멀티 에이전트 시스템
여러 전문 에이전트가 협력해 각자 작업의 일부를 맡는 구성. 한 에이전트가 전부 하는 대신.
멀티 에이전트 시스템은 작업을 여러 에이전트로 나누고, 각자 역할·프롬프트·도구를 갖습니다. 고전적 예는 사실을 모으는 리서처, 초안을 쓰는 작가, 결과를 점검하는 검수자입니다. 좁은 컨텍스트의 집중된 에이전트가 한 에이전트가 전부 처리하는 것보다 각 부분을 더 잘한다는 발상입니다.
대가는 비용과 복잡성입니다. 에이전트마다 모델 호출과 토큰이 늘고, 조율은 실패 양상을 더합니다. 에이전트가 루프에 빠지거나 의견이 갈리거나 잘못된 컨텍스트를 넘길 수 있습니다. 그래서 2026년의 흔한 조언은 단일 에이전트로 시작하고, 분업이 오버헤드를 정당화할 때만 여러 에이전트로 나누라는 것입니다.
CrewAI, AutoGen, LangGraph, Semantic Kernel 모두 멀티 에이전트를 지원하지만 조율 방식이 다릅니다. CrewAI는 역할·작업, AutoGen은 에이전트 간 대화, LangGraph는 명시적 그래프를 씁니다. 적절한 모델은 문제가 구조적 파이프라인인지 열린 협업인지에 달려 있습니다.