에이전트 오케스트레이션

지난 세기 조립라인은 제조업에 혁명을 일으켰다. 그렇다면 에이전트 팀이 사무직 업무에도 같은 변화를 가져올 수 있을까?

사람들이 AI가 신약 개발 속도를 높일 것이라고 말하거나, 대규모 해고를 초래할 수 있다고 걱정할 때 그들이 의식하든 않든 가장 먼저 머릿속에 떠올리는 것이 바로 ‘AI 에이전트’다. 챗GPT는 대형언어모델(LLM)을 대중적인 소비재로 만들었다. 하지만 세상을 바꾸기 위해서는 AI가 단순히 응답하는 것을 넘어 실제로 무언가를 수행해야 한다. 바로 이 지점에서 에이전트가 등장한다.

이제 수많은 과대광고와 거리를 둔, 최초의 진정한 다중 에이전트 도구들이 서서히 모습을 드러내고 있다.

휴대폰으로 대화할 수 있는 개인 AI 비서인 오픈클로(OpenClaw)는 큰 주목을 받았다. 하지만 기능은 제한적이었고 보안은 취약했다. 그럼에도 불구하고 오픈클로는 미래를 엿보게 하는 느낌을 주었다. 이에 엔비디아부터 텐센트에 이르는 기업들이 오픈클로의 오픈소스 코드를 기반으로 더 안전하고 신뢰할 수 있는 자체 봇을 빠르게 개발하기 시작했다.

하지만 에이전트의 진정한 힘은 팀으로 협력할 때 발휘된다. 브라우저를 이용해 식당 예약을 하거나 수신한 이메일을 요약해 보내주는 등의 단일 작업을 수행하는 ‘단독형’ 봇과 달리, 새로운 도구들은 여러 에이전트를 결합해 각기 다른 역할을 부여하고, 이들의 행동을 조율함으로써 개별 에이전트가 혼자서는 수행할 수 없는 복잡한 작업을 완수할 수 있게 한다.

예를 들어 앤트로픽이 지난해 출시한 ‘클로드 코드’를 사용하면 여러 코딩 에이전트를 동시에 실행하고 조정할 수 있다. 일부 사용자는 수십 개에 달하는 서브에이전트(subagent)를 동시에 운용하기도 한 것으로 알려졌다. 이 과정에서 서로 다른 에이전트들이 코드베이스(code base)의 각기 다른 부분을 동시에 작업한다. 또한 에이전트마다 역할을 나눌 수도 있다. 한 에이전트는 코드를 작성하고, 다른 에이전트는 테스트를 수행하며, 또 다른 에이전트는 버그를 수정하는 식이다. 이러한 도구는 개발자를 프로젝트 관리자로 변화시켜, 혼자서는 감당하기 어려운 규모의 작업을 위임하고 감독할 수 있게 한다.

하지만 코딩은 시작에 불과하다. 최신 다중 에이전트 도구는 소프트웨어 개발자가 아닌 일반 지식 노동자들을 겨냥하고 있다. 앤트로픽의 클로드 코워크(앤트로픽은 클로드 코드를 활용해 단 10일 만에 개발했으며, 기존 방식이라면 수개월이 걸렸을 것이라고 주장한다), 오픈AI의 코덱스, 퍼플렉시티의 컴퓨터와 같은 데스크톱 애플리케이션은 사무직 전문가를 위한 범용 생산성 도구로 제시되고 있다. 이 도구들을 활용하면 수신함 관리, 재고 관리, 고객 응대 등 다양한 사무 업무를 수행하는 에이전트 팀에 맞춤형 워크플로를 맡길 수 있다.

이러한 변화는 사무 업무에만 국한되지 않는다. 구글 딥마인드의 ‘코-사이언티스트(Co-Scientist)’와 같은 다중 에이전트 도구를 통해 연구자들은 문헌 검색을 조율하고, 가설을 생성·검증하며, 실험을 설계하는 등 다양한 연구 과정을 에이전트 팀과 함께 수행할 수 있다.

다중 에이전트 시스템은 새로운 형태의 ‘조립라인’으로 볼 수 있다. 지난 세기 ‘자동차 왕’ 헨리 포드의 혁신이 산업 전반을 뒤흔들었듯, 이론적으로 AI 에이전트 네트워크는 제조업에서 조립라인이 했던 역할을 사무직 지식 노동에 재현할 수 있다.

물론 이는 어디까지나 미래의 청사진이다. 이 기술에는 상당한 위험도 뒤따른다. LLM이 예측 불가능하다는 점은 이미 잘 알려져 있다. 챗봇이 화면 안에 머물러 있을 때는 그저 불편한 수준에 그치지만, 현실 세계와 직접 상호작용하기 시작하면 그 결과는 훨씬 더 심각해질 수 있다. 의료, 금융, 소셜미디어, 심지어 미사일 발사 시스템에 이르기까지 우리의 핵심 디지털 인프라 전반에 에이전트를 맡길 준비가 되어 있는지는 여전히 불확실하다.

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