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작성일: 2026년 1월 9일
카테고리: Multi-Agent Architecture, Collaboration Pattern
키워드: 멀티 에이전트, 협업 패턴, 슈퍼바이저, 상태 공유, 역할 분담
시리즈: 온톨로지 + AI 에이전트: 세무 컨설팅 시스템 아키텍처 (19부/총 20부)
대상 독자: 온톨로지에 입문하는 시니어 개발자
핵심 질문
"여러 에이전트가 어떻게 협업하는가?"
단일 에이전트는 모든 작업을 혼자 처리한다. 코드가 길어지고, 병렬 처리가 어려우며, 한 부분의 수정이 전체에 영향을 준다. 이 글에서는 역할별 전문 에이전트가 슈퍼바이저의 조율 아래 협업하는 아키텍처를 설계한다.
요약
멀티 에이전트 시스템은 전문화, 병렬성, 확장성을 제공한다. 데이터 에이전트, 검증 에이전트, 분석 에이전트, RAG 에이전트, 리포트 에이전트가 각자의 전문 영역을 담당하고, 슈퍼바이저가 워크플로우를 조율한다. 에이전트 간 통신은 공유 상태(Shared State)를 통해 이루어지며, LangGraph가 상태 전이를 관리한다.
왜 멀티 에이전트인가?
단일 에이전트의 한계
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ 단일 에이전트 │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ 데이터 로드 → 검증 → 분석 → RAG → 리포트 생성 │
│ │
│ 문제점: │
│ - 모든 로직이 하나의 프롬프트에 집중 │
│ - 순차 실행만 가능 │
│ - 한 부분 수정 시 전체 테스트 필요 │
│ - 에이전트 재사용 불가 │
└──────────────────────────────────────────────────────┘멀티 에이전트 해결책
graph TB
subgraph 슈퍼바이저["슈퍼바이저 (Orchestrator)"]
S["워크플로우 조율\n작업 할당\n결과 취합"]
end
subgraph 전문에이전트["전문 에이전트"]
D["Data Agent\nETL, 수집"]
V["Validation Agent\nSHACL 검증"]
A["Analysis Agent\n재무 분석"]
R["RAG Agent\n문서 검색"]
P["Report Agent\n문서 생성"]
end
subgraph 상태["공유 상태 (Shared State)"]
State["AgentState"]
end
S --> D
S --> V
S --> A
S --> R
S --> P
D --> State
V --> State
A --> State
R --> State
P --> State
State --> S
style 슈퍼바이저 stroke:#2563eb,stroke-width:2px
style 전문에이전트 stroke:#16a34a,stroke-width:2px
style 상태 stroke:#ea580c,stroke-width:2px비교: 단일 vs 멀티
| 기준 | 단일 에이전트 | 멀티 에이전트 |
|---|---|---|
| 복잡도 관리 | 하나의 거대한 프롬프트 | 역할별 분리된 프롬프트 |
| 병렬 처리 | 불가 | 독립 작업 동시 실행 |
| 확장성 | 새 기능 추가 어려움 | 새 에이전트 추가 용이 |
| 유지보수 | 전체 수정 필요 | 해당 에이전트만 수정 |
| 재사용 | 불가 | 다른 시스템에 활용 |
| 테스트 | 통합 테스트만 | 에이전트별 단위 테스트 |
협업 패턴
패턴 1: 슈퍼바이저 패턴 (Supervisor)
graph TB
subgraph 패턴["슈퍼바이저 패턴"]
Supervisor["슈퍼바이저"]
A1["Agent A"]
A2["Agent B"]
A3["Agent C"]
end
Supervisor --> A1
Supervisor --> A2
Supervisor --> A3
A1 --> Supervisor
A2 --> Supervisor
A3 --> Supervisor
style Supervisor stroke:#2563eb,stroke-width:3px특징:
- 중앙 집중식 조율
- 슈퍼바이저가 다음 에이전트 결정
- 에이전트 간 직접 통신 없음
적합 상황: 명확한 워크플로우, 순차적 의존성
패턴 2: 체인 패턴 (Chain)
graph LR
A1["Agent A"] --> A2["Agent B"]
A2 --> A3["Agent C"]
A3 --> A4["Agent D"]
style A1 stroke:#2563eb,stroke-width:2px
style A4 stroke:#dc2626,stroke-width:2px특징:
- 선형 흐름
- 각 에이전트가 다음 에이전트 호출
- 단순하지만 유연성 부족
적합 상황: 고정된 순서, 단계별 처리
패턴 3: 협업 패턴 (Collaboration)
graph TB
subgraph 협업["협업 패턴"]
A1["Agent A"]
A2["Agent B"]
A3["Agent C"]
end
A1 <--> A2
A2 <--> A3
A1 <--> A3
style 협업 stroke:#16a34a,stroke-width:2px특징:
- 에이전트 간 직접 통신
- 유연하지만 복잡
- 데드락 위험
적합 상황: 동적 협업, 협상이 필요한 작업
이 시스템의 선택: 슈퍼바이저 패턴
세무 분석은 명확한 단계가 있다: 데이터 수집 → 검증 → 분석 → RAG → 리포트. 슈퍼바이저 패턴이 적합하다. 단, 분석과 RAG는 서로 독립적이므로 병렬 실행을 고려한다.
