AI 에이전트 오케스트레이션: 여러 AI 에이전트 조율하는 방법

하나의 챗봇을 만드는 것은 큰 진전처럼 느껴집니다. 하지만 챗봇이 모든 것을 처리해야 할 때가 오면, FAQ 답변, 리드 선별, 데모 예약, 티켓 에스컬레이션, 내부 도구 관리까지 동시에 하게 됩니다. 곧 한계가 드러나기 시작합니다.

AI 에이전트가 더 복잡한 역할을 맡으면서, 역할 정의가 명확해지고, 조율이 깊어지며, 시스템 전반에 걸친 더 똑똑한 작업 분배가 이루어지고 있습니다. 이는 AI 에이전트 구축을 원하는 팀에게 중요한 변화입니다.

이 시점에서는 챗봇의 지능이 아니라, 동시에 얼마나 많은 일을 하고 있는지, 그리고 그 역할 전환을 얼마나 잘 처리하는지가 중요해집니다. 문제는 지능이 아니라 조율입니다.

여기서 AI 에이전트 오케스트레이션이 필요해집니다. 만능 챗봇을 만드는 것에서 벗어나, 명확한 역할을 가진 소규모 전문 에이전트들이 하나의 시스템으로 동작하도록 설계하는 방식으로 전환하는 것입니다.

하나의 챗봇으로 할 수 있는 일의 한계에 부딪혔다면, 혼자가 아닙니다. 이 가이드에서는 에이전트 오케스트레이션이 무엇인지, 내부적으로 어떻게 작동하는지, 그리고 전용 프레임워크부터 모듈형 워크플로우까지 조율된 AI 시스템을 구축하는 방법을 안내합니다.

AI 에이전트 오케스트레이션이란?

AI 에이전트 오케스트레이션은 각각 명확한 역할을 가진 여러 전문화된 AI 에이전트를 조율해 공동의 목표를 달성하도록 하는 방법입니다. 하나의 챗봇에 모든 것을 맡기는 대신, 오케스트레이션은 시스템을 더 작고 집중된 구성 요소로 나누어 효율적으로 협업하게 합니다.

대부분의 챗봇은 단일 에이전트 시스템으로 시작합니다. 하나의 봇이 모든 것을 처리합니다. 질문에 답하고, API를 호출하고, 폼을 처리하며, 사용자의 전환을 유도하기도 합니다. 처음에는 효율적으로 느껴집니다.

하지만 사용 사례가 늘어나면 단일 에이전트 모델은 한계를 드러냅니다. 봇은 구조가 없는 만능 해결사가 되어, 여러 역할과 맥락을 동시에 처리하려다 몇 가지 분명한 문제에 직면하게 됩니다:

• 플로우 디버깅과 유지보수가 어려워집니다
• 프롬프트가 길어지고 관리가 복잡해집니다
• 어떤 부분이 어떤 역할을 담당하는지 불분명해집니다
• 새로운 사용 사례를 추가하면 기존 기능이 깨질 위험이 있습니다

이것은 단순한 기술적 부채가 아니라, 하나의 설계 문제입니다. 한 에이전트에게 여러 역할을 기대하다 보니 속도가 느려집니다.

AI 에이전트 오케스트레이션은 여러 전문화된 에이전트로 역할을 분산해 문제를 해결합니다. 각 에이전트는 기획, 조사, 데이터 수집, 사용자 상호작용 등 하나의 작업에 집중하며, 중앙 컨트롤러가 누가 언제 동작할지 결정합니다.

이 두 접근법 — 단일 에이전트 vs 다중 에이전트 — 의 차이는 단순한 구조의 차원이 아닙니다. 전략적 차이입니다. 하나는 복잡성에 맞춰 확장되고, 다른 하나는 복잡성에 무너집니다.

두 시스템이 주요 기준에서 어떻게 다른지 비교해보면 다음과 같습니다:

에이전트 오케스트레이션은 어떻게 작동하나요?

에이전트 오케스트레이션은 중앙 컨트롤러가 각 AI 에이전트가 언제, 어떻게 작업을 수행할지 관리하는 방식으로 동작합니다. 각 에이전트는 특정 기능을 담당하며, 컨트롤러가 시스템 맥락, 사용자 입력, 비즈니스 로직에 따라 이들의 행동을 조율합니다.

