AI 에이전트를 분산 시스템처럼 구현해보기
I tried implementing AI Agents Like Distributed Systems
핵심 요약
단일 프롬프트 대신 전문화된 에이전트를 워크플로우로 연결해 분산 시스템처럼 설계하는 방식을 제안함.
- 전문화된 에이전트 — 범용 모델 대신 특정 작업에 특화된 에이전트를 사용하여 시스템 안정성을 높임.
- 타입 기반 데이터 — 구조화된 데이터 전달을 통해 프롬프트 체이닝의 무작위성을 줄임.
- 병렬 워크플로우 — 에이전트를 병렬로 실행하여 응답 속도와 추론 품질을 동시에 개선함.
- 실행 추적 디버깅 — 전체 실행 과정을 추적하여 시스템 오류를 파악하기 쉽게 만듦.
대부분의 에이전트 설정은 하나의 거대한 프롬프트와 몇 개의 도구를 사용하는 동일한 패턴을 따릅니다.
작동은 하지만 규모를 키우려고 하면 환각 현상이 발생하고, 디버깅이 까다로워져 시스템의 어느 부분이 실제로 실패했는지 파악하기 어려워집니다.
그 대신 저는 에이전트를 분산 파이프라인처럼 구조화하여, 각각 하나의 작업을 수행하는 여러 전문 에이전트를 워크플로우로 조정하는 방식을 시도했습니다.
이 시스템은 작은 “연구 위원회”처럼 작동합니다:
• 플래너가 작업을 세분화합니다
• 두 개의 에이전트가 병렬로 실행됩니다(예: 낙관적 시나리오 vs 비관적 시나리오)
• 별도의 에이전트가 결과를 종합하여 최종 결과물을 만듭니다
• 모든 데이터는 구조화되고 타입이 지정된 형태로 흐릅니다
몇 가지 눈에 띄는 점이 있었습니다:
• 에이전트가 범용이 아닌 전문화되었을 때 시스템이 더 안정적으로 느껴집니다
• 타입이 지정된 데이터 전달은 프롬프트 체이닝에서 발생하는 무작위성을 크게 줄여줍니다
• 에이전트를 채팅 루프가 아닌 백그라운드 워크플로우로 실행하는 것이 더 적합합니다
• 병렬 에이전트는 지연 시간과 추론 품질을 모두 향상시킵니다
• 전체 실행 추적을 확보하면 디버깅이 훨씬 실용적으로 변합니다
흥미로운 변화는 “멀티 에이전트” 자체보다는 프롬프트가 아닌 시스템 관점에서 생각하는 것입니다.
데모는 간단하지만, 이 패턴은 실제 프로덕션 AI 시스템이 구축될 방식에 훨씬 가깝고, 챗봇보다는 마이크로서비스에 더 가깝게 느껴집니다.
워크스루 + 코드
