단순 챗봇을 넘어 신뢰 가능한 AI 인프라로, Multi-Agent 시스템 설계 전략

Context

단일 범용 AI 에이전트는 컨텍스트 윈도우 제한과 도구 호출 실패 문제를 겪는 구조. 추론 과정의 불투명성으로 인해 디버깅과 감사 작업이 어려운 한계. 단순한 대화 최적화 방식으로는 프로덕션 수준의 신뢰성 확보 불가.

Technical Solution

• Planner, Researcher, Executor, Verifier, Governor로 역할을 세분화한 전문 에이전트 기반 분리 설계
• 서로 다른 프레임워크 간 에이전트 상호운용성을 위한 A2A(Agent2Agent) 프로토콜 표준 적용
• OpenTelemetry 기반의 Task Trace 및 Decision Checkpoint를 도입하여 실행 그래프의 가시성 확보
• 단순 텍스트 응답 대신 툴 출력물, 코드 Diff, 테스트 결과 등 검증 가능한 Artifact 중심의 실행 구조
• 반복적 실패 사례를 프로세스 변경으로 연결하는 자가 개선 루프 및 지속적 메모리 시스템 구축
• 소규모 전문 에이전트 간의 명시적 위임 계약과 성공 조건 정의를 통한 책임 경계 설정

Key Takeaway

AI 시스템의 신뢰성은 모델의 성능보다 역할의 분리, 실행의 추적 가능성, 그리고 결과의 실질적 증빙 가능 여부에서 결정됨.