오케스트레이션 시스템에서는 하나의 거대한 챗봇을 만드는 것이 아니라, 각자 하나의 책임을 맡은 에이전트 집합을 설계합니다. 즉, 챗봇을 팀으로 전환하는 셈이며, 각 에이전트는 전문가처럼 행동합니다.

중앙에는 컨트롤러가 있어, 언제 어떤 에이전트가 작업을 처리할지 결정합니다. 이 컨트롤러는 규칙 기반, 완전 자율, 또는 그 중간일 수 있습니다. 역할은 작업 분배, 상태 추적, 그리고 에이전트 간 충돌 방지입니다.

각 에이전트는 좁고 독립적입니다. 요약을 생성하거나, 외부 도구를 호출하거나, 사용자 입력을 검증하거나, 다음 행동을 결정할 수 있습니다. 어떤 에이전트는 반응형이고, 어떤 에이전트는 후속 작업을 트리거할 수 있습니다. 컨트롤러는 오케스트라의 지휘자처럼 이들 사이를 오가며 조율합니다.

다중 에이전트 시스템에서의 컨텍스트 공유

다중 에이전트 시스템은 에이전트 간에 공통 메모리 — 보통 JSON 객체나 세션 상태 — 를 공유합니다. 각 에이전트는 이 컨텍스트를 읽고 쓰며, 컨트롤러는 이 업데이트를 바탕으로 다음 행동을 결정합니다.

예를 들어, 여행 계획 챗봇에서는:

• 사용자 에이전트: 대화 진행 및 선호도 수집
• 리서치 에이전트: 항공편 및 호텔 옵션 탐색
• 플래너 에이전트: 일정 구성
• 실행 에이전트: 필요한 예약 진행

이 에이전트들은 전체 상황을 알 필요가 없습니다 — 알 필요도 없습니다. 라우터 에이전트가 단계별로 이들을 조율합니다.

오케스트레이션은 챗봇이 단순 응답을 넘어 내부 협업을 통해 실제로 일을 처리할 수 있도록 확장하는 방법입니다.

AI 에이전트 오케스트레이션을 위한 주요 5가지 도구

여러 에이전트가 함께 동작해야 한다는 점을 깨달았다면, 이제 무엇으로 구축할지 고민하게 됩니다.

어떤 플랫폼은 빠른 구축과 시각적 워크플로우에 초점을 맞췄고, 어떤 플랫폼은 저수준 제어를 제공하지만 오케스트레이션은 전적으로 개발자에게 맡깁니다. 또 일부는 적당한 추상화로 빠른 개발과 유연성을 모두 제공합니다.

오늘날 에이전트 시스템 구축에 가장 유용한 5가지 도구를 소개합니다:

1. Botpress

Botpress는 모듈형 에이전트 워크플로우를 설계하고, 각 워크플로우에 역할을 부여하며, 중앙 라우터를 통해 오케스트레이션할 수 있는 완전한 에이전트 플랫폼입니다. 각 워크플로우는 독립적인 에이전트처럼 동작하며, 언제 제어를 전환할지(컨텍스트, 사용자 입력, 비즈니스 로직에 따라) 여러분 또는 자율 노드가 결정할 수 있습니다.

특징은 아이디어에서 실제 시스템까지 빠르게 전환할 수 있다는 점입니다. 에이전트는 즉석에서 코드를 작성·실행하고, 외부 API를 활용하며, 도구 사용을 동적으로 연결할 수 있습니다. 이 모든 것이 최상급 언어 모델로 구동됩니다. 단순히 플로우를 만드는 것이 아니라, 에이전트 내부에 논리를 구축하고 수직 에이전트 간에 공유하는 것입니다.

인프라를 새로 구축하지 않고도 유연성을 원하는 개발자를 위해 만들어졌습니다. 지원, 예약, 일정 관리, 온보딩, 내부 운영 등 다양한 분야에 에이전트를 배포할 때, 방해받지 않고 빠르게 출시할 수 있습니다.

