Multi-Agent의 디자인 패턴
오늘은 마이크로소프트에서 공개한 AI Agents for Beginners 중 Multi-agent design patterns 파트를 공부하고 내용을 정리했습니다. 최근 진행 중인 프로젝트에서 멀티 에이전트(Multi-Agent) 협업 시스템을 구축하면서 많은 고민이 있었는데, 오늘 학습을 통해 좀 더 명확한 방향성을 얻게 된 것 같습니다.
Multi-agent 디자인 패턴
다중 에이전트 시스템을 설계할 때 고려해야 할 핵심 패턴과 그 적용 시나리오, 장점, 그리고 구현을 위한 빌딩 블록 및 가시성 확보 방안에 대해 학습했습니다. 특히 단일 에이전트로는 처리하기 어려운 복잡하고 대규모의 작업에 다중 에이전트가 어떻게 효과적으로 적용될 수 있는지 이해하는 데 중점을 두었습니다.
다중 에이전트 시스템의 필요성 및 장점
다중 에이전트 시스템은 단순히 여러 에이전트가 모여 있는 것을 넘어, 각 에이전트가 특정 역할을 수행하며 상호작용하여 공통의 목표를 달성하는 설계 패턴입니다. 이러한 패턴은 로봇 공학, 자율 시스템, 분산 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용됩니다.
다중 에이전트 적용 시나리오:
- 대규모 작업(Large workloads): 대규모 작업을 작은 단위로 나누어 여러 에이전트에 할당함으로써 병렬 처리 및 빠른 완료가 가능합니다. 예를 들어, 대규모 데이터 처리 작업에 유용합니다.
- 복잡한 작업(Complex tasks): 복잡한 작업을 세분화된 하위 작업으로 분해하고, 각 하위 작업을 특정 분야에 특화된 에이전트에 할당하여 효율적으로 처리할 수 있습니다. 자율 주행 차량의 경우 내비게이션, 장애물 감지, 차량 간 통신 등을 각기 다른 에이전트가 담당하는 것이 좋은 예시입니다.
- 다양한 전문성(Diverse expertise): 각 에이전트가 고유한 전문성을 가질 수 있어 단일 에이전트보다 훨씬 효과적으로 다양한 측면의 작업을 처리할 수 있습니다. 헬스케어 분야에서 진단, 치료 계획, 환자 모니터링을 담당하는 에이전트들이 협력하는 것을 예로 들 수 있습니다.
단일 에이전트 대비 다중 에이전트의 장점:
- 전문화(Specialization): 각 에이전트를 특정 작업에 특화시킬 수 있어 복잡한 상황에서 단일 에이전트가 겪을 수 있는 혼란을 줄이고 효율성을 높입니다.
- 확장성(Scalability): 시스템 확장 시 단일 에이전트에게 과부하를 주는 대신, 필요에 따라 에이전트를 추가하여 쉽게 확장할 수 있습니다.
- 결함 허용(Fault Tolerance): 하나의 에이전트에 문제가 발생하더라도 다른 에이전트들이 계속해서 기능을 수행할 수 있어 시스템의 신뢰성을 보장합니다.
예를 들어, 사용자 여행 예약 시스템에서 단일 에이전트는 비행기, 호텔, 렌터카 예약을 모두 처리해야 하므로 복잡하고 유지보수 및 확장이 어려울 수 있습니다. 반면 다중 에이전트 시스템에서는 각 에이전트가 특정 예약(비행기, 호텔, 렌터카)을 전담하여 시스템이 더 모듈화되고 유지보수 및 확장이 용이해집니다.
다중 에이전트 디자인 패턴 구현을 위한 빌딩 블록
다중 에이전트 디자인 패턴을 구현하기 위해서는 다음의 빌딩 블록들을 이해하는 것이 필수적입니다.
- 에이전트 통신(Agent Communication): 에이전트들이 사용자 선호도나 제약 조건과 같은 정보를 서로 공유하고 통신할 수 있는 프로토콜과 방법을 결정해야 합니다. 예를 들어, 비행기 예약 에이전트와 호텔 예약 에이전트가 여행 날짜 정보를 공유해야 합니다.
