생성형 AI에 대한 기대치는 어디까지 높아질까요? 이제 사용자는 더 이상 원하는 답변에 만족하지 않습니다. 내가 해야 할 일까지 알아서 처리해주는 것을 바랍니다. 시장의 관심사도 자연스럽게 거대 언어 모델(LLM) 기반 AI 챗봇에서 이제는 에이전틱 AI(Agentic AI)로 바뀌고 있습니다. 실제로 생성형 AI가 본격적으로 유행하던 초기 AI는 사용자의 질문에 답을 내놓는 수동적인 비서였습니다. 2026년 현재 생성형 AI 기술 스택은 스스로 계획을 수립하고 적절한 도구를 선택하며 결과에 따라 과정을 수정하는 에이전틱 AI 시스템 구현에 모자람이 없는 수준으로 진화했습니다.
이런 분위기 속에서 많은 조직이 복잡한 기업 워크플로우를 처리하기 위해 여러 전문 AI 에이전트가 유기적으로 협업하는 멀티 AI 에이전트 시스템을 올해 주요 목표로 삼고 있습니다. 관련해 이번 포스팅에서는 멀티 AI 에이전트 배포와 운영의 기둥 역할을 하는 MCP, RAG, 서브 에이전트(Sub-Agent), A2A를 어떻게 전략적으로 활용할 것인지에 대해 논의해보겠습니다.
엔터프라이즈 에이전틱 AI를 지탱하는 핵심 기술
모델 생태계가 놀라운 수준으로 발전, 확장되면서 특히 멀티 모달 모델은 조직이 모든 기능을 갖춘 만능 AI 시대를 꿈꾸게 하였습니다. 물론 이 꿈은 여전히 클라우드 세상에서는 유효합니다. 하지만 엔터프라이즈 현장에서는 비용, 효율 등의 현실을 고려한 접근인 여러 전문 AI 에이전트를 배포해 운영하는 것을 우선 고려하고 있습니다. 하이퍼스케일러들이 제공하는 AI 에이전트 구현, 배포, 운영 관련 서비스 역시 같은 방향을 향하고 있습니다.
어떤 도구, 플랫폼을 선택하건 기술 스택을 보면 MCP, RAG, 서브 에이전트, A2A가 포함되어 있습니다. 멀티 AI 에이전트 환경을 성공적으로 구축하고 운영하기 위해서는 이들 기술이 조화롭게 맞물려야 합니다. 먼저 각각이 어떤 역할을 하는지 소개한 후 어떻게 조화롭게 이들을 조합할 것인지에 대해 살펴보겠습니다.
신뢰를 담보하는 RAG
RAG는 AI 에이전트가 사전에 학습된 데이터의 한계를 넘어 실시간으로 변화하는 외부 정보나 기업 내부 비정형 데이터를 활용할 수 있게 하는 핵심 기술입니다. 모델이 답을 내놓기 전에 사내 규정이나 각종 작업 매뉴얼, 업무 관련 문서가 담긴 지식 라이브러리에서 질문과 관련성이 높은 지식 조각(Snippet)을 찾아 컨텍스트로 제공합니다.
RAG는 특히 법률, 의료, 제조 현장처럼 정보의 정확성이 생명인 분야에서 AI의 환각 현상을 억제하고 답변의 근거를 명확히 제시하는 역할을 합니다. 현장 기사가 수만 페이지의 낡은 매뉴얼에서 특정 에러 코드를 찾기 위해 고군분투하는 대신에 RAG를 참조하는 AI 에이전트가 단 몇 초 만에 정확한 조치 방법을 찾는 시나리오를 예로 들 수 있습니다.
실행의 표준 MCP
MCP는 AI 에이전트가 기업 내 다양한 소프트웨어나 데이터베이스와 통신할 때 사용하는 표준 인터페이스입니다. 이를 활용하면 보안 위험 없이 필요한 정보만 표준화된 방식으로 노출할 수 있습니다. 또한, MCP를 통해 데이터 조회뿐만 아니라 비즈니스 로직 실행까지 가능해 추가 개발의 수고도 덜어 낼 수 있습니다. 예를 들어 에이전트가 재고 부족을 판단했을 때 MCP를 통해 관련 시스템에 직접 구매 요청을 넣는 등의 액션이 가능해집니다. 참고로 MCP가 등장하기 전에는 새로운 도구를 추가할 때마다 개별적인 연동 코드를 작성해야 했습니다. MCP가 나오면서부터 표준이 정립되어 개발 비용을 낮추고 시스템 유연성을 높일 수 있게 되었습니다.
