에이전트 스웜

에이전트 스웜은 하나의 AI가 아니라 여러 개의 AI 에이전트가 팀을 이뤄 동시에 움직이며 하나의 작업을 나눠 처리하는 방식이다.

회사 조직에 비유하면 이해가 쉽다. 혼자서 자료를 다 찾고 정리하고 글까지 쓰는 대신, 사장 역할을 맡은 에이전트가 필요한 만큼 직원 에이전트를 즉석에서 채용해 부서를 나누고 일을 배분한 뒤 결과만 취합하는 식이다. 이때 이 조직도를 사람이 미리 짜주는 게 아니라 시스템이 작업 내용을 보고 그때그때 스스로 설계한다는 점이 핵심이다.

왜 이렇게까지 할까. 에이전트 하나가 오래 붙잡고 일하다 보면 기억할 수 있는 용량이 꽉 차서 앞부분 내용을 요약해 지우게 되고, 그 과정에서 중요한 디테일을 놓치는 문제가 생긴다. 여러 에이전트가 각자 짧고 집중된 일을 맡아 나눠 처리하면 이런 손실 없이 훨씬 크고 복잡한 작업도 감당할 수 있다는 것이 에이전트 스웜의 아이디어다.

"Kimi K2.5 기반 Agent Swarm은 최대 100개의 서브 에이전트를 동시 배포하고, 1,500회 이상의 툴 호출을 실행하며, 순차 실행 대비 4.5배 빠른 속도로 결과를 제공한다"는 식으로 쓰인다.

흔히 오해하는 것과 달리 이는 단순히 AI를 여러 개 동시에 돌리는 것이 아니다. 문샷 AI가 강조한 지점은 작업 조직을 짜는 일 자체를 사람이 아니라 시스템이 맡는다는 것이다. 몇 명을 투입할지, 어떤 역할로 나눌지를 에이전트가 스스로 결정한다.

에이전트 스웜 기능을 지원하는 서비스에서 다음과 같은 요청을 넣어보면 여러 서브 에이전트가 나눠 일하는 방식을 체감할 수 있다.

1. 범위가 넓은 조사 작업을 요청한다. 예: "국내 20개 지역 맛집 트렌드를 각각 조사해서 비교 표로 정리해줘"
2. 여러 관점의 검토를 요청한다. 예: "이 사업 계획을 투자자, 변호사, 마케터 입장에서 각각 평가해줘"
3. 결과가 나오면 하나의 에이전트가 순서대로 처리한 결과물과 비교해, 속도와 결과물의 폭이 어떻게 다른지 살펴본다.