- 조정 메커니즘(Coordination Mechanisms): 에이전트들이 사용자의 선호도와 제약 조건을 충족시키기 위해 각자의 행동을 조율하는 방법을 결정해야 합니다. 예를 들어, 호텔 예약 에이전트가 공항 근처 호텔을 예약할 때 렌터카 에이전트와 협력하여 렌터카가 공항에서만 가능한지 확인하는 것입니다.
- 에이전트 아키텍처(Agent Architecture): 각 에이전트가 사용자 상호작용을 통해 의사결정을 내리고 학습할 수 있는 내부 구조를 갖춰야 합니다. 비행기 예약 에이전트가 사용자 과거 선호도를 기반으로 머신러닝 모델을 사용하여 비행기를 추천하는 방식 등을 포함합니다.
- 다중 에이전트 상호작용 가시성(Visibility into Multi-Agent Interactions): 다중 에이전트 간의 상호작용을 추적하고 모니터링할 수 있는 도구와 기술이 필요합니다. 이는 디버깅, 최적화 및 시스템의 전반적인 효율성 보장에 필수적입니다. 앞선 포스트에서 다루었던 Observability와 같은 내용입니다.
- 다중 에이전트 패턴(Multi-Agent Patterns): 중앙 집중식, 분산형, 하이브리드 아키텍처 등 다양한 다중 에이전트 시스템 구현 패턴 중에서 사용 사례에 가장 적합한 패턴을 선택해야 합니다.
- 휴먼 인 더 루프(Human in the loop): 대부분의 경우 사용자 개입이 필요하며, 에이전트가 언제 사용자에게 개입을 요청해야 하는지 지시해야 합니다. 이는 특정 호텔이나 비행기를 요청하거나, 예약 전 확인을 요청하는 등의 형태로 나타날 수 있습니다.
다중 에이전트 상호작용 가시성 확보
시스템의 디버깅, 최적화, 그리고 전반적인 효율성 보장을 위해 다중 에이전트 간 상호작용에 대한 가시성을 확보하는 것이 중요합니다. 이를 위한 주요 방법들은 다음과 같습니다.
- 로깅 및 모니터링 도구: 각 에이전트가 취하는 모든 행동에 대해 로깅을 수행해야 합니다. 로그 엔트리에는 액션을 취한 에이전트, 취해진 액션, 액션이 취해진 시간, 그리고 액션의 결과에 대한 정보가 포함되어야 합니다. 이 정보는 디버깅 및 최적화에 활용될 수 있습니다.
- 시각화 도구: 시각화 도구는 에이전트 간의 상호작용을 더 직관적으로 보여줍니다. 예를 들어, 에이전트 간 정보 흐름을 보여주는 그래프를 통해 시스템의 병목 현상이나 비효율성 등을 식별할 수 있습니다.
- 성능 지표: 성능 지표는 다중 에이전트 시스템의 효율성을 추적하는 데 도움이 됩니다. 작업 완료 시간, 단위 시간당 완료된 작업 수, 에이전트 추천의 정확도 등을 추적하여 개선이 필요한 영역을 파악하고 시스템을 최적화할 수 있습니다.
예를 들어, 여행 예약 시스템에서는 각 에이전트의 상태, 사용자 선호도 및 제약 조건, 에이전트 간 상호작용을 보여주는 대시보드를 통해 시스템 운영 상황을 한눈에 파악할 수 있습니다.
다중 에이전트의 구체적인 패턴
다중 에이전트 애플리케이션을 구축하는 데 유용한 몇 가지 구체적인 패턴을 살펴보았습니다.
- 그룹 채팅(Group chat): 여러 에이전트가 서로 통신하는 그룹 채팅 애플리케이션을 만들 때 유용합니다. 팀 협업, 고객 지원, 소셜 네트워킹 등에 활용될 수 있습니다. 각 에이전트가 사용자 역할을 하고 메시징 프로토콜을 통해 메시지를 교환하며, 중앙 집중식 또는 분산형 아키텍처로 구현될 수 있습니다.
- 핸드오프(Hand-off): 여러 에이전트가 서로 작업을 인계하는 애플리케이션에 유용합니다. 고객 지원, 작업 관리, 워크플로우 자동화 등에 활용되며, 각 에이전트가 작업 또는 워크플로우의 단계를 나타내고 정의된 규칙에 따라 작업을 인계합니다.
