AI 에이전트의 주요 워크플로우 패턴과 활용 시점

AI 에이전트는 스스로 판단하며 움직입니다. 워크플로우는 그 자율성에 구조를 부여하는 방식입니다. 워크플로우는 실행 패턴을 정의함으로써, 여러 단계의 조율과 예측 가능한 결과가 필요한 복잡한 문제에 에이전트의 역량을 효과적으로 집중시킵니다.

여러 에이전트가 함께 작동해야 한다면, 핵심 질문은 하나입니다. 어떤 패턴이 이 문제에 맞는가?

수십 개 팀의 AI 에이전트 구축을 함께한 경험을 돌아보면, 프로덕션 환경에서 실제 사용 사례의 대부분은 세 가지 패턴으로 수렴됩니다. 순차(sequential), 병렬(parallel), 평가-최적화(evaluator-optimizer)입니다.

각 패턴은 서로 다른 문제를 해결하며, 잘못된 패턴을 선택하면 지연 시간, 토큰 비용, 안정성 면에서 대가를 치르게 됩니다. 이 글에서는 세 패턴 모두를 자세히 살펴보고, 각각 언제 적합한지, 어떻게 조합할 수 있는지 안내합니다.

워크플로우와 에이전트의 협력 방식

팀을 이끌어본 경험이 있다면, 워크플로우의 개념은 이미 직관적으로 이해하고 있을 겁니다.

제조업의 조립 라인을 떠올려보세요. 각 공정의 작업자는 자신의 영역에서 판단을 내리지만, 전체 흐름은 사전에 설계되어 있습니다. 개별 단계에서 경로 선택이나 재시도 같은 동적 결정이 이루어지더라도 마찬가지입니다.

에이전트 워크플로우도 같은 원리로 작동합니다.

워크플로우와 자율 에이전트의 차이

워크플로우는 에이전트의 자율성을 대체하는 것이 아니라, 그 자율성이 발휘되는 범위와 방식을 규정합니다.

완전 자율 에이전트는 모든 것을 스스로 결정합니다. 어떤 도구를 쓸지, 어떤 순서로 작업할지, 언제 멈출지까지 모두 에이전트의 판단에 달려 있습니다.

워크플로우는 구조를 제공합니다. 전체 흐름을 설계하고, 체크포인트를 정의하며, 각 단계에서 에이전트가 작동하는 범위를 설정합니다. 그 범위 안에서 에이전트는 여전히 동적으로 움직일 수 있습니다.

워크플로우의 각 단계에서도 에이전트는 자신의 추론 능력과 도구 활용 역량을 온전히 발휘합니다. 다만 전체 오케스트레이션은 정해진 경로를 따릅니다. 워크플로우 패턴은 각 단계에서 에이전트의 지능을 활용하면서도, 전체 작업이 예측 가능한 방식으로 흘러가도록 보장합니다.

에이전트 워크플로우 패턴

프로덕션 환경에서 가장 자주 등장하는 워크플로우 패턴은 세 가지입니다. 이 패턴들은 고정된 틀이 아니라 조합 가능한 빌딩 블록으로 이해하는 것이 좋습니다. 요구사항이 복잡해질수록 패턴을 중첩하거나 조합해서 활용하게 됩니다.

1. 순차 워크플로우 — 정해진 순서대로 작업을 실행할 때
2. 병렬 워크플로우 — 독립적인 작업을 여러 에이전트가 동시에 처리할 때
3. 평가-최적화 워크플로우 — 결과물을 반복적으로 개선해야 할 때

각 워크플로우 유형은 특정 문제를 해결하며, 복잡성·비용·성능 측면에서 명확한 트레이드오프를 수반합니다.

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문제를 해결할 수 있는 가장 단순한 패턴부터 시작하세요. 기본은 순차입니다. 지연 시간이 병목이고 작업이 독립적일 때 병렬로 전환하고, 품질 향상을 측정할 수 있을 때에만 평가-최적화 루프를 추가하세요.

순차 워크플로우

순차 워크플로우는 작업을 미리 정해진 순서대로 실행합니다.

