멀티 Agent란? - Simplify

“이번 분기 프로젝트별 비용 보고서 만들어줘. 예산 초과 항목은 매니저에게 슬랙 알림 보내고, 다음 분기 권장 예산도 추정해줘.”

이걸 단일 에이전트로 풀면:

도구 8-10개 (DB 조회, 보고서 생성, 슬랙, 분석, 추정 등)
시스템 프롬프트 30줄+
한 LLM 호출에서 너무 많은 결정

→ 여러 에이전트가 협업 하는 게 자연스럽습니다.

멀티 에이전트의 핵심.

멀티 에이전트는 “AI 여러 명이 토론하면 더 똑똑해진다”가 핵심이 아닙니다.

핵심은 복잡한 일을 역할별로 나눠서, 각 에이전트가 더 작은 문제만 보게 만드는 것입니다.

LangChain도 2025년 멀티 에이전트 벤치마크 글에서 비슷한 문제의식을 보여줍니다.

이 파트에서 구분해야 할 것

이 파트에는 비슷해 보이지만 다른 개념이 함께 나옵니다.복사

Network / Swarm
  -> 에이전트가 다음 에이전트를 직접 선택하는 구조

Handoff tool
  -> Network에서 다른 에이전트로 이동하기 위한 구현 방법

Branching / Parallel
  -> 여러 노드를 동시에 실행하는 그래프 실행 방식

셋을 한 문장씩 정리하면 다음과 같습니다.

개념	핵심 질문
Network	누가 다음 에이전트를 선택하는가?
Handoff tool	다른 에이전트로 어떻게 이동시키는가?
Branching	여러 노드를 동시에 실행할 것인가?

Network와 Branching은 같은 개념이 아닙니다.

구분	Network	Branching
핵심	직접 handoff	병렬 실행
제어	에이전트가 다음 agent 선택	그래프 edge가 동시에 실행
예	`search_agent -> db_agent`	`search/db/analyst` 동시 실행
위험	무한 루프, 추적 어려움	state 충돌, 결과 순서 불확실

4-1. Network 패턴이란

Supervisor 패턴에는 중앙 관리자 역할이 있습니다.

사용자
  ↓
Supervisor
  ├─ search_agent
  └─ db_agent

사용자 요청을 Supervisor가 보고 어느 agent에게 맡길지 결정합니다.

Network 패턴에는 중앙 Supervisor가 없습니다.

사용자
  ↓
search_agent
  ↔
db_agent

각 agent가 직접 판단합니다.

내가 처리할 수 있으면 내가 처리한다.
내 전문 영역이 아니면 다른 agent에게 넘긴다.

이번 예제의 요청은 다음과 같습니다.

dev팀 직원 정보랑 휴가 정책 알려줘

이 요청에는 두 종류의 정보가 섞여 있습니다.

휴가 정책
  -> 문서 검색 영역
  -> search_agent가 잘 처리함

dev팀 직원 정보
  -> DB 조회 영역
  -> db_agent가 잘 처리함

그래서 Network 흐름은 다음처럼 진행될 수 있습니다.

START
  ↓
search_agent
  ├─ retrieve_docs("휴가 정책")
  └─ transfer_to_db_agent("dev팀 직원 정보는 DB 조회 필요")
       ↓
     db_agent
       └─ query_db("dev팀 직원")
            ↓
          최종 답변

여기서 중요한 점은 Supervisor가 없다는 것입니다.

search_agent가 직접 db_agent에게 넘깁니다.

이 파트에서 구분해야 할 것

4-1. Network 패턴이란

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