주요 기능:

• 모듈형 워크플로우: 각 에이전트는 독립적이고 재사용 가능한 파이프라인으로 구성
• 중앙 라우팅: 시각적 라우터로 에이전트 간 전환과 논리 오케스트레이션
• 동적 도구 사용: 실시간 코드 실행 및 외부 API 호출 지원
• LLM 기반: OpenAI, Claude 등 주요 모델과 호환
• API 우선: 에이전트 공개 또는 CRM, 웹훅 등과 손쉬운 연동
  
  

가격:

• 무료 플랜: 시각적 빌더 및 사용량 기반 AI 포함, 월 $0
• 플러스 플랜: 분석 및 브랜딩 제거 포함, 월 $89
• 팀 플랜: 협업 도구 및 역할 기반 접근 포함, 월 $495

2. CrewAI

CrewAI는 자체 인프라 구축 없이 오케스트레이션을 원하는 팀을 위한 솔루션입니다. 팀 메타포를 기반으로 역할을 정의하고, 목표를 할당하며, 각 에이전트에 도구와 메모리를 연결합니다. 이후 에이전트들이 협력하여 작업을 완수합니다.

가장 큰 장점은 매우 빠르게 결과를 낼 수 있다는 점입니다. 몇 분 만에 플래너, 리서처, 실행자를 생성하고, 구조화된 단계로 서로 소통하게 할 수 있습니다.

완벽하진 않지만 — 맞춤 워크플로우는 약간의 추가 작업이 필요할 수 있습니다 — 대부분의 경우 빠른 결과를 제공합니다. AutoGen이 프로토콜을 프로그래밍하는 느낌이라면, CrewAI는 팀 미션을 운영하는 느낌입니다.

주요 기능:

• 역할 기반 아키텍처: 각 에이전트에 직함, 목표, 도구, 선택적 메모리 부여
• 간편한 위임: 내장 플래너 에이전트가 목표에 따라 작업 순서 결정
• 도구 통합: 함수 호출, API 요청, 브라우저 기반 도구 지원
• 공유 메모리: 에이전트가 공유 컨텍스트를 참조 및 기여 가능

가격:

• 무료 플랜: 오픈소스, 라이선스 비용 없음
• 엔터프라이즈: 공개 가격 미정 — 호스팅 제품 성숙 시 유료 플랜 예정

3. OpenAI Agents SDK

이전에는 OpenAI Swarm으로 불렸던 OpenAI Agents SDK는 OpenAI가 자체 에이전트 인프라에 본격적으로 진입한 첫 단계입니다. 개발자가 OpenAI의 GPT 모델을 활용해 구조화된 다중 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있도록 설계되었으며, 전환, 도구, 메모리가 프레임워크에 내장되어 있습니다.

각 에이전트는 지침, 도구, 가드레일을 개별적으로 부여받으며, 작업 전달 방식을 오케스트레이션할 수 있습니다. 아직 초기 단계이지만, 사용 경험은 완성도 높음을 느끼게 합니다. 내장 추적, 컨텍스트 관리, 프로덕션 수준의 어시스턴트를 별도 프레임워크 없이 만들 수 있습니다.

이미 OpenAI API를 사용 중이고 긴밀하게 통합된 의견이 반영된 방식으로 AI 에이전트를 만들고 싶다면, 이 SDK가 탄탄한 기반을 제공합니다.

주요 기능:

• 에이전트 역할: 각 에이전트의 지침, 도구, 권한 구성
• 전환: 내장 논리로 에이전트 간 제어 전달
• 추적: 시각적 검사로 다중 에이전트 워크플로우 추적 및 디버깅
• 가드레일: 입력 및 출력 검증 강제
  
  

가격:

• SDK: MIT 라이선스 기반 무료 오픈소스
• 사용 요금: OpenAI API 사용량에 따라 과금 (예: GPT-4o, 도구 호출, 벡터 저장 등)
• 도구 예시: 코드 인터프리터: 1회 $0.03, 파일 검색: 1,000회 도구 호출당 $2.50

4. AutoGen

AutoGen은 “도구가 있는 단일 에이전트” 방식을 넘어, 여러 에이전트가 서로 소통하고 상태를 추론하며 팀으로 작업을 완수해야 할 때 사용하는 시스템입니다. Microsoft가 개발했으며, 구조화된 대화로 에이전트 기반 워크플로우를 설계하는 느낌입니다.

초보자에게 친절하지 않습니다 — 그럴 의도도 없습니다. 모든 부분을 직접 연결해야 합니다: 에이전트, 역할, 발화 순서, 메시지 전달 방식, 종료 시점 등. 하지만 투명성과 완전한 제어가 필요한 본격적인 상태 기반 AI 시스템을 구축한다면, AutoGen이 필요한 모든 빌딩 블록을 제공합니다.

