멀티 에이전트 시스템: 아키텍처와 오케스트레이션

작성: Ai Flowi · 게시일 2026-10-10

멀티 에이전트 시스템은 서로 다른 책임을 맡는 에이전트에게 작업을 나누고 각자의 작업을 조율합니다. 아키텍처는 누가 행동할 수 있는지, 각 에이전트가 무엇을 받는지, 결과가 다음 단계에 어떻게 전달되는지를 정의합니다. 에이전트 오케스트레이션은 중단과 거부를 포함하여 이러한 전달 과정을 제어하는 것이며, 위임은 다른 에이전트에게 범위가 제한된 작업을 맡기는 것입니다.

먼저 에이전트 하나로 명확하게 처리하기 어려운 전달 단계를 지정합니다. 조사·초안 작성·검증 실습은 단계마다 합격 규칙이 달라 유용합니다. 에이전트가 늘면 점검할 경계도 늘어납니다. 서로 동의한다는 이유만으로 정확도가 높아졌다고 볼 수는 없습니다.

멀티 에이전트 아키텍처를 선택합니다

이는 아키텍처 선택지이며, 테스트된 제품 모드 목록이 아닙니다. 아래 보고서 제안은 Sequential Crew로 조사에서 초안으로 이어지는 의존 관계를 점검합니다. 나머지 패턴은 해당 의존 관계에 팀이 필요한지 판단하는 데 도움을 줍니다. 카탈로그 항목만으로 신뢰할 수 있는 복구나 성공적인 조율을 입증할 수는 없습니다.

에이전트를 설정하기 전에 필요한 준비

가상의 출처 자료 묶음, 조사 질문 및 예상 최종 보고서 개요를 준비합니다. 선택한 제공업체의 계정과 API 키로 모델 접근을 설정합니다. 제공업체는 사용료를 별도로 청구합니다.

아래 실습은 카탈로그 컴포넌트만 사용하며 외부 쓰기 단계는 없습니다. 출처 자료 묶음을 작업 텍스트로 제공할 수 있으므로 이 첫 설계에는 검색 서비스가 필요하지 않습니다. 나중에 추가하는 도구에는 각각 인증 정보, 입력 규약 및 실패 점검이 필요합니다. 플랫폼 용어는 에이전트·워크플로우·챗봇 비교를 읽어 확인합니다.

1단계: 전달 규약을 정의합니다

조사 단계에는 조사 결과, 출처 식별자, 뒷받침하는 발췌문 및 미해결 질문을 요구합니다. 초안 단계는 확인된 조사 결과를 받아 주장에 출처 식별자가 연결된 서술을 만듭니다. 검증 단계는 초안과 원래 출처 자료 묶음을 받아, 구체적인 근거 없는 주장이나 누락 사항을 명시한 판단을 반환합니다.

검증 단계의 출처 접근에는 프롬프트 체이닝 검토 규칙을 사용합니다.

각 참여 에이전트에게 이름을 지정한 자료 묶음을 제공합니다. 조사는 질문과 출처 묶음을, 초안 작성은 확인된 조사 결과 식별자와 보고서 작성 지침을, 검증은 보고서 후보와 이에 대응하는 출처 묶음 버전을 받습니다. 검증자는 수락 또는 거부, 영향받은 조사 결과 식별자 및 각 거부 사유를 반환합니다. 조사에서 필수 출처 식별자를 빠뜨렸다면 불완전한 사실로 전달하지 말고 해당 항목을 초안 작성에서 보류합니다.

2단계: 작업별 책임을 구분하여 설정합니다

설정 예시이며, 기록된 테스트가 아닙니다

각 Sequential Task Agent에 allow_code_execution=false, allow_delegation=false, async_execution=false 및 memory=false를 제안합니다. 이 명시적인 설정은 의도한 실습 범위를 좁히지만, 실행 중 실제로 적용되는지는 확인해야 합니다. 설정한 Language Model의 model_output을 llm에 연결합니다. 이 입력이 받는 타입은 LanguageModel입니다.

3단계: 오케스트레이션 규약을 점검합니다

순차 컴포넌트의 전체 입력 항목과 작업 객체 연결 타입은 CrewAI 연동 참조 문서를 확인합니다.

이 보고서 실습에서는 Sequential Crew의 memory=false, share_crew=false 및 use_cache=false를 설정합니다. 가상 자료 묶음 외의 자료를 제공하기 전에 이 설정이 실제로 무엇을 제외하는지 점검합니다. 테스트 전에 제공업체에 맞는 요청 예산을 정합니다. 이러한 선택으로 기본 동작이나 여러 작업 연결의 정상 작동이 입증되지는 않습니다.