- 협업 필터링(Collaborative filtering): 여러 에이전트가 협력하여 사용자에게 추천을 제공하는 애플리케이션에 유용합니다. 각 에이전트가 다른 전문성을 가지고 추천 프로세스에 기여할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 주식 추천 시스템에서 산업 전문가, 기술 분석가, 기본 분석가 에이전트들이 협력하여 종합적인 추천을 제공할 수 있습니다.
환불 프로세스 시나리오를 통한 에이전트 구성 이해
환불 프로세스 시나리오를 통해 다중 에이전트 시스템에서 에이전트를 어떻게 구성할 수 있는지 구체적으로 살펴보았습니다.
환불 프로세스 전용 에이전트:
- 고객 에이전트: 환불 프로세스 시작.
- 판매자 에이전트: 환불 처리.
- 결제 에이전트: 고객 결제 환불.
- 해결 에이전트: 환불 과정 중 발생하는 문제 해결.
- 규정 준수 에이전트: 환불 프로세스의 규정 및 정책 준수 확인.
범용 에이전트:
- 배송 에이전트: 제품 회수 배송 처리 (환불 외 일반 배송에도 사용 가능).
- 피드백 에이전트: 고객 피드백 수집.
- 에스컬레이션 에이전트: 문제 발생 시 상위 지원 단계로 에스컬레이션.
- 알림 에이전트: 환불 프로세스 단계별 고객 알림 전송.
- 분석 에이전트: 환불 관련 데이터 분석.
- 감사 에이전트: 환불 프로세스 감사.
- 보고 에이전트: 환불 프로세스 보고서 생성.
- 지식 에이전트: 환불 및 기타 비즈니스 관련 지식 기반 유지.
- 보안 에이전트: 환불 프로세스 보안 유지.
- 품질 에이전트: 환불 프로세스 품질 보장.
이처럼 특정 프로세스에 특화된 에이전트와 여러 프로세스에서 재사용 가능한 범용 에이전트를 구분하여 설계함으로써, 효율적이고 확장 가능한 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있다는 점을 깨달았습니다. 그러나 이 에이전트들을 어떤 디자인 패턴으로 엮어서 시스템을 구성하면 좋을지에 대한 설명은 따로 명시되어있지 않아 아쉬웠습니다. 실제 환불 프로세스에서 이 에이전트들을 어떻게 연결하고 상호작용하게 할 것인지 고민해보았습니다.
환불 프로세스 시나리오를 위한 시스템 아키텍처
환불 프로세스는 고객 요청부터 실제 결제 환불, 그리고 발생 가능한 문제 해결에 이르기까지 여러 단계와 주체가 복합적으로 얽혀 있는 복잡한 작업입니다. 따라서 앞서 학습한 다양한 전문성 과 복잡한 작업 처리의 장점을 최대한 살리는 방향으로 아키텍처를 구상했습니다.
제안하는 시스템 아키텍처는 핸드오프(Hand-off) 패턴을 기반으로 하되, 특정 단계에서 그룹 채팅(Group chat) 및 협업 필터링(Collaborative filtering) 패턴의 요소를 가미하는 하이브리드 형태입니다. 주요 에이전트 간의 흐름은 핸드오프를 통해 순차적으로 진행되지만, 특정 이슈 해결이나 정보 공유 시에는 그룹 채팅 및 협업 필터링 방식을 활용하여 유연성과 효율성을 높이는 전략입니다.
1. 코디네이터 에이전트 중심의 핸드오프(Hand-off) 기반 워크플로우
환불 프로세스의 핵심 흐름은 코디네이터 에이전트의 지휘 아래 각 단계별 전담 에이전트 간의 핸드오프를 통해 이루어집니다. 이 방식은 각 에이전트의 전문화(Specialization) 를 극대화하고, 명확한 책임 분담을 가능하게 하며, 복잡한 워크플로우를 중앙에서 효율적으로 관리할 수 있게 합니다.
간략하게 시스템 구성도를 그려보았습니다. 위에서 명시한 에이전트를 모두 넣자니 구성도가 너무 지저분해 보여서 보기 좋게 일부만 남겨보았습니다.
- 고객 에이전트 –> 코디네이터 에이전트:
- 고객 에이전트는 고객으로부터 환불 요청을 직접 접수하고 기본적인 정보를 확인합니다. 이 요청 데이터를 코디네이터 에이전트에게 전달하여 환불 프로세스를 개시하도록 지시합니다. 코디네이터 에이전트는 이 요청을 바탕으로 전체 환불 절차를 시작합니다.
