AutoGen으로 기업 혁신하기: 멀티 에이전트 구축의 모든 것

우리는 지금 인공지능의 새로운 물결, 그중에서도 특히 멀티 에이전트 시스템이라는 흥미로운 지점에 서 있습니다. 제가 AI 스타트업을 시작했던 초창기부터 지금까지, 가장 어려웠던 것은 결국 '기업을 만드는 일'이었습니다.

열심히 노력해도 기업 구조 자체가 가진 비효율성 때문에 혁신이 어려웠던 경험을 해보신 분들이 많을 겁니다. 기존의 기업 구조는 미션, 사람, 공간, 자본이라는 네 가지 요소로 이루어져 있지만, 그중에서도 '사람'이라는 리소스에 너무 많은 비용과 제약이 따르기 마련이죠. 이 때문에 저는 ai 에이전트를 활용하여 이 비효율적인 구조를 재빌딩할 방법을 깊이 고민하게 되었습니다.

단순히 하나의 AI 모델에게 질문하고 답변을 받는 싱글 에이전트 방식으로는 한계가 명확했습니다. 마치 방문 판매처럼, 각 에이전트가 서로의 정보를 공유하지 못하고 독립적으로 움직이니 일관성 있는 성과를 내기 어려웠던 것이죠.

하지만 이제는 다릅니다. 마이크로소프트의 autogen은 이러한 문제를 해결하고, 마치 실제 회사처럼 여러 에이전트가 자율적으로 협업하는 '오토머스 엔터프라이즈(Automous Enterprise)'를 구축할 수 있는 길을 열어주었습니다.

AutoGen, 자율적인 기업을 위한 네 가지 핵심 기둥

autogen은 기업을 위한 멀티 에이전트 플랫폼으로서, 자율적인 목표 달성을 위해 유기적으로 연결된 네 가지 핵심 요소로 구성되어 있습니다.

이 네 가지 요소가 유기적으로 맞물려 돌아갈 때, 비로소 진정한 의미의 자율적인 기업이 탄생합니다.

첫째, 에이전트(Agent)입니다. 이는 우리가 잘 아는 것처럼, 대화를 통해 지식을 공유하고 특정 역할을 수행하는 개별 주체입니다. 둘째는 코어(Core)로, 다른 코드를 실행시키거나 필요한 기능을 수행하도록 돕는 기반 역할을 합니다. 셋째는 익스텐션(Extension)으로, 랭체인(LangChain)과 같은 외부 플랫폼이나 다른 외부 도구와 협업할 수 있도록 연결해주는 다리 역할을 합니다. 마지막으로 스튜디오(Studio)는 이 모든 에이전트와 구조를 코딩 없이도 쉽게 구축하고 시각적으로 관리할 수 있게 해주는 노코드 앱 환경입니다.

이 에이전트들은 단순히 채팅만 하는 것이 아닙니다. 예를 들어, sns 전략을 짜는 상황을 가정해 봅시다. 마케팅 에이전트, 제품 개발 에이전트, 그리고 이 둘의 의견을 종합하여 최종 결정을 내리는 ceo 에이전트가 동시에 투입될 수 있습니다.

이들은 각자의 전문성을 바탕으로 의견을 제시하고, ceo 에이전트는 이 모든 정보를 종합하여 최종 결론을 도출해냅니다. 이처럼 여러 팀이 모여 하나의 목표를 향해 나아가는 구조야말로 우리가 꿈꾸던 미래의 기업 형태가 아닐까요?

메이커-체커 패턴: 품질을 보장하는 협업의 미학

멀티 에이전트 시스템의 진정한 힘은 복잡한 문제 해결 과정에서 드러납니다. 특히, 외부 자료를 조회하고 분석하는 과정에서 AI의 '환각(Hallucination)'이나 부정확한 정보 생성은 늘 경계해야 할 부분입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 도입된 것이 바로 메이커-체커 패턴입니다. 이는 마치 실제 회사에서 개발팀(메이커)이 결과물을 만들면, 품질 관리팀(체커)이 이를 검토하고 승인하는 과정과 유사합니다. 예를 들어, SQL 쿼리를 생성하는 에이전트가 있다면, 또 다른 품질 에이전트가 그 쿼리가 데이터 구조에 맞는지, 의도한 바를 정확히 반영하는지 꼼꼼히 따져보는 것이죠. 제가 직접 경험해 보니, 이 검증 과정이 없었다면 잘못된 정보나 링크를 그대로 최종 결과물로 내보냈을 가능성이 높았습니다.

이 패턴 덕분에 에이전트들은 서로의 결과물을 검증하고, 잘못된 부분이 발견되면 다시 작성하는 '다시 쓰기 주기'를 통해 최종적으로 신뢰할 수 있는 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

단순 검색을 넘어선 행동(Action)의 시대

멀티 에이전트 시스템의 진정한 혁신은 단순히 정보를 검색하고 요약하는 데 그치지 않고, 실제 행동을 수행할 수 있다는 점에 있습니다. 예를 들어, 파리 여행을 계획하는 고객이 있다고 가정해 봅시다. 이 에이전트는 Bing 검색을 통해 철도 파업 정보를 실시간으로 조회할 수 있습니다. 하지만 여기서 멈추지 않습니다. 이 에이전트는 Azure Logic Apps와 같은 외부 자동화 도구와 연결하여, 조회된 정보를 바탕으로 실제로 사용자의 Outlook 캘린더에 예약을 생성하는 행동까지 수행할 수 있습니다.

이러한 연결성은 단순히 Bing 검색에만 국한되지 않습니다. SharePoint, Fabric, Elastic Database와 같은 기업 내부 데이터 소스나, 심지어 TripAdvisor와 같은 외부 api까지도 도구로 활용할 수 있습니다. 즉, 에이전트는 여러 소스에서 정보를 끌어와 추론하고, 그 추론을 바탕으로 실제 업무를 처리하는 '자동화된 에이전트'로 진화하는 것입니다.

기업의 미래, 에이전트와 함께 준비하기

우리가 살고 있는 이 시대는 기업의 형태가 근본적으로 바뀌어야 할 때입니다. 수많은 스타트업이 자본과 리소스 부족으로 좌초되는 현실 속에서, ai 에이전트는 인력 리소스를 보강하고 혁신을 가속화할 강력한 대안이 될 수 있습니다.

저는 이 에이전트라는 단어를 들었을 때, '드디어 내 세상이 왔구나'라고 생각했습니다.

물론, 이러한 혁신적인 기술을 기업에 도입할 때는 기술적인 문제뿐만 아니라 사람, 정책, 프로세스의 문제도 함께 고려해야 합니다. Thermo Fisher와 같은 대기업에서도 수많은 직원을 대상으로 GenAI 교육과 인증 프로그램을 운영하며 조직 전체의 이해도를 높이고 있다고 합니다.

결국, 미래의 직원은 단순 반복 업무를 처리하는 대신, 이러한 에이전트 집단을 관리하고 승인하는 '관리자'의 역할로 전환될 것입니다. autogen과 같은 강력한 멀티 에이전트 프레임워크는 이러한 변화를 현실로 만드는 핵심 열쇠입니다. 저는 내년까지 ai 에이전트로 완전히 구현되는 기업을 하나 만드는 것을 목표로 삼고 있습니다.

여러분도 이 흥미진진한 여정에 동참하여, ai 에이전트가 단순한 챗봇을 넘어 진정한 업무 파트너로 자리매김하는 미래를 함께 만들어가시길 바랍니다.

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