Agentic AI이 모두의 관심사이자 전략인 시대입니다. 금융, 소매, 제조, 헬스케어 등 산업별 AI 에이전트 구축 소식이 끊이지 않고 보도되고 있습니다. 이런 혁신의 물결에 올라타려면? 거대 언어 모델(LLM) 기반 AI 챗봇만으로는 부족합니다. 이제는 여러 AI 에이전트가 소통하고 협업하며 복잡한 작업을 처리하는 멀티 AI 에이전트 활용을 고민해야 할 때가 아닐까요? 관련해 이번 포스팅에서는 구글의 ADK(Agent Development Kit)로 MCP 서버를 구축해 멀티 AI 에이전트를 구현하는 방안에 대하 알아보겠습니다.
혼자 할 것인가, 함께 할 것인가
여러 역할을 할 수 있는 강력한 AI 에이전트 하나를 쓸 것인가? 아니면 여러 AI 에이전트에게 일을 나누어 처리하게 할 것인가? Agntic AI 시스템의 아키텍처를 결정하는 것은 단순한 기술적 선택이 아닙니다. 이는 사용자와 사람, AI 에이전트와 각종 도구와 시스템 간 상호작용이 실질적으로 업무와 비즈니스에 어떤 변화를 불러올 것인가? 이 질문에 대한 답을 찾는 것입니다.
단일 AI 에이전트와 멀티 AI 에이전트는 장단점이 뚜렷합니다. 단일 AI 에이전트는 비유하자면 회사에서 기획, 개발, 고객 응대까지 혼자 다 하는 만능 직원과 같습니다. 이 방식은 구조가 단순하고 투명하다는 장점이 있습니다. AI가 기억하고 처리하는 공간인 단일 컨텍스트 창(Context Window) 안에서 모든 생각이 이루어지기 때문에 개발자는 로그 하나만 보면 AI가 생각하는 과정(Chain of Thought)을 쉽게 추적하고 수정할 수 있습니다. 하지만 업무가 복잡해지면 한계가 드러납니다. 한 번에 너무 많은 요청을 하면 AI가 혼란을 겪는 과부하가 발생하기 때문입니다. 이는 곧 없는 사실을 지어내는 환각(Hallucination) 현상이나 논리적 오류로 이어집니다.
멀티 AI 에이전트 시스템은 복잡한 업무를 쪼개어 각 분야에 특화된 AI 에이전트들에게 나눠주는 분산형 구조입니다. 소프트웨어 개발의 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 비슷합니다. 조직으로 치자면 각 분야 전문가들이 모인 팀에 비유할 수 있습니다. 이 시스템의 가장 큰 강점은 전문화와 효율성입니다. 예를 들어 검색 담당 AI 에이전트와 글쓰기 담당 에이전트가 따로 있어 각자 역할에 최적화된 도구를 사용합니다. 확장성도 멀티 AI 에이전트 환경의 장점입니다. 새로운 기능이 더 필요하면 해당 분야의 전문 AI에이전트만 추가하면 됩니다.
멀티 AI 에이전트가 우리 조직에 더 잘 맞는다고 결정을 내렸다면 무엇부터 고민해야 할까요? 아마 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)가 떠오를 것입니다. MCP는 AI 에이전트와 외부 세상을 연결하는 표준 규격이라고 이해할 수 있습니다. 범용 어댑터 역할을 하는 MCP덕분에 개발자는 복잡한 연결 코드를 짜는 대신, 핵심 비즈니스 로직을 만드는 데 집중할 수 있습니다.
MCP 서버 구축에 ADK를 쓰는 이유
MCP 서버 구축은 도구 선택에 따라 난이도가 달라집니다. 구글의 ADK를 선택하면 쉽게 접근할 수 있습니다. 참고로 ADK는 멀티 AI 에이전트 시스템을 체계적으로 만들고 MCP 서버를 쉽게 배포할 수 있게 돕는 도구입니다.
ADK는 경험의 산물입니다. 구글이 다양한 AI 서비스를 만들며 쌓은 노하우가 녹아 있습니다. 예를 들자면 복잡한 업무 위임이나 동시 실행 관리처럼 개발자가 직접 만들기 어려운 기능들이 이미 내장되어 있습니다. 또한, 특정 AI 모델에 종속되지 않는 개방성을 지향하여 OpenAI나 Anthropic 같은 다양한 모델은 물론 LangChain 같은 외부 도구와도 유연하게 결합됩니다. 로컬 테스트부터 클라우드 배포까지 매끄럽게 이어지는 개발 환경을 제공한다는 점도 큰 장점입니다.
MCP 서버를 구축한다는 것은 내가 짠 코드를 누구나 쓸 수 있는 표준 서비스로 포장(wrapping)하는 것과 같습니다. ADK와 mcp라이브러리를 사용하면 이 과정이 매우 간단해집니다.
기존의 파이썬 함수를 ADK의 도구(FunctionTool)로 감싸면 기본적인 준비는 끝납니다. 그 후 두 가지 핵심 기능만 구현하면 됩니다. 클라이언트에게 “여기 이런 도구들이 있어요”라고 선택지를 보여주는 list_tools와 요청이 들어오면 실제로 도구를 실행해서 결과를 주는 call_tool입니다. 이렇게 만든 서버는 로컬 환경이나 웹 표준(SSE, HTTP)을 통해 어디서든 실시간으로 통신할 수 있게 됩니다.
기업 데이터를 다룰 때 가장 골치 아픈 것이 데이터베이스 연결입니다. 구글은 이를 위해 MCP Toolbox for Databases를 제공합니다. 이것은 일종의 다양한 장치의 인터페이스를 지원하는 만능 연결 젠더에 비유할 수 있습니다. 개발자가 복잡한 SQL 관리나 연결 설정을 직접 할 필요 없이 이 툴박스를 통해 Cloud SQL, BigQuery 등에 안전하고 표준화된 방식으로 접근할 수 있습니다.
한편, ADK는 여러 AI 에이전트를 지휘하는 오케스트레이션 기능도 제공합니다. 순서대로 일을 처리하는 SequentialAgent나 동시에 여러 일을 하는 ParallelAgent 등을 통해 업무 흐름을 정교하게 제어할 수 있습니다. 또한, 도구를 실행하기 전후에 관리자가 개입할 수 있는 장치(Hook)를 두어, 입력값이 올바른지 검사하거나 보안 정책을 강제하는 등 시스템을 안전하게 관리할 수 있습니다.
배포 방식은 개발 단계에 따라 유연하게 선택할 수 있습니다. 개발 중에는 로컬에 배포하여 빠르고 안전하게 테스트합니다. 실제 서비스 단계가 되면 Cloud Run 같은 클라우드 환경에 독립된 서비스로 배포합니다. 이렇게 하면 사용량이 없을 때는 자동으로 꺼져 비용을 아끼고 사용자가 몰릴 때는 자동으로 확장되는 유연한 운영이 가능해집니다.
멀티 AI 에이전트 환경 구축, 어렵지 않아요…
MCP 서버를 구축하는 것은 AI 에이전트들을 서로 연결된 상태로 이끄는 중심축을 마련하는 것입니다. 앞서 간단히 살펴본 바와 같이 ADK를 활용하면 MCP 서버를 큰 어려움 없이 구축할 수 있습니다. ADK를 활용해 혼자 일하는 AI 챗봇이 아니라 팀으로 활동하는 AI 에이전트 환경을 구현해 보세요. 더 자세한 내용이 궁금하시면 언제든 메가존소프트로 문의 바랍니다.
