# [[멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent System)]]

## 📌 Brief Summary
멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)은 복잡한 기업용 워크플로우를 처리하기 위해 각기 다른 특화된 역할을 가진 여러 에이전트들이 자율적으로 협력하는 아키텍처입니다 [1]. 지능형 정보 검색 및 RAG(검색 증강 생성) 환경에서 단일 단계의 고정된 파이프라인을 대체하며, 연구·검증·합성·거버넌스 등의 다단계 추론을 수행합니다 [1]. 2027년경에는 에이전트 오케스트레이션이 주류가 되어 기업용 검색 및 AI 애플리케이션의 40% 이상을 점유할 것으로 전망되는 핵심 기술입니다 [2, 3].

## 📖 Core Content
* **역할 분담과 자율적 협업:** 멀티 에이전트 시스템에서는 단일 AI 모델이 모든 과정을 처리하는 대신, 지식 작업의 특정 측면을 전담하는 전문화된 에이전트들이 함께 작동합니다 [1]. 
* **RAG 파이프라인에서의 특화 에이전트 활용 (헬스케어 사례):**
  * **연구 에이전트 (Research Agent):** 광범위한 정보 공간을 탐색하여 관련된 의학 문헌 및 지식을 검색합니다 [1].
  * **검증 에이전트 (Verification Agent):** 권위 있는 출처(예: 약물 상호작용 데이터베이스)를 대조하여 사실관계와 주장을 철저히 검증합니다 [1].
  * **합성 에이전트 (Synthesis Agent):** 검색된 연구 결과와 환자의 병력, 임상 지침 등을 하나로 결합하고 종합합니다 [1].
  * **거버넌스 에이전트 (Governance Agent):** HIPAA와 같은 엄격한 데이터 접근 제어 정책과 규정 준수 여부를 확인하여 보안을 보장합니다 [1].
* **머신러닝에서의 다중 에이전트:** 머신러닝의 강화 학습(Reinforcement Learning) 영역에서도 멀티 에이전트(Multi-agent) 시스템이 연구되며 자가 학습(Self-play)과 같은 기법으로 발전하고 있습니다 [4].
* **엔터프라이즈 AI의 기본 UX로의 진화:** 2027년까지 기업의 지식 인프라는 고정된 파이프라인 대신 멀티 에이전트 RAG 시스템으로 전환될 것이며, 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우를 처리하는 기본 아키텍처로 자리 잡을 것입니다 [1-3].

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
* **무한 검색 루프(Infinite Retrieval Loops)의 위험:** 여러 에이전트가 협업하는 과정에서 최종 답변에 수렴하지 못하고 유사한 정보만을 반복해서 가져오는 무한 루프에 빠질 수 있습니다 [5]. 이를 방지하기 위해서는 쿼리당 최대 검색 예산을 설정하고, 루프 감지 알고리즘을 구현하며, 에이전트가 검색 행동을 할 때마다 예상되는 정보 이득(Information gain)을 정당화하도록 강제해야 합니다 [5].
* **추론 과정의 불투명성(Opaque Reasoning):** 에이전트의 자율적 의사결정이 복잡해지면, 왜 특정 문서를 검색하고 활용했는지 그 근거를 감사(Audit)하기 매우 어려워집니다 [5]. 이 제약 사항을 완화하려면 에이전트 추론 체인의 구조화된 로깅을 의무화하고, 검색 작업을 비즈니스 로직과 연결해 주는 '결정 설명(Explain this decision)' 기능을 구현해야 합니다 [5]. 또한, 결과의 해석 가능성을 위해 계획(Planning)과 실행(Execution)을 분리하는 에이전트 아키텍처 설계가 필수적입니다 [5].

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*Last updated: 2026-05-04*