- 코디네이터 에이전트 –> 판매자 에이전트:
- 코디네이터 에이전트는 고객 에이전트로부터 전달받은 환불 요청을 분석하여, 다음 단계의 책임 에이전트인 판매자 에이전트에게 환불 처리 관련 정보를 핸드오프합니다. 판매자 에이전트는 제품 반품 여부, 판매 기록 등을 확인하여 환불 승인/거부 결정을 내리고 그 결과를 다시 코디네이터 에이전트에게 보고합니다.
- 코디네이터 에이전트 –> 결제 에이전트:
- 코디네이터 에이전트는 판매자 에이전트로부터 환불 승인 보고를 받으면, 실제 결제 환불을 위해 결제 에이전트에게 환불 실행 데이터를 핸드오프합니다. 결제 에이전트는 외부 결제 시스템과 연동하여 환불을 처리하고, 완료 여부를 코디네이터 에이전트에게 통보합니다.
- 코디네이터 에이전트 –> 배송 에이전트 (선택적):
- 물리적 제품의 환불인 경우, 코디네이터 에이전트는 판매자 에이전트의 확인을 바탕으로 배송 에이전트에게 반품 배송 처리를 요청하고 고객에게 반품 주소와 절차를 안내하도록 지시합니다. 배송 상태는 코디네이터 에이전트에게 주기적으로 보고됩니다.
- 코디네이터 에이전트 –> 알림 에이전트 –> 고객 에이전트 (환불 완료 알림):
- 코디네이터 에이전트는 결제 에이전트로부터 환불 완료 보고를 받으면, 알림 에이전트에게 고객에게 최종 환불 완료 알림을 전송하도록 지시합니다. 알림 에이전트는 이 정보를 고객 에이전트에게 전달하거나 직접 고객에게 알림을 보냅니다. 코디네이터 에이전트가 모든 알림의 시점을 제어하여 일관된 고객 경험을 제공합니다.
2. 코디네이터 에이전트 주도의 그룹 채팅 및 협업 필터링
환불 과정에서 예외 상황이나 복잡한 문제가 발생할 경우, 코디네이터 에이전트는 이를 인지하고 해결 에이전트를 활성화시켜 문제 해결을 위한 그룹 채팅과 협업 필터링 패턴을 주도하도록 지시합니다. 이는 단순히 작업을 인계하는 핸드오프 방식만으로는 대응하기 어려운 복잡성을 처리하는 데 필수적입니다.
- 코디네이터 에이전트 –> 해결 에이전트 주도의 그룹 채팅:
- 판매자 에이전트 등 다른 핵심 에이전트로부터 환불 승인에 어려움을 겪거나 고객과의 분쟁이 발생했다는 보고를 코디네이터 에이전트가 받으면, 코디네이터 에이전트는 즉시 해결 에이전트에게 개입을 지시합니다.
- 해결 에이전트는 코디네이터 에이전트의 지시에 따라 고객 에이전트, 판매자 에이전트, 그리고 필요한 경우 규정 준수 에이전트 등을 하나의 임시 그룹 채팅 세션으로 초대합니다. 이 세션은 코디네이터 에이전트의 감독 하에 진행되며, 각 에이전트가 자신의 정보를 공유하고, 문제 해결을 위한 다자간 대화 및 협상을 진행합니다. 이는 복잡한 상황에서 정보의 투명성을 높이고 공동의 의사결정을 내리는 데 효과적입니다.
- 코디네이터 에이전트 –> 해결 에이전트 –> 지식/분석 에이전트와의 협업 필터링:
- 만약 환불 요청이 매우 복잡하거나 이례적인 경우, 코디네이터 에이전트는 해결 에이전트에게 지식 에이전트와 분석 에이전트의 도움을 받도록 지시합니다.
- 해결 에이전트는 지식 에이전트에게 유사 사례나 정책 정보를 요청하고, 분석 에이전트에게 과거 데이터 기반의 분석 결과(예: 특정 유형의 환불 요청에 대한 성공률, 평균 처리 시간 등)를 요청합니다.