에이전트 역할 설계
역할 분담 원칙
| 원칙 | 설명 |
|---|---|
| 단일 책임 | 각 에이전트는 하나의 역할만 |
| 명확한 입출력 | 입력과 출력 스키마 정의 |
| 독립성 | 다른 에이전트 구현에 의존하지 않음 |
| 교체 가능 | 동일 인터페이스의 다른 구현으로 대체 가능 |
에이전트 정의
graph TB
subgraph 에이전트역할["에이전트 역할"]
D["Data Agent\n─────────────\n입력: company_id, year\n출력: financial_data\n도구: SPARQL, ETL"]
V["Validation Agent\n─────────────\n입력: financial_data\n출력: violations, warnings\n도구: pySHACL"]
A["Analysis Agent\n─────────────\n입력: data, validation\n출력: ratios, risk_level\n도구: 계산, LLM"]
R["RAG Agent\n─────────────\n입력: risk_level\n출력: documents\n도구: Vector Store"]
P["Report Agent\n─────────────\n입력: 전체 결과\n출력: report_text\n도구: LLM, Template"]
end
style D stroke:#2563eb,stroke-width:2px
style V stroke:#16a34a,stroke-width:2px
style A stroke:#ea580c,stroke-width:2px
style R stroke:#7c3aed,stroke-width:2px
style P stroke:#dc2626,stroke-width:2px역할별 상세
| 에이전트 | 책임 | 입력 | 출력 | 사용 도구 |
|---|---|---|---|---|
| Data | 데이터 수집 및 변환 | 회사 ID, 연도 | 재무 데이터 | SPARQL, RDFLib |
| Validation | 비즈니스 규칙 검증 | 재무 데이터 | 위반/경고 목록 | pySHACL |
| Analysis | 재무 분석 및 평가 | 데이터, 검증 결과 | 비율, 위험 수준 | 계산, LLM |
| RAG | 관련 문서 검색 | 위험 수준, 컨텍스트 | 관련 문서 | Vector DB |
| Report | 최종 리포트 생성 | 전체 결과 | 리포트 텍스트 | LLM, Jinja2 |
공유 상태 설계
상태의 역할
에이전트 간 직접 통신 대신 공유 상태를 통해 데이터를 교환한다. 각 에이전트는 상태를 읽고, 자신의 결과를 상태에 기록한다.
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 공유 상태 (State) │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 입력: │
│ - company_id: str │
│ - fiscal_year: int │
│ │
│ 에이전트 결과: │
│ - data_result: dict (Data Agent) │
│ - validation_result: dict (Validation Agent) │
│ - analysis_result: dict (Analysis Agent) │
│ - rag_result: dict (RAG Agent) │
│ - report_result: str (Report Agent) │
│ │
│ 워크플로우: │
│ - next_agent: str │
│ - completed_agents: list[str] │
│ - errors: list[str] │
│ - has_critical_error: bool │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘상태 전이
stateDiagram-v2
[*] --> Supervisor: 시작
Supervisor --> Data: next=data
Data --> Supervisor: 완료
Supervisor --> Validation: next=validation
Validation --> Supervisor: 완료
Supervisor --> Analysis: next=analysis
Supervisor --> RAG: next=rag
Analysis --> Supervisor: 완료
RAG --> Supervisor: 완료
Supervisor --> Report: next=report
Report --> Supervisor: 완료
Supervisor --> [*]: next=END불변성 원칙
각 에이전트는 자신의 결과 필드만 기록한다. 다른 에이전트의 결과를 수정하지 않는다.