각 전달 단계가 받는 쪽의 책임에 맞는지 검토합니다. 초안 작성 단계가 어떤 조사 결과가 확인되었는지 식별할 수 있는지, 검증 단계가 조사 단계에서 사용한 동일한 출처 버전에 접근할 수 있는지 확인합니다. 이 구분 없이 텍스트만 넘기는 연결은 제안된 아키텍처를 충족하지 못합니다. 계속하기 전에 자료 묶음의 내용을 점검하고, 거부된 조사 결과는 사유와 함께 초안에 사용할 확인된 근거 집합 밖에 보관합니다.

4단계: 중단과 위임의 한계를 명시합니다

필수 출처 근거가 없거나, 검증자가 초안을 거부하거나, 제공업체 오류가 발생하면 멈춥니다. 더 확신에 찬 답변을 얻으려고 다른 에이전트에게 반복해서 묻는 대신 미해결 질문을 사람에게 돌려보냅니다. 실행 전에 재시도 예산을 정의합니다. 모델을 반복 호출해도 같은 잘못된 전제를 재사용할 수 있습니다.

펑션 콜링 도구 규약은 Flow as Tool을 설명합니다. 위임에는 수신 대상 지정과 범위가 제한된 반환 자료 묶음도 필요합니다.

예를 들어 보고서 전체가 아니라 취소 조항에 대한 질문만 위임합니다. 전문 에이전트는 해당 질문, 허용된 출처 식별자 및 필요한 조사 결과 형식을 받습니다. 다른 참여 에이전트에게 일을 맡기지 않고 발췌문에 근거한 조사 결과 또는 미해결 항목을 반환합니다. 조정자는 다음 자료 묶음을 내보내기 전에 그 반환 내용이 원래 작업을 충족하는지 판단해야 합니다.

조사 단계가 묶음 버전 A에서 조사 결과 F1을 반환했지만 초안 작성자가 버전 B의 조항을 사용했다고 가정합니다. 검증자는 섞인 자료 묶음을 거부하고 불일치를 명시해야 합니다. 보고서 후보를 최종 전달 경로에서 제외하고, 검토한 단일 묶음으로 영향받은 전달 단계를 다시 구성합니다. 프롬프트의 거부 지시는 강제되는 중단이 아닙니다. 거부된 자료 묶음으로 후속 작업이 시작되지 않는지 확인합니다. 카탈로그는 Sequential Crew에 이러한 조건부 실행 관문이 있음을 명시하지 않으므로, 이 첫 실습은 각 전달 단계의 수동 점검으로 끝납니다.

5단계: 범위를 제한한 단일 에이전트와 비교합니다

하나의 Agent에 동일한 질문, 출처 자료 묶음, 읽기 전용 도구 및 최종 보고서 요구사항을 제공합니다. 작업에는 input_value, 근거 규칙에는 system_prompt를 사용하고 테스트 전에 유한한 max_iterations를 선택합니다. 전체 필드 목록은 Agent 참조 문서에서 확인합니다.

두 설계 모두에서 근거가 있는 주장, 누락된 근거, 거부된 사례, 제공업체 오류 및 관찰된 노드 사용량을 점검합니다. 인증 정보와 출처 접근 조건은 동일하게 유지합니다. 도구를 사용할 수 있는 팀을 동일한 출처 접근이 차단된 단일 에이전트와 비교하지 마세요. 비용이나 유용성에 대한 결론을 내리기 전에 실제 호출과 실패한 시도를 기록합니다.

멀티 에이전트 시스템에서 예상되는 출력과 제한 사항은 무엇인가요?

의도한 출력은 출처와 연결된 조사 결과가 포함된 보고서 및 별도의 검증 판단이며, 미확인 사항을 드러내야 합니다. 이 제안된 구성의 보고서는 기록되어 있지 않습니다. 순차 컴포넌트는 카탈로그에 문서화되어 있으며, Ai Flowi의 운영 환경 테스트는 거치지 않았습니다. 타입이 지정된 포트는 인터페이스 호환성을 나타낼 뿐, 성공적인 실행이나 독립적인 판단을 입증하지 않습니다.

고정 규칙으로 질문에 답할 수 있거나, 모델 호출 한 번과 사람의 검토로 충분하거나, 외부 조치에 필요한 승인 경계가 제안된 그래프에 없으면 이 설계를 사용하지 마세요. 범위가 제한된 행동 판단은 자율 AI 에이전트를 참고합니다. 활용 사례 모음은 각자의 근거 범위를 가진 기존 시작 패턴을 제공합니다.

워크플로우 사용량

요금제: Go 연간 결제 시 월 USD8부터(월간 USD10), Plus 월 USD16부터(월간 USD20), Pro 100 월 USD80부터(월간 USD100), Pro 200 월 USD160부터(월간 USD200), Pro 500 월 USD400부터(월간 USD500). 매월 5,000~250,000 Flowi Tokens가 제공되며 충전도 가능합니다. 노드 실행 1회당 1토큰, 타사 API 및 모델 사용 요금은 포함되지 않습니다.