- 이러한 정보는 마치 협업 필터링처럼 다양한 전문성을 가진 에이전트들이 정보를 제공하고, 이를 종합하여 해결 에이전트가 최적의 해결책을 도출하는 데 기여합니다. 예를 들어, 지식 에이전트는 관련 법규나 회사 정책을, 분석 에이전트는 과거 통계 데이터를 제공하여 해결 에이전트가 종합적인 판단을 내리도록 돕는 것입니다. 이 모든 과정은 코디네이터 에이전트에게 보고되며 필요 시 추가 지시를 받습니다.
코디네이터 에이전트의 포함은 이처럼 복잡한 다중 에이전트 시스템의 흐름을 체계화하고, 예외 상황에 유연하게 대처하며, 전반적인 시스템의 신뢰성과 관리 용이성을 크게 향상시키는 핵심적인 역할을 수행합니다.
3. 범용 에이전트의 활용 및 가시성 확보
제안된 아키텍처에서는 범용 에이전트들을 프로세스의 다양한 지점에서 활용하여 시스템의 효율성과 관리 용이성을 높입니다.
- 피드백 에이전트: 환불 완료 후 고객 에이전트는 피드백 에이전트를 통해 고객 만족도 조사를 진행하여 서비스 개선에 활용합니다.
- 에스컬레이션 에이전트: 해결 에이전트가 자체적으로 문제를 해결하기 어려운 경우, 에스컬레이션 에이전트를 통해 인간 관리자(Human in the loop)에게 개입을 요청합니다.
- 보안 에이전트 및 감사 에이전트: 전체 환불 프로세스 동안 보안 에이전트는 데이터 무결성과 접근 권한을 관리하고, 감사 에이전트는 모든 에이전트의 활동을 기록하여 규정 준수 및 문제 발생 시 추적을 용이하게 합니다.
- 가시성 확보: 모든 에이전트의 활동은 로깅 및 모니터링 도구를 통해 기록되며, 시각화 도구를 통해 에이전트 간의 정보 흐름과 현재 상태를 실시간으로 확인할 수 있는 대시보드를 제공합니다. 성능 지표를 통해 각 단계별 처리 시간, 성공률 등을 추적하여 시스템 최적화에 활용합니다. 이는 앞서 학습한 ‘Visibility inyo Multi-Agent Interactions’ 즉 ‘Observability’의 중요성을 반영한 것입니다.
제안 아키텍처의 장점
이러한 하이브리드 아키텍처는 다음과 같은 장점을 가집니다.
- 명확한 책임 분담: 핸드오프를 통해 각 에이전트의 역할과 책임이 명확해집니다.
- 유연한 문제 해결: 그룹 채팅 및 협업 필터링을 통해 복잡하거나 예상치 못한 문제에 대해 유연하고 협력적으로 대응할 수 있습니다.
- 높은 확장성: 특정 에이전트의 기능 확장이 필요할 경우 해당 에이전트만 개선하거나 추가하면 되므로 시스템 전체의 영향을 최소화할 수 있습니다.
- 효율적인 자원 활용: 범용 에이전트의 재사용을 통해 중복 개발을 피하고 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
- 강화된 투명성 및 제어: 가시성 확보를 위한 빌딩 블록들을 적극 활용하여 시스템의 상태와 에이전트 간 상호작용을 효과적으로 모니터링하고 제어할 수 있습니다.
오늘 Multi-agent design patterns 파트를 공부하면서 다중 에이전트 시스템의 중요성과 실제 적용 방안에 대해 깊이 있게 이해할 수 있었습니다. 특히, 다중 에이전트가 어떤 시나리오에서 효과적이고, 단일 에이전트와 비교하여 어떤 장점을 가지며, 이를 구현하기 위한 핵심 빌딩 블록과 상호작용 가시성을 확보하는 방법, 그리고 다양한 패턴들을 학습한 것이 큰 도움이 되었습니다. 또한 단순히 에이전트를 나열하는 것을 넘어, 실제 복잡한 비즈니스 프로세스에 다중 에이전트 디자인 패턴을 어떻게 적용하고 설계할 수 있을지에 대한 구체적인 아이디어를 고민하면서 다양한 패턴들을 적절히 조합하는 것이 실용적인 시스템 구축에 중요하다는 것을 다시금 체감하였습니다. 현재 진행 중인 프로젝트에 오늘 배운 내용들을 적극적으로 적용하여 더욱 견고하고 효율적인 Multi-Agent 협업 시스템을 구축할 수 있을 것이라는 확신을 얻었습니다.