각 단계의 에이전트는 입력을 처리하고, 판단을 내리고, 필요한 경우 도구를 호출한 뒤, 결과를 다음 단계로 넘깁니다. 결과적으로 출력이 시스템을 선형으로 흐르는 명확한 연쇄 구조가 만들어집니다.

활용 시점: 순차 워크플로우는 작업이 명확한 의존 관계를 가진 단계들로 자연스럽게 나뉠 때 가장 빛을 발합니다. 모든 것을 한 번에 처리하는 대신 각 에이전트가 특정 하위 작업에 집중하게 함으로써, 다소의 지연 시간을 감수하고 높은 정확도를 얻는 방식입니다.

다음 경우에 순차 워크플로우를 활용하세요:

• 각 단계가 이전 결과에 의존하는 다단계 프로세스
• 각 단계가 특정 가치를 더하는 데이터 변환 파이프라인
• 본질적인 의존성으로 인해 병렬화가 불가능한 작업
• 초안-검토-다듬기 사이클 같은 반복적 개선 과정

피해야 할 경우: 단일 에이전트가 전체 작업을 효과적으로 처리할 수 있거나, 에이전트들이 순차적으로 넘겨받는 방식이 아니라 협력해야 하는 상황이라면 순차 워크플로우를 고집할 이유가 없습니다. 작업의 성격에 맞지 않는 구조를 억지로 끼워 맞추면 불필요한 복잡성만 늘어납니다.

예시: 각 단계에서 실질적으로 다른 작업이 이루어질 때 순차 워크플로우가 잘 작동합니다.

• 마케팅 카피를 작성한 후 여러 언어로 번역하거나, 문서에서 데이터를 추출한 뒤 스키마 검증을 거쳐 데이터베이스에 적재하는 흐름이 대표적입니다.
• 콘텐츠 모더레이션 파이프라인도 순차 방식에 잘 맞습니다. 콘텐츠 추출, 분류, 모더레이션 규칙 적용, 적절한 경로로 라우팅하는 순서로 이어집니다.

실전 팁: 먼저 단일 에이전트로 파이프라인을 구성해 보세요. 각 단계를 프롬프트의 일부로 넣는 방식입니다. 그것만으로 충분하다면, 추가적인 복잡성 없이 문제를 해결한 겁니다. 단일 에이전트가 안정적으로 처리하지 못할 때에만 다단계 워크플로우로 전환하세요.

병렬 워크플로우

병렬 워크플로우는 독립적인 작업들을 여러 에이전트에 분산해 동시에 실행합니다. 한 에이전트가 끝날 때까지 기다렸다가 다음을 시작하는 대신, 여러 에이전트를 동시에 구동하고 결과를 하나로 합칩니다.

작업 간 의존성이 없는 경우, 이 패턴은 속도를 크게 높일 수 있습니다.

이 방식은 분산 시스템의 팬아웃/팬인(fan-out/fan-in) 패턴과 유사합니다. 동일하거나 연관된 작업을 여러 에이전트에 분배하고, 각 에이전트가 독립적으로 처리한 뒤, 그 출력을 집계하거나 종합합니다.

에이전트들은 서로에게 작업을 넘기지 않습니다. 각자 독립적으로 작동하며 전체 작업에 기여하는 결과물을 만들어냅니다.

활용 시점: 병렬화는 작업을 독립적인 하위 작업으로 나눌 수 있고 동시 처리의 이점이 있을 때, 또는 같은 문제를 여러 관점에서 바라볼 필요가 있을 때 효과적입니다. 또한 팀 간 역할 분리를 가능하게 해줍니다. 서로 간섭 없이 각 팀이 개별 에이전트를 독립적으로 개발하고 최적화할 수 있습니다. 복잡한 작업의 경우, 모든 것을 하나의 API 호출로 처리하려 하기보다 각 고려사항을 별도의 호출로 처리하는 편이 더 나은 결과로 이어지는 경우가 많습니다.