연구팀, 고급 빌더, 복잡한 추론을 여러 AI 에이전트에 걸쳐 모델링하려는 분들에게 가장 적합합니다. 단순히 챗봇을 설정하는 것이 아니라, 지능의 프로토콜을 설계하는 것입니다.

주요 기능:

• 대화형 에이전트 그래프: 에이전트가 정적 체인 대신 구조화된 메시징 플로우로 소통
• 오케스트레이션 제어: 발화 순서, 메모리 범위, 작업 경계 직접 정의
• 추적 및 디버깅: 내장 추적으로 다단계 작업에서 각 에이전트의 기여도 확인
• 도구 사용: 에이전트 간 커스텀 도구 및 함수 호출 지원
  
  

가격:

• 무료 오픈소스(MIT 라이선스)
• 모든 LLM 엔드포인트와 호환(OpenAI, Azure, 로컬 모델 등)

5. LangChain

LangChain 에이전트는 각 단계마다 어떤 도구를 사용할지 에이전트가 직접 선택하는 논리 기반 워크플로우를 구축할 수 있게 해줍니다. 목표를 정의하고, 검색·코드 실행·API 등 도구를 연결하면, 에이전트가 스스로 작업을 진행합니다.

가장 유연한 구성 중 하나지만, 코드 중심적입니다. 메모리, 흐름 제어, 오류 처리를 직접 관리해야 합니다. 그래프 빌더를 통한 시각적 오케스트레이션도 도입됐지만, 아직 완전한 에이전트 운영이나 행동 가시성 측면에서는 미성숙합니다.

완전한 맞춤화를 원하고 수동 통합이 괜찮다면 LangChain이 이상적입니다. 강력하지만, 직접 많은 작업을 해야 합니다.

주요 기능:

• 동적 도구 사용: 입력에 따라 에이전트가 사용할 도구를 결정
• 메모리 지원: 긴 대화를 위한 컨텍스트 메모리 추가 가능
• LangSmith 통합: 다단계 실행 추적, 디버깅, 모니터링
• 높은 확장성: 컴포넌트 오버라이드 또는 자체 도구 연결 가능
  
  

가격:

• LangChain 프레임워크: 무료 오픈소스
• LangSmith(선택 사항): 유료 디버깅 및 평가 도구
• 사용 요금: 사용 모델 및 외부 도구에 따라 상이

AI 에이전트 오케스트레이션 구현을 위한 모범 사례

대부분의 에이전트 프레임워크는 오케스트레이션이 단순히 몇 개의 플로우를 연결하고 메모리를 전달하는 일처럼 보이게 만듭니다. 하지만 두 개 이상의 에이전트가 실시간 논리를 실행하기 시작하면, 예상치 못한 방식으로 시스템이 깨지기 시작합니다.

전환이 복잡해지고 — 컨텍스트 누수가 발생합니다. 에이전트가 같은 말을 반복하기도 하고, 무엇보다 시스템이 어디서 망가졌는지 너무 늦게야 알게 됩니다.

여기 실제로 효과가 있었던 패턴들을 소개합니다 — 몇 번의 실패와 복잡한 추적 끝에 얻은 교훈입니다.

에이전트 결정을 구조화하세요

사용자 메시지에 따라 에이전트가 다음 행동을 결정하게 두면, 처음엔 똑똑한 지름길처럼 보이지만, 곧 혼란, 단계 건너뜀, 예측 불가한 행동으로 이어집니다.

이는 모델이 다음 행동을 상상하게 두기 때문입니다. 시스템의 명확한 지도가 없으니, 추측하게 되고 — 그 추측이 틀릴 수밖에 없습니다.

대신, 에이전트를 함수처럼 다루세요. 제어 명령을 출력하도록 요청하세요. 예를 들어 "calendar_agent로 라우팅" 또는 "다음 단계는 verify_info"와 같이요. 그런 다음 오케스트레이터가 다음 행동을 결정합니다. 논리는 모델 밖에 두세요 — 신뢰할 수 있는 곳에.

에이전트 메모리 범위 지정

에이전트들이 너무 많은 컨텍스트를 공유하면 문제가 생기기 시작합니다. 한 에이전트가 작업을 완료하면, 다른 에이전트가 그 작업을 되돌리기도 하고, 오래되었거나 관련 없는 데이터로 행동하게 됩니다.

