Our Multi-Agent Architecture for Smarter Advertising

Context

Spotify의 광고 사업은 Direct, Self-Serve, Programmatic 3가지 구매 채널이 동일한 백엔드 위에서 각각 다른 워크플로우와 의사결정 로직을 가지고 운영되고 있었다. 같은 핵심 결정(예산 배분, 인벤토리 선택, 도달률 vs 효율성 균형)이 채널과 표면별로 재구현되면서 시간이 지남에 따라 기술 부채가 쌓이고 동작이 불일치하는 문제가 발생했다.

Technical Solution

• 의도 레이어 부재 해결: Spotify Ads Manager, Salesforce, Slack 등 여러 채면에서 동일한 의사결정이 일관되게 나타나도록 통합 의도 레이어 구축
• 멀티에이전트 오케스트레이션 도입: Media Planning을 초기 사용 사례로 선택해 전문화된 에이전트들이 공유 신호(인벤토리, 대상층, 성능 이력)를 기반으로 공동 최적화하도록 설계
• 기존 Ads API를 도구화: 각 에이전트가 기능을 재구현하지 않고 기존 Ads 서비스를 도구로 사용하도록 변경
• Google ADK와 Vertex AI 활용: 에이전트 오케스트레이션에 Google ADK 사용, LLM 기능에는 Vertex AI 활용
• 프롬프트 경계 및 도구 기반 구성: 프롬프트 출력 형식 명시화, 구체적 예시 제공, 실시간 데이터 접근 도구를 통해 LLM의 환각 현상 억제

Key Takeaway

복잡한 다단계 워크플로우가 여러 채널과 표면에 걸쳐 반복될 때, 멀티에이전트 아키텍처로 각 에이전트를 명확한 책임과 전문 도구 집합으로 분리하면 중앙 집중식 의사결정을 모든 채면에 일관되게 적용할 수 있다.