2026년은 시장에서 AI 관련 투자 방향이 분명해지는 시기가 될 것으로 보입니다. 다양한 거대 언어 모델(LLM)들이 등장하면서 많은 조직이 생성형 AI 기반 챗봇, AI 어시스턴트 개발에 나섰습니다. 물론 실험적인 성격이 강했고 적용도 특정 업무에 한정된 사례가 대부분이었습니다. 이런 흐름이 올해에는 여러 AI 에이전트가 협업을 하는 쪽으로 방향이 잡힐 것으로 보입니다.
관련하여 여러 AI 에이전트를 어떻게 오케스트레이션 할 것인가? 보안과 거버넌스 체계는 어떻게 세울 것인가? 등에 대한 이야기가 요즘 각종 행사와 언론 그리고 커뮤니티에서 활발히 오가고 있습니다. 이번 포스팅에서는 여러 AI 에이전트를 하나의 견고한 원팀으로 어떻게 만들 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.
하나의 만능 AI가 아닌 팀으로의 진화
여러 AI 에이전트를 배포해 운영하는 조직에 가보면 공통점을 발견할 수 있습니다. 하나의 만능 AI 서비스가 아니라 용도에 맞게 다양한 모델에 연결한 전문화된 AI 에이전트를 배포해 운영하는 분산형 시스템을 갖추고 있다는 것입니다.
AI 투자를 주도하는 선도 기업들은 왜 분산형 팀 구조로 AI 에이전트 환경을 설계할까요? 마치 사람 조직이 기획, 디자인, 개발로 나뉘어 협업하듯이 AI도 각자의 역할에 특화된 전문가 팀으로 구성할 때 이점이 더 크기 때문입니다.
실제로 분산 아키텍처를 도입하면 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 우선 전문화를 통해 품질을 높일 수 있습니다. 한 AI 에이전트는 검색만 하고 다른 AI 에이전트는 작문만 담당하게 하면 각 작업의 완성도를 극대화할 수 있기 때문입니다. 비용도 최적화할 수 있습니다. 단순한 검색은 빠르고 저렴한 모델에 맡기고 복잡한 추론은 고성능 모델에 맡겨 비용을 아낄 수 있습니다. 독립적인 생애 주기를 가질 수 있는 것도 장점입니다. 예를 들어 검색 AI 에이전트를 다른 프로그래밍 언어로 다시 만들더라도 약속된 인터페이스만 지킨다면 전체 시스템에는 아무런 영향을 주지 않습니다.
작업 총괄 담당과 소통 수단
전문가들이 모였다면 이들을 지휘할 리더가 필요합니다. 분산형 아키텍처에서는 오케스트레이터가 그 역할을 맡습니다. 오케스트레이터는 전체 작업의 흐름을 조율합니다. 개별 AI 에이전트는 작업을 마치면 기억이 사라집니다. 반면에 오케스트레이터는 프로젝트의 진행 상황, 피드백 내역, 중간 결과물을 모두 기록하고 관리합니다. 덕분에 특정 AI 에이전트가 도중에 멈추더라도 전체 프로젝트는 중단 없이 이어질 수 있으며 사용자는 실시간으로 작업 진행 상황을 투명하게 확인할 수 있습니다.
사람 간 협업처럼 AI 에이전트 역시 약속된 방식에 따라 소통을 하며 작업을 이어갑니다. 이를 위해 구글 클라우드가 공개한 것이 바로 A2A(Agent to Agent) 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 서로 다른 기술 스택으로 개발한 에이전트들이 표준화된 방식으로 대화할 수 있게 돕는 어댑터 역할을 합니다. 핵심 개념은 Agent Card입니다. A2A를 따르는 모든 AI 에이전트는 정해진 경로에 자신의 명함인 Agent Card를 게시합니다. 여기에는 AI 에이전트의 이름과 역할, 수행할 수 있는 작업 목록 그리고 입력받을 데이터와 반환할 데이터의 엄격한 정의가 포함됩니다. 이 표준 덕분에 오케스트레이터는 하위 AI 에이전트의 내부 코드를 몰라도 오직 URL과 Agent Card만 보고 작업을 지시할 수 있습니다.
ADK와 Pydantic을 통한 신뢰성 확보
AI 에이전트들이 원팀으로 협업을 하는 데 있어 불확실성을 제거하는 것도 중요합니다. 언어 모델의 가장 큰 문제인 불확실한 출력을 제어하기 위해 Google ADK는 Python의 Pydantic 라이브러리를 적극적으로 활용합니다. 사람에게는 긴 줄글이 좋지만, 시스템 간 통신에는 명확한 데이터 형식이 필요합니다.
Pydantic을 통해 출력 스키마를 엄격하게 정의하면 이는 곧 시스템 간의 계약이 됩니다. 만약 AI 에이전트가 약속된 숫자 대신 문자를 반환하면 즉시 에러를 감지하고 재시도를 요청합니다. 이를 통해 기업은 AI 시스템에 필수적인 타입 안정성을 확보하고 예측 가능한 비즈니스 로직을 구현할 수 있습니다.
AI 에이전트가 팀을 이뤄 협업하는 시나리오
앞서 살펴본 주요 고려 사항과 기술을 적용한 실제 시나리오를 살펴볼까요? 온라인 강의 자료를 만드는 AI 팀을 구성한다고 가정해 보겠습니다. 빠르고 저렴한 모델을 사용하는 연구원, 추론 능력이 뛰어난 평가자 그리고 창의적인 모델을 사용하는 작가로 팀을 꾸립니다. 오케스트레이터는 먼저 연구원에게 조사를 맡기고 결과가 나오면 평가자에게 보냅니다. 평가자가 자료 부족을 이유로 불합격을 통보하면 오케스트레이터는 피드백을 담아 다시 연구원을 호출합니다. 평가자가 만족하면 그제야 작가에게 집필을 지시합니다. 이 과정을 거치면 환각 현상은 줄고 결과물의 품질은 높아집니다.
AI 에이전트 도입, 아키텍처가 승패를 가른다!
AI 에이전트는 거스를 수 없는 대세입니다. AI 에이전트가 실험 단계를 넘어 비즈니스의 핵심 엔진으로 자리 잡도록 하려면 앞서 살펴본 바와 같이 A2A 프로토콜로 소통을 표준화하고, ADK로 데이터 신뢰성을 확보하고, 자원과 성능 요구에 신속하고 탄력적으로 대응할 수 있는 인프라와 플랫폼을 적용하는 등의 검증된 아키텍처 전략이 필요합니다.
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