이런 현상은 모든 에이전트가 동일한 글로벌 메모리 저장소를 읽고 쓸 때 발생합니다. 경계가 없습니다. 한 에이전트가 다른 에이전트의 컨텍스트를 오염시킵니다.

각 에이전트마다 개별 컨텍스트를 부여하세요. 필요한 정보만 전달하고, 그 이상은 주지 마세요. 마치 각 에이전트에게 집중된 작업 지시서만 주는 것처럼, 시스템의 전체 그룹 채팅 기록을 모두 공개하지 않는다고 생각하면 됩니다.

루프 드리프트 방지

플래너–실행자 쌍을 사용할 때는 보통 루프를 만듭니다. 플래너가 해야 할 일을 결정하고, 실행자가 실행하며, 플래너가 결과를 확인해 다음 단계를 결정합니다.

루프가 깨지는 이유는 플래너가 이미 수행된 작업을 기억하지 못하기 때문입니다. 작업 이력도, 체크리스트도 없습니다. 현재 상태만 보고 다시 시도하려고 결정합니다.

에이전트 루프를 사용한다면, 각 작업의 순서를 추적해야 합니다. 누가 무엇을 실행했고, 어떤 결과를 반환했으며, 성공했는지 여부까지 기록해야 합니다. 그래야 시스템이 같은 일을 반복하지 않게 할 수 있습니다.

구조화된 출력 반환

시스템이 정상적으로 작동하는 것처럼 보여도 — 응답이 오고, 에이전트가 똑똑하게 들려도 — 실제로는 아무 일도 일어나지 않을 수 있습니다.

에이전트가 “요약을 준비했습니다”라고 말하지만, 오케스트레이터는 다음에 무엇을 해야 할지 전혀 모릅니다.

이유는? 에이전트가 사용자에게만 말하고, 시스템에는 말하지 않기 때문입니다. 기계가 읽을 수 있는 출력이 없으니, 로직 계층이 아무 행동도 할 수 없습니다.

에이전트가 { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }처럼 구조화된 출력을 반환하도록 하세요. 그러면 오케스트레이터가 처리할 수 있습니다. Model Context Protocol과 같은 최신 에이전트 프로토콜은 이를 표준화하려고 하지만, 간단하게 시작할 수 있습니다.

작업 진행 상황 추적

가끔 시스템이 자신이 무엇을 하고 있었는지 잊어버릴 때가 있습니다. 사용자가 예상과 다르게 행동하거나, API 호출이 실패하면, 봇이 처음부터 다시 시작하거나, 심지어 작업을 끝내지 않았는데도 완료됐다고 말할 수도 있습니다.

이런 문제는 메모리를 작업 진행 상황처럼 다루기 때문입니다. 하지만 메모리는 단순한 이력일 뿐, 현재 워크플로우의 위치를 알려주지 않습니다.

따라서 별도의 작업 상태가 필요합니다. 이 상태는 다음을 추적합니다:

• 완료된 작업
• 남은 작업
• 목표가 무엇인지

이렇게 하면, 문제가 생겨도 중간에 복구해서 작업을 깔끔하게 마무리할 수 있습니다.

에이전트 시스템 구축 시작하기

Botpress는 역할 기반 에이전트 구축과 오케스트레이션에 필요한 모든 것을 제공합니다 — 모듈형 워크플로우, 실시간 메모리, 도구 사용, 그리고 모든 것을 연결하는 자율 컨트롤러까지. 논리는 직접 정의하고, 에이전트가 실제로 작업을 수행합니다.

지원 어시스턴트, 예약 플로우, 내부 운영 봇 등 무엇을 만들든, 몇 개의 워크플로우만으로 시작해 시스템이 점점 더 똑똑해질수록 확장할 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요 — 무료입니다.

자주 묻는 질문

AI 에이전트 오케스트레이션이란?

AI 에이전트 오케스트레이션이란 여러 전문화된 AI 에이전트가 시스템으로서 함께 복잡한 작업을 완수하도록 조정하는 것을 의미합니다.

에이전트 오케스트레이션은 기존 챗봇과 어떻게 다른가요?

하나의 봇이 모든 것을 처리하는 대신, 각 에이전트가 하나의 역할에 집중하고 중앙 컨트롤러가 이들을 조정합니다.

에이전트가 자율적으로 행동할 수 있나요?

네, 일부 에이전트는 후속 작업을 스스로 트리거할 수 있지만, 오케스트레이션을 통해 전체 방향이 일치하도록 유지됩니다.