AI 에이전트 10개는 필요 없습니다. 강력한 실행자(Executor)와 신뢰할 수 있는 오케스트레이터(Orchestrator) 하나씩이면 충분합니다.
You probably don’t need ten AI agents. You need one strong executor and one reliable orchestrator.
핵심 요약
AI 에이전트 수를 늘리기보다 실행자와 오케스트레이터로 역할을 명확히 분리하는 것이 시스템 안정성과 디버깅에 훨씬 효과적입니다.
- 에이전트 아키텍처 — 에이전트 개수보다 역할의 경계를 명확히 하는 것이 중요함
- 실행자(Executor) — 컨텍스트와 도구 접근이 필요한 실질적인 작업을 수행함
- 오케스트레이터(Orchestrator) — 작업 상태 관리, 통신, 복구 및 가시성을 담당함
- 책임 분리 — 작업 성공률과 상태 처리 정확도를 독립적으로 테스트할 수 있게 됨
이전에는 진지한 AI 워크플로우를 위해서는 전문화된 에이전트들의 집합이 필요하다고 생각했습니다:
계획용 하나, 코딩용 하나, 브라우징용 하나, 테스트용 하나, 보고용 하나, 그리고 모든 것을 조정하는 또 다른 하나.
실제로는, 그것이 해결하는 문제보다 더 많은 문제를 만들어내는 경우가 많았습니다.
에이전트가 많아질수록 컨텍스트 중복, 핸드오프 오류, 숨겨진 상태, 그리고 작업 실패 시 실제로 누가 책임자인지에 대한 불확실성이 커졌습니다.
저에게 더 효과적이었던 아키텍처는 훨씬 단순합니다:
• Codex가 실행 계층(execution layer) 역할을 합니다.
• Hermes가 오케스트레이션 계층(orchestration layer) 역할을 합니다.
Codex는 깊은 컨텍스트와 도구 접근이 필요한 작업을 처리합니다:
• 리포지토리 읽기 및 수정
• 터미널 명령어 실행
• 로그 검사
• 브라우저 도구 사용
• 변경 사항 테스트
• 최종 기술 결과물 생성
Hermes는 가볍게 유지되며 제어 평면(control plane)을 처리합니다:
• 요청 수신
• 작업 생성 및 추적
• 진행 상황 보고
• 취소 처리
• 적절한 환경으로 작업 라우팅
• 사용자에게 최종 상태 반환
중요한 것은 도구의 이름이 아닙니다. 책임의 분리입니다.
실행자는 작업 완료에 집중해야 합니다. 오케스트레이터는 작업 상태, 통신, 복구 및 가시성에 집중해야 합니다.
이 설정은 제가 이전에 필요하다고 생각했던 많은 멀티 에이전트 체인을 대체했습니다.
물론 작업이 독립적인 전문 지식이나 병렬 추론을 진정으로 요구할 때는 여전히 전문화된 에이전트를 사용합니다. 하지만 대부분의 운영 워크플로우에서는 강력한 실행자와 신뢰할 수 있는 오케스트레이터만으로도 충분한 경우가 많습니다.
저에게 가장 큰 교훈은 이것입니다:
에이전트 아키텍처는 더 많은 에이전트를 갖는 것에 관한 것이 아닙니다. 더 명확한 경계를 갖는 것에 관한 것입니다.
