을 사전에 계획하는 것은 완벽한 정보를 가정합니다. 생각 없이 행동하는 것은 실수가 중요하지 않다고 가정합니다. 현실 문제는 대개 둘 다 허용하지 않습니다. ReAct는 그 중간에 위치합니다.
사이클 자체는 단순합니다.
먼저 에이전트는 현재 상황에 대해 추론하기 위해 잠시 멈춥니다. 이미 알고 있는 것, 부족한 정보, 제약 조건, 가능한 옵션들을 고려합니다. 이 추론 단계는 명시적(explicit)입니다. 에이전트는 결론으로 점프하지 않고 가능한 경로를 능동적으로 평가합니다.
그 추론을 바탕으로 에이전트는 행동을 합니다. 도구 호출, 정보 가져오기, 계산 실행, 과제를 진전시키는 구체적 의사결정 등이 될 수 있습니다.
행동이 끝나면 에이전트는 결과를 관찰합니다. 그리고 다시 추론 단계로 들어가 무엇을 배웠는지, 결과가 유용했는지, 다음 단계는 무엇이어야 하는지 성찰합니다. 이후 이 사이클이 반복됩니다.
이 루프는 에이전트가 목표를 달성했다고 판단할 때까지 — 또는 현재 정보나 도구로 더 이상 진행할 수 없다고 인식할 때까지 — 계속됩니다.
ReAct의 강점은 적응성입니다. 에이전트는 경직된 계획에 묶이지도, 맹목적으로 반응하지도 않습니다. 각 행동은 추론에 의해 안내되고, 각 추론은 환경으로부터의 실제 피드백에 의해 뒷받침됩니다.
실제로 이 패턴은 선형 워크플로로는 불가능했던 방식으로 불확실성을 탐색하게 해줍니다.
(추론–행동 루프를 시각적으로 보려면 아래 다이어그램을 참고하세요.)
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ReAct 워크플로에서 명시적 추론 단계는 단지 구현 세부사항이 아니라, 이 패턴을 신뢰할 수 있게 만드는 핵심입니다.
우선 추론은 에이전트가 목표 중심으로 방향 감각을 유지하도록 돕습니다. 무엇을 달성하려 하는지, 왜 특정 행동이 타당한지를 반복해서 명문화하면, 에이전트가 무관한 방향으로 새거나 비생산적 행동을 반복하며 막히는 일이 훨씬 줄어듭니다. 잠깐의 ‘생각하는 멈춤’이 나중의 큰 실수를 막아주곤 합니다.
추론은 적응도 가능하게 합니다. 행동이 예상 밖이거나 약한 결과를 냈을 때, 에이전트는 관성으로 밀고 나가지 않습니다. 추론 단계에서 왜 잘 안 됐는지 질문하고 전략을 조정할 여유가 생깁니다. 이것이 ReAct 기반 시스템이 조용히 실패하는 대신 복구할 수 있는 이유입니다.
또 하나, 자주 간과되는 이점은 **투명성(transparency)**입니다.
추론 단계가 명시적이기 때문에 개발자와 사용자는 에이전트가 무엇을 했는지뿐 아니라 그 결정의 논리까지 볼 수 있습니다. 이는 행동을 디버깅하거나 자동화 시스템에 대한 신뢰를 쌓거나, 에이전트가 특정 결론에 도달한 이유를 이해하는 데 매우 유용합니다.
ReAct의 가치는 그것이 대체하는 두 극단과 비교하면 더 분명합니다.
순수 계획(pure planning)은 행동하기 전에 모든 단계를 지도처럼 그릴 수 있다고 가정합니다. 통제되고 예측 가능한 환경에서는 통할 수 있지만, 정보가 불완전하거나, 발견(discovery) 자체가 과제의 일부이거나, 중간에 조건이 바뀌면 쉽게 무너집니다.
순수 실행(pure execution)은 반대 극단에 있습니다. 충분한 숙고 없이 행동하는 것은 빠르지만 취약합니다. 오류가 빠르게 누적되고, 시스템이 궤도에서 벗어나면 되돌릴 기회가 거의 없습니다.
ReAct는 실용적인 중간 지점을 찾습니다. 추론을 통해 목표를 유지할 만큼의 구조를 제공하면서도, 행동하고 배우고 실시간으로 조정하는 유연성을 보존합니다. 지저분한 현실 문제에서는 그 균형이, 데모에서만 그럴듯한 것과 실제로 작동하는 것의 차이가 되곤 합니다.
