다중 에이전트 시스템

다중 에이전트 시스템은 하나의 AI가 모든 일을 다 하는 대신, 여러 개의 AI가 각자 맡은 역할만 하고 서로 결과를 주고받으면서 일을 완성하는 방식이다.

병원 진료팀을 떠올리면 쉽다. 검사 결과를 살피는 사람, 그 결과가 맞는지 반박하며 검증하는 사람, 다른 가능성은 없는지 따지는 사람이 각각 따로 있고, 이들을 총괄하며 순서를 정해주는 팀장이 있다. 한 사람이 검사도 하고 검증도 하면 자기가 낸 결론에 유리하게 스스로를 봐줄 위험이 있지만, 역할을 나눠 서로 견제하게 하면 더 믿을 만한 결론에 가까워진다.

AI에서도 마찬가지다. 어떤 일을 계획대로 쪼개서 지시하는 역할, 아이디어를 새로 제안하는 역할, 그 아이디어를 비판적으로 따지는 역할, 통계로 검증하는 역할을 각각 다른 AI 에이전트에게 맡기면, 하나의 AI가 처음부터 끝까지 혼자 판단할 때보다 오류나 우연한 착각을 걸러내기 쉬워진다.

기사에서는 구글 리서치가 만든 바이오마커 발견 프레임워크를 다중 에이전트 시스템이라 부른다. 지시를 실행 계획으로 쪼개는 총괄 역할과, 가설을 제안하고 반박하고 검증하는 네 개의 하위 역할이 나뉘어 함께 일하는 구조라는 뜻이다. 흔한 오해와 달리 이는 여러 AI 모델을 아무렇게나 섞어 쓰는 것이 아니라, 역할이 명확히 분리된 에이전트들이 서로의 결과를 주고받으며 하나의 결론을 만들어가는 방식을 가리킨다.

복잡한 조사를 챗봇에게 시킬 때 역할을 나눠 순서대로 요청해보라. 예시 프롬프트: 첫 번째로 이 주제에 대한 가설을 세 가지 제안해줘. 두 번째로 방금 세운 가설 중 가장 근거가 약한 것을 비판적으로 지적해줘. 세 번째로 남은 가설이 통계적으로나 논리적으로 타당한지 다시 검토해줘. 이렇게 단계를 나눠 요청하면 하나의 AI 안에서도 다중 에이전트 시스템의 역할 분담 방식을 흉내낼 수 있다.