| 에이전트 | 읽기 가능 | 쓰기 가능 |
|---|---|---|
| Data | company_id, fiscal_year | data_result |
| Validation | data_result | validation_result |
| Analysis | data_result, validation_result | analysis_result |
| RAG | analysis_result | rag_result |
| Report | 전체 | report_result |
슈퍼바이저 설계
슈퍼바이저의 책임
- 다음 에이전트 결정: 현재 상태를 보고 다음에 실행할 에이전트 선택
- 에러 처리: 크리티컬 에러 시 워크플로우 중단
- 완료 판단: 모든 에이전트가 완료되면 종료
결정 로직
graph TB
subgraph 결정["슈퍼바이저 결정 로직"]
Check["상태 확인"]
Error{"크리티컬\n에러?"}
Complete{"모두\n완료?"}
Next["다음 에이전트\n선택"]
End["종료"]
end
Check --> Error
Error -->|Yes| End
Error -->|No| Complete
Complete -->|Yes| End
Complete -->|No| Next
style 결정 stroke:#2563eb,stroke-width:2px실행 순서 결정
기본 순서: data → validation → analysis → rag → report
조건부 분기:
- validation에서 Critical 위반 발생 → 바로 report로 (에러 리포트)
- analysis와 rag는 병렬 실행 가능 (서로 독립)워크플로우 실행 흐름
정상 흐름
sequenceDiagram
participant S as Supervisor
participant D as Data Agent
participant V as Validation Agent
participant A as Analysis Agent
participant R as RAG Agent
participant P as Report Agent
S->>D: 데이터 수집 요청
D->>S: data_result 반환
S->>V: 검증 요청
V->>S: validation_result 반환
par 병렬 실행
S->>A: 분석 요청
A->>S: analysis_result 반환
and
S->>R: RAG 요청
R->>S: rag_result 반환
end
S->>P: 리포트 생성 요청
P->>S: report_result 반환
S->>S: END에러 처리 흐름
sequenceDiagram
participant S as Supervisor
participant D as Data Agent
participant P as Report Agent
S->>D: 데이터 수집 요청
D->>S: 에러: 데이터 없음
Note over S: has_critical_error = true
S->>P: 에러 리포트 생성 요청
P->>S: error_report 반환
S->>S: END병렬 실행 설계
독립 에이전트 식별
의존성 그래프:
┌─────────────┐
│ Data │
└──────┬──────┘
│
┌──────▼──────┐
│ Validation │
└──────┬──────┘
│
┌────────────┼────────────┐
│ │
┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐
│ Analysis │ │ RAG │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │
└────────────┬────────────┘
│
┌──────▼──────┐
│ Report │
└─────────────┘
Analysis와 RAG는 서로 의존하지 않음 → 병렬 실행 가능병렬 실행 아키텍처
graph TB
subgraph 순차["순차 실행"]
D["Data"]
V["Validation"]
end
subgraph 병렬["병렬 실행"]
A["Analysis"]
R["RAG"]
end
subgraph 병합["병합"]
M["결과 병합"]
end
subgraph 최종["최종"]
P["Report"]
end
D --> V
V --> A
V --> R
A --> M
R --> M
M --> P
style 병렬 stroke:#16a34a,stroke-width:2px병합 전략
병렬 실행된 에이전트의 결과를 어떻게 병합할 것인가?
| 전략 | 설명 | 적용 |
|---|---|---|
| 대기 후 병합 | 모든 병렬 에이전트 완료 대기 | 이 시스템 |
| 먼저 완료된 것 사용 | 첫 번째 결과만 사용 | 속도 우선 |
| 다수결 | 여러 결과 중 합의 | 신뢰성 우선 |
LangGraph 구현 아키텍처
그래프 구조
graph TB
subgraph LangGraph["LangGraph 구조"]
Entry["Entry Point"]
Sup["supervisor"]
D["data"]
V["validation"]
A["analysis"]
R["rag"]
P["report"]
Exit["END"]
end
Entry --> Sup
Sup -->|"next=data"| D
Sup -->|"next=validation"| V
Sup -->|"next=analysis"| A
Sup -->|"next=rag"| R
Sup -->|"next=report"| P
Sup -->|"next=END"| Exit
D --> Sup
V --> Sup
A --> Sup
R --> Sup
P --> Sup
style Sup stroke:#2563eb,stroke-width:3px
style Exit stroke:#dc2626,stroke-width:2px조건부 엣지
슈퍼바이저에서 다음 노드로의 분기는 조건부 엣지(Conditional Edge)로 구현한다.
조건부 엣지 설정:
- 시작점: supervisor
- 조건 함수: decide_next(state) -> str
- 분기 매핑:
"data" → data 노드
"validation" → validation 노드
"analysis" → analysis 노드
"rag" → rag 노드
"report" → report 노드
"END" → 종료에이전트 인터페이스
표준 인터페이스
모든 에이전트는 동일한 인터페이스를 따른다.