플래닝 패턴은 ReAct와 달리, 실행을 시작하기 전에 사전의 전략적 사고를 강조합니다.
플래닝 패턴을 사용할 때 에이전트는 먼저 전체 목표를 분석하고, 성공이 무엇을 의미하는지 이해합니다. 그런 다음 목표를 더 작고 관리 가능한 하위 과제로 쪼갭니다. 이 분해(decomposition)는 에이전트가 구체적이고 실행 가능한 단계들을 식별할 때까지 계속됩니다.
핵심적으로, 에이전트는 과제들 사이의 의존성을 식별합니다. 어떤 단계가 다른 단계 전에 완료되어야 하는지, 어떤 단계는 병렬로 진행될 수 있는지를 판단합니다. 또한 각 단계에 필요한 자원, 도구, 정보가 무엇인지도 고려합니다. 이런 구조화된 계획을 만든 뒤에야 에이전트는 실행에 들어갑니다.
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플래닝 패턴의 가장 큰 강점 중 하나는 **적응적 계획(adaptive planning)**입니다.
이는 경직된 단계별 스크립트를 만들고 맹목적으로 따르는 것이 아닙니다. 대신 에이전트는 구조화된 계획을 세우되, 새로운 정보가 나오면 그 계획을 재검토하고 조정할 수 있도록 열어 둡니다. 계획은 방향을 제공하지만, 맹목적 헌신을 요구하지는 않습니다.
플래닝 패턴은 과제가 자연스럽게 **명확한 단계(phase)**로 나뉘고, 어떤 단계는 논리적으로 다른 단계보다 먼저 이루어져야 할 때 가장 잘 맞습니다. 특히 마감, 예산, 제한된 컴퓨팅, 공유 자원처럼 현실적 제약이 있는 경우 — 즉 조정과 순서가 중요한 경우 — 매우 유용합니다.
이 패턴은 실수가 비싼 상황에서도 빛납니다. 되돌리기가 시간, 돈, 신뢰를 낭비한다면, 초반에 속도를 늦추고 깊이 생각하는 편이 가치가 있습니다. 리서치, 분석, 실행, 리뷰 등 여러 병렬 작업 스트림이 있는 복잡한 프로젝트는, 모든 것을 정렬해 주는 상위 수준의 계획에서 큰 이득을 봅니다.
다만 플래닝이 보편적 해법은 아닙니다.
단순하고 선형적인 과제에서는, 각 단계가 자연스럽게 다음 단계를 제시하므로, 형식적 계획은 불필요한 오버헤드를 추가하는 경우가 많습니다. 그럴 때는 과제 자체가 이미 충분한 구조를 제공하며, 계획 단계를 도입하는 것이 과도한 설계처럼 느껴질 수 있습니다.
플래닝은 불확실성이 매우 높은 환경에서도 어려움을 겪습니다. 실행 중에만 핵심 정보가 드러나고, 그 정보가 방향을 근본적으로 바꿀 수 있다면, 무거운 사전 계획은 낭비가 되기 쉽습니다. 실제로 진전하기보다 실현되지 않을 시나리오를 계획하는 데 더 많은 시간을 쓰게 될 수 있습니다.
대부분의 에이전틱 패턴이 그렇듯, 플래닝은 의도를 가지고 적용할 때 강력합니다. 신중히 쓰면 명확성과 정렬을 만들고, 무분별하게 쓰면 속도를 늦춥니다.
멀티 에이전트 패턴은 AI 시스템을 구축하는 방식 중 가장 강력하면서도, 가장 미묘한 접근 중 하나입니다.
하나의 에이전트에게 모든 것을 맡기기보다, 이 접근은 여러 전문 에이전트로 작업을 분산해 공동 목표를 향해 협업하게 합니다. 각 에이전트는 특정 강점, 관점, 책임을 갖도록 설계되며, 전체적으로는 잘 구조화된 인간 팀처럼 작동합니다.
이 패턴의 중심에는 단순하지만 중요한 통찰이 있습니다. 전문화(specialization)가 보통 범용화(generalization)를 이긴다는 것입니다.
하나의 에이전트가 복잡한 과제의 모든 측면을 처리해야 하면, 곧바로 트레이드오프에 부딪힙니다. 깊은 추론, 창의성, 비판적 시각, 도구 관리, 단계 조율을 한꺼번에 해야 합니다. 이런 경쟁하는 요구를 단일 시스템 안에서 균형 잡으려 하면, 적어도 일부 영역에서는 결과가 얕아지기 쉽습니다.