다음 경우에 병렬 워크플로우를 고려하세요:

• 서로 다른 에이전트가 각기 다른 측면을 담당하는 분할 방식 (예: 한 에이전트는 쿼리를 처리하고 다른 에이전트는 안전 문제를 검토)
• 각 에이전트가 서로 다른 품질 차원을 평가하는 시나리오
• 여러 에이전트가 동일한 콘텐츠를 분석하고 그 판단을 종합하는 투표 방식

피해야 할 경우: 에이전트들이 누적된 맥락을 공유해야 하거나 서로의 작업 위에 쌓아가며 진행해야 할 때는 병렬 워크플로우가 적합하지 않습니다. API 할당량처럼 리소스 제약으로 인해 동시 처리가 비효율적인 경우, 또는 에이전트들 간의 결과 충돌을 처리할 명확한 전략이 없는 경우에도 이 패턴은 피하세요. 결과 집계가 지나치게 복잡해지거나 출력 품질을 저하시킨다면, 병렬화의 이점이 없습니다.

예시: 병렬 워크플로우가 잘 맞는 경우는 다음과 같습니다.

• 평가 자동화 (각 에이전트가 서로 다른 품질 지표를 검토)나 코드 리뷰 (여러 에이전트가 각기 다른 취약점 유형을 검사)
• 문서 분석도 병렬 방식이 강점을 발휘하는 영역입니다. 핵심 주제 추출, 감성 분석, 사실 검증을 병렬로 처리한 후 인사이트를 통합합니다.

실전 팁: 병렬 에이전트를 구현하기 전에 집계 전략부터 설계하세요. 다수결을 채택할 건가요? 신뢰도 점수를 평균 낼 건가요? 가장 전문화된 에이전트의 판단을 따를 건가요? 결과를 어떻게 종합할지 명확한 계획이 없다면, 서로 충돌하는 결과물만 모이고 해결 방법이 없는 상황에 빠질 수 있습니다.

평가-최적화 워크플로우

평가-최적화 워크플로우는 두 에이전트를 반복 사이클로 묶습니다. 하나는 콘텐츠를 생성하고, 다른 하나는 특정 기준에 따라 평가합니다. 생성 에이전트는 그 피드백을 바탕으로 결과물을 개선합니다. 이 과정은 품질 기준을 충족하거나 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 계속됩니다.

핵심 통찰은 생성과 평가가 본질적으로 다른 인지 작업이라는 점입니다. 두 역할을 분리하면 각 에이전트가 전문화될 수 있습니다. 생성 에이전트는 콘텐츠 생산에, 평가 에이전트는 일관된 품질 기준 적용에 집중합니다.

활용 시점: AI 평가자가 일관되게 적용할 수 있는 명확하고 측정 가능한 품질 기준이 있을 때, 그리고 초안과 최종 품질 사이의 격차가 추가적인 토큰과 지연 시간을 감수할 만큼 의미 있을 때 이 패턴이 효과적입니다.

다음 경우에 평가-최적화 워크플로우를 고려하세요:

• 특정 요건이 있는 코드 생성 (보안 기준, 성능 벤치마크, 스타일 가이드라인)
• 어조와 정확성이 중요한 비즈니스 커뮤니케이션
• 초안 품질이 요건에 지속적으로 미치지 못하는 모든 상황

피해야 할 경우: 첫 시도의 품질이 이미 요건을 충족한다면, 불필요한 반복에 토큰을 낭비하는 꼴이니 평가-최적화 워크플로우를 쓸 필요가 없습니다. 즉각적인 응답이 필요한 실시간 애플리케이션, 기본적인 분류 같은 단순 작업, 또는 평가 기준이 너무 주관적이어서 AI 평가자가 일관되게 적용하기 어려운 경우에도 이 패턴은 맞지 않습니다. 코드 스타일 검사처럼 결정론적 도구(린터 등)가 존재한다면 그쪽을 활용하세요. 리소스 제약이 품질 향상보다 클 때도 마찬가지입니다.

예시: 평가-최적화 워크플로우가 잘 맞는 경우는 다음과 같습니다.