Agent Protocol:
├── run(state: State) -> StateUpdate
│ └── 상태를 받아서 업데이트를 반환
├── can_run(state: State) -> bool
│ └── 실행 가능 여부 판단
└── get_name() -> str
└── 에이전트 식별자상태 업데이트 규칙
에이전트는 전체 상태를 반환하지 않고, 변경된 부분만 반환한다.
입력 상태:
{
"company_id": "A노무법인",
"fiscal_year": 2024,
"data_result": None,
...
}
Data Agent 반환 (변경 부분만):
{
"data_result": {...},
"messages": ["데이터 수집 완료"],
"next_agent": "validation"
}
LangGraph가 자동으로 병합에러 전파 및 복구
에러 수준 정의
| 수준 | 설명 | 처리 |
|---|---|---|
| Critical | 진행 불가 | 워크플로우 중단, 에러 리포트 |
| Error | 해당 에이전트 실패 | 재시도 또는 건너뛰기 |
| Warning | 주의 필요 | 로깅 후 계속 |
에러 처리 흐름
graph TB
subgraph 에러처리["에러 처리"]
Agent["에이전트 실행"]
Check{"에러 발생?"}
Level{"에러 수준"}
Critical["크리티컬 처리"]
Retry["재시도"]
Log["로깅"]
Continue["계속 진행"]
end
Agent --> Check
Check -->|No| Continue
Check -->|Yes| Level
Level -->|Critical| Critical
Level -->|Error| Retry
Level -->|Warning| Log
Retry -->|실패| Critical
Retry -->|성공| Continue
Log --> Continue
style Critical stroke:#dc2626,stroke-width:2px재시도 정책
| 에이전트 | 재시도 횟수 | 백오프 | 이유 |
|---|---|---|---|
| Data | 3 | 지수 | 네트워크 일시 오류 |
| Validation | 1 | 없음 | 결정적 로직 |
| Analysis | 2 | 선형 | LLM 일시 오류 |
| RAG | 2 | 선형 | 벡터 DB 연결 |
| Report | 2 | 선형 | LLM 일시 오류 |
성능 최적화
실행 시간 분석
예상 실행 시간:
├── Data Agent: 5-10초 (SPARQL 쿼리)
├── Validation Agent: 2-5초 (SHACL 검증)
├── Analysis Agent: 10-20초 (LLM 호출)
├── RAG Agent: 5-10초 (벡터 검색)
└── Report Agent: 15-30초 (LLM 생성)
순차 실행: 37-75초
병렬 최적화 (Analysis + RAG): 32-60초 (약 15% 단축)최적화 전략
| 전략 | 효과 | 복잡도 |
|---|---|---|
| 병렬 실행 | 15-20% 단축 | 중 |
| LLM 캐싱 | 반복 호출 시 90% 단축 | 낮음 |
| 스트리밍 | 체감 속도 향상 | 중 |
| 프리페칭 | 대기 시간 감소 | 높음 |
핵심 정리
멀티 에이전트 아키텍처 요약
graph TB
subgraph 아키텍처["멀티 에이전트 아키텍처"]
S["슈퍼바이저\n(조율)"]
State["공유 상태\n(통신)"]
Agents["전문 에이전트\n(실행)"]
end
S --> Agents
Agents --> State
State --> S
style S stroke:#2563eb,stroke-width:3px
style State stroke:#ea580c,stroke-width:2px
style Agents stroke:#16a34a,stroke-width:2px설계 원칙 정리
| 원칙 | 적용 |
|---|---|
| 역할 분리 | 5개의 전문 에이전트 |
| 간접 통신 | 공유 상태를 통한 데이터 교환 |
| 중앙 조율 | 슈퍼바이저가 워크플로우 관리 |
| 장애 격리 | 한 에이전트 실패가 전체로 전파되지 않음 |
| 확장성 | 새 에이전트 추가 용이 |
다음 단계 미리보기
20부: 배포와 운영: 프로덕션 가이드
시리즈 마지막으로 운영 환경의 현실적인 문제를 다룬다:
- 모니터링 지표: 무엇을 측정해야 하는가?
- 비용 최적화: LLM 비용을 어떻게 관리하는가?
- 장애 대응: 장애 발생 시 어떻게 복구하는가?
참고 자료
멀티 에이전트 패턴
분산 시스템
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- Claude Opus 4.5
- SHACL
- Next.js
- Rag
- api gateway
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||
| 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
| 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
| 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
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