멀티 에이전트 시스템은 책임을 나눠 이 문제를 피합니다.
어떤 에이전트는 리서치와 정보 수집에 집중하고, 다른 에이전트는 정확성이나 리스크를 평가하며, 또 다른 에이전트는 종합(synthesis), 계획, 최종 표현을 담당할 수 있습니다. 각 에이전트는 동시에 모든 목적을 만족시키기 위해 타협할 필요 없이, 자신의 역할에 최적화될 수 있습니다.
이는 현실에서 효과적인 팀이 일하는 방식과도 닮았습니다. 우리는 한 사람이 전략, 실행, 품질 관리, 커뮤니케이션을 똑같이 잘하길 기대하지 않습니다. 역할을 나누죠. AI 시스템도 같은 구조에서 이득을 봅니다.
에이전트들이 끝없는 멀티태스킹을 하는 대신 협업하도록 하면, 멀티 에이전트 패턴은 더 깊은 추론, 더 나은 견제와 균형(checks and balances), 더 신뢰할 수 있는 결과를 가능하게 합니다. 특히 과제가 복잡해질수록 그 효과가 커집니다.
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실제로 멀티 에이전트 시스템은 몇 가지 반복적인 역할을 중심으로 조직되는 경향이 있습니다.
먼저 특정 도메인이나 작업에 특화된 전문가(specialist) 에이전트를 자주 봅니다. 리서치 에이전트는 정보를 찾고 종합하는 데 강하고, 코딩 에이전트는 코드 작성/테스트/디버깅에 집중하며, 데이터 분석 에이전트는 통계, 모델링, 시각화에 최적화될 수 있습니다. 각 전문가는 폭넓음보다 깊이에 초점을 맞춥니다.
이와 함께 많은 시스템은 비평가/리뷰(critic/review) 에이전트도 둡니다. 이들의 역할은 새로운 작업물을 만드는 것이 아니라, 다른 에이전트가 만든 결과를 평가하는 것입니다. 결함을 찾고, 가정을 질문하고, 정확성을 검증하고, 개선을 제안합니다. 이런 에이전트들은 내장된 품질 필터로 작동해, 약한 결과가 그대로 통과하는 것을 막아줍니다.
대부분의 멀티 에이전트 구성은 코디네이터/오케스트레이터(coordinator/orchestrator) 에이전트 같은 형태도 필요로 합니다. 이 에이전트는 전체 워크플로를 관리합니다. 어떤 전문 에이전트가 어떤 하위 과제를 맡을지 결정하고, 작업 순서를 정하고, 의존성을 해결하며, 모든 결과가 일관된 최종 산출물로 합쳐지도록 보장합니다.
이 구조는 강력하지만 공짜는 아닙니다.
에이전트 수가 늘어날수록 **조정 오버헤드(coordination overhead)**가 증가합니다. 에이전트 간 커뮤니케이션에는 명확한 프로토콜과 공유된 기대치가 필요합니다. 디버깅도 더 어려워지는데, 문제가 하나의 명확한 실패가 아니라 에이전트 상호작용에서 발생하는 경우가 많기 때문입니다.
그래서 멀티 에이전트 패턴은 그만큼의 가치를 증명해야 합니다.
단순한 과제에서는 잘 설계된 단일 에이전트가 거의 항상 더 좋은 선택입니다. 하지만 문제가 다양한 전문성, 신중한 리뷰, 여러 관점을 요구한다면, 멀티 에이전트 접근은 추가 복잡성에도 불구하고 단일 에이전트로는 따라잡기 어려운 결과를 만들어내는 경우가 많습니다.
에이전틱 워크플로 패턴은 AI 시스템을 설계하고 배포하는 방식의 근본적인 전환을 나타냅니다.
원샷 프롬프팅을 넘어 반복적이고 구조화된 워크플로로 이동하면서, AI 에이전트가 신뢰성 있게 할 수 있는 일이 크게 확장되었습니다. 에이전트는 이제 고립된 상태에서 답을 생성하는 대신, 문제가 전개되는 동안 계획하고, 실행하고, 성찰하고, 협업하고, 적응할 수 있습니다.
정리하자면, 우리는 다섯 가지 핵심 패턴을 살펴봤습니다.
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