분업 지휘자 서브 에이전트
서브 에이전트는 역할을 분담하여 업무 효율을 극대화하는 전문가 팀을 운영하는 구심점이라고 이해할 수 있습니다. 전체 업무를 총괄하는 매니저 에이전트가 복잡한 과업을 세부적으로 쪼개어 각각의 전문 AI 에이전트에게 위임합니다.
예들 들어 의료 현장에서 증상 분석만 전담하는 진단 AI 에이전트, 방문 시간을 조율하는 일정 AI 에이전트, 통보를 담당하는 알림 AI 에이전트가 하나의 팀으로 움직이는 것을 떠올려 볼 수 있습니다. 이러한 구조는 단일 프롬프트로 처리하기 어려운 다단계 워크플로우를 안정적으로 완수합니다. 문제 발생 시 어느 단계에서 오류가 났는지 즉각적으로 파악할 수 있어 유지보수도 유리합니다.
AI 에이전트를 잇는 가교 A2A
A2A는 AI 에이전트들이 안전하게 협업할 수 있게 돕는 개방형 표준 프로토콜입니다. A2A는 서브 에이전트보다 더 넓은 범위의 협업을 지원합니다. 엔터프라이즈 환경에는 서로 다른 솔루션이나 프레임워크를 기반으로 구현한 AI 에이전트들이 배포되어 운영될 수 있습니다. 이들 간에 어떻게 서로 대화하고 협업을 할 것인가? A2A는 서로 다른 기술 스택으로 인한 단절을 넘어 서는 상호운용성을 제공합니다. 예를 들자면 사내 HR 관련 AI 에이전트가 외부 협력사의 물류 AI 에이전트가 A2A를 통해 채용 온보딩과 개인 물품/장비 배송을 자도응로 연계하는 활용 시나리오를 떠올려 볼 수 있습니다.
AI 성숙도에 맞추어 쓰는 것이 중요
조직마다 차이는 있겠지만 일반적인 경우 AI 챗봇에서 시작해 RAG 기반 AI 어시스턴트, 단일 AI 에이전트, 그리고 멀티 AI 에이전트로 프로젝트의 깊이와 너비를 확대하며 AI 전환 여정을 걷습니다. 이처럼 점진적이고 지속적으로 진화하는 여정에서는 오버엔지니어링을 최소화하는 것이 지혜로운 선택입니다. 단계를 건너뛰고 멀티 에이전트 구조를 서둘러 도입했다가 오케스트레이션 복잡도를 감당하지 못해 전면 재설계하는 사례처럼, 중복 투자와 기술 부채는 준비되지 않은 도약에서 비롯되기 때문입니다. 다만 지나친 신중함도 경계해야 합니다. 너무 천천히 가면 경쟁 열위와 기술 격차 확대라는 또 다른 리스크를 만납니다. 점진적이되 속도감 있게 나아가는 것이 핵심입니다.
앞서 살펴본 RAG, MCP, 서브 에이전트, A2A는 조직의 AI 성숙도를 전제로 결합의 강도를 점진적으로 높여야 하는 기술입니다. 여기서 한 가지 짚어둘 점이 있습니다. RAG는 초기 단계에만 쓰이는 기술이 아니라 성숙도 전 구간에 걸쳐 활용되는 기반 기술입니다. AI 투자 초기 단계의 조직은 RAG 도입이 가장 현실적인 출발점이 되고, AI 에이전트 구현 수준까지 올라간 조직이라면 서브 에이전트, MCP, A2A로 관심이 확장됩니다. 그리고 이후 단계에서는 이 모든 기술이 하나로 통합됩니다.
서브 에이전트는 각 단계에서 RAG로 지식을 검색하고, MCP로 시스템에 액션을 실행하며, 내외부 이기종 에이전트와는 A2A로 협업합니다. 이것이 에이전틱 AI 비전의 완성된 모습이자, 멀티 AI 에이전트 환경의 실현입니다.
조직의 워크플로우부터 확인
2026년은 AI 에이전트가 엔터프라이즈 프로덕션 환경에 안착하는 시발점이 될 것입니다. 성공적인 에이전틱 AI로의 전환을 위해서는RAG라는 지식의 눈, MCP라는 실행의 손, 그리고 서브 에이전트와 A2A라는 조직적인 협업의 장을 얼마나 정교하게 설계하고 통합하느냐가 핵심입니다. 우리 조직의 주요 워크플로우를 들여다보십시오.
어떤 곳에 실행의 권한을 부여하고, 어떤 곳에 협업의 지능을 이식해야 합니까? 그 여정의 첫걸음을 함께 설계하고 싶다면 메가존소프트 문의포탈을 통해 궁금한 부분을 남겨주세요.