• API 문서 생성 (생성 에이전트가 문서를 작성하고, 평가 에이전트가 코드베이스 기준으로 완성도·명확성·정확성을 검토)
• 고객 커뮤니케이션 작성 (생성 에이전트가 이메일 초안을 작성하고, 평가 에이전트가 어조와 정책 준수 여부를 검토)
• SQL 쿼리 생성 (생성 에이전트가 쿼리를 작성하고, 평가 에이전트가 효율성과 보안 문제를 검토)

실전 팁: 반복을 시작하기 전에 종료 조건을 명확히 정의하세요. 최대 반복 횟수와 구체적인 품질 기준을 미리 설정하세요. 이런 가드레일 없이는, 평가 에이전트가 사소한 문제를 계속 찾아내고 생성 에이전트가 끝없이 수정하는 동안 실제 품질은 한계에 도달한 채 비용만 쌓이는 상황이 벌어질 수 있습니다. '이 정도면 충분하다'는 기준을 미리 정해두세요.

적합한 워크플로우 패턴 선택하기

어떤 워크플로우 패턴이 맞는지는 작업 구조, 품질 요건, 리소스 제약에 따라 달라집니다.

패턴을 선택하기 전에, 먼저 단일 에이전트 호출로 작업을 시도해 보세요. 품질 기준을 충족한다면 그걸로 충분합니다. 부족하다면 어디서 실패하는지 파악하세요. 그 지점이 어떤 패턴을 선택해야 할지 알려줍니다.

다음 질문들이 선택에 도움이 됩니다.

• 단일 에이전트가 이 작업을 효과적으로 처리할 수 있는가? 그렇다면 워크플로우는 필요 없습니다.
• 작업에 명확한 순차적 의존성이 있는가? 순차 워크플로우를 활용하세요.
• 하위 작업들을 독립적으로 동시에 처리할 수 있고, 더 빠른 완료가 실질적으로 도움이 되는가? 병렬 워크플로우를 고려하세요.
• 반복적인 개선을 통해 품질이 의미 있게 향상되는가? 평가-최적화 패턴을 고려하세요.

패턴을 선택한 후에는 다음 사항도 함께 고려하세요:

• 장애 처리: 각 단계의 폴백(fallback) 동작과 재시도 로직을 정의하세요.
• 지연 시간과 비용 제약: 운용 가능한 에이전트 수와 허용 가능한 반복 횟수가 여기서 결정됩니다.
• 개선 효과 측정: 단일 에이전트로 기준점(baseline)을 먼저 측정해야 워크플로우가 실제로 도움이 되는지 확인할 수 있습니다.

패턴 조합: 이 패턴들은 상호 배타적이지 않습니다. 복잡성이 요구하는 만큼 중첩해서 활용할 수 있습니다.

• 평가-최적화 워크플로우에서 여러 평가자가 각기 다른 품질 차원을 동시에 검토하는 병렬 평가를 접목할 수 있습니다.
• 순차 워크플로우의 특정 단계에서 여러 독립적인 작업을 병렬로 처리한 후 다음 단계로 넘어가는 구성도 가능합니다.

핵심은 실제 요구사항에 맞게 패턴의 복잡도를 조율하는 것입니다. 할 수 있다는 이유만으로 병렬 처리를 추가하지 마세요. 동시 실행이 명확한 이점을 제공할 때 추가하세요. 출력 품질이 측정 가능한 수준으로 향상되지 않는다면, 평가-최적화 루프도 도입할 필요가 없습니다.

단계적으로 워크플로우를 발전시키세요

가장 좋은 조언은 하나입니다. 문제를 해결할 수 있는 가장 단순한 패턴으로 시작하세요. 순차 워크플로우로 충분하다면 병렬화를 추가할 이유가 없습니다. 첫 번째 시도의 품질이 기준을 충족한다면, 평가-최적화 루프는 건너뛰어도 됩니다.

이 세 가지 패턴은 요구사항이 변화해도 명확한 업그레이드 경로를 제공합니다. 순차 워크플로우는 병목 단계에 병렬 처리를 추가할 수 있고, 에이전트 기반 접근 방식은 품질 기준이 높아지면 평가 기능을 더할 수 있습니다. 이 패턴들은 모듈 방식으로 설계되어 있어 전면적인 재작성 없이 확장할 수 있습니다.

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