함께 작동하는 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 방법

하나의 챗봇을 구축하는 것은 모든 것을 처리할 수 있을 때까지는 진정한 발전처럼 느껴집니다. 한순간은 FAQ에 답변하고, 다음 순간에는 리드를 검증하고, 데모를 예약하고, 티켓을 에스컬레이션하고, 내부 툴을 다루게 됩니다. 금방 균열이 보이기 시작합니다.

엔터프라이즈 챗봇이 더 복잡한 책임을 맡게 되면서 시스템 전반에서 더 명확한 역할 정의, 더 긴밀한 조정, 더 스마트한 작업 위임으로 변화하고 있습니다.

이 시점에서는 더 이상 구축한 챗봇이 얼마나 똑똑한지가 중요한 것이 아닙니다. 한 번에 얼마나 많은 작업을 수행할 수 있는지, 그리고 얼마나 잘 전환할 수 있는지가 중요합니다. 문제는 지능이 아닙니다. 조율입니다.

바로 여기에서 AI 에이전트 오케스트레이션이 등장합니다. 모든 것을 알고 있는 하나의 봇을 구축하는 것에서 각 에이전트가 명확한 역할을 수행하며 동시에 작동하는 소규모의 전문화된 에이전트 시스템을 설계하는 것으로 전환하는 것입니다.

챗봇 하나로 할 수 있는 일의 한계에 부딪혔다면 여러분은 혼자가 아닙니다. 이 가이드에서는 상담원 오케스트레이션의 의미와 내부 작동 방식, 전용 프레임워크부터 모듈식 워크플로까지 조율된 AI 시스템 구축을 시작하는 방법에 대해 설명합니다.

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AI 에이전트 오케스트레이션이란 무엇인가요?

대부분의 챗봇은 단일 에이전트 시스템으로 시작합니다. 하나의 봇이 질문에 답하고, API를 호출하고, 양식을 처리하고, 심지어 사용자가 전환하도록 유도하는 등 모든 것을 처리합니다. 처음에는 효율적이라고 느껴집니다.

그러나 사용 사례가 확장됨에 따라 단일 에이전트 모델은 무너지기 시작합니다. 봇은 명확한 구조가 없는 만능 재주꾼이 되어 버립니다. 봇은 역할과 컨텍스트를 한꺼번에 처리하기 때문에 몇 가지 분명한 방식으로 부담을 느끼기 시작합니다:

흐름 디버깅 및 유지 관리가 더 어려워집니다.
프롬프트가 길어지고 관리가 어려워집니다.
봇의 어느 부분이 무엇을 담당하는지는 불분명합니다.
새로운 사용 사례를 추가하면 이미 작동 중인 기능이 중단될 위험이 있습니다.

이는 단순한 기술 부채가 아니라 설계상의 문제입니다. 한 명의 상담원이 여러 명의 업무를 처리해야 하므로 속도가 느려집니다.

AI 에이전트 오케스트레이션은 여러 전문 에이전트에게 책임을 분담하여 이 문제를 해결합니다. 각 에이전트는 계획, 연구, 데이터 가져오기, 사용자 상호 작용 등 단일 작업에 집중하고 중앙 컨트롤러가 언제 누가 작업을 수행할지 결정합니다.

AI 상호작용을 처리하는 이 두 가지 접근 방식, 즉 단일 에이전트와 멀티 에이전트의 차이점은 단순히 아키텍처적인 것만이 아닙니다. 전략적인 차이입니다. 한 쪽은 복잡성에 따라 확장하는 반면, 다른 쪽은 복잡성에서 벗어나기로 결정합니다.

다음은 보다 중요한 벤치마크에서 두 시스템이 서로 어떻게 비교되는지 살펴봅니다:

다음은 보다 중요한 벤치마크에서 두 시스템이 서로 어떻게 비교되는지 살펴봅니다:

	단일 에이전트 시스템	멀티 에이전트 시스템
작업 처리	한 명의 상담원이 모든 작업을 처리합니다.	전문 상담원에게 작업이 분할됩니다.
역할 명확성	책임 소재가 모호한 경우	각 상담원에게는 명확하게 정의된 역할이 있습니다.
논리 복잡성	중앙 집중식 로직 관리가 더 어려워짐	분산된 로직은 추적 및 유지 관리가 더 쉽습니다.
적응성	딱딱하고 큰 부품을 재작업해야 하는 경우가 많습니다.	모듈형, 에이전트를 독립적으로 업그레이드 또는 교체 가능
확장성	워크플로와 책임이 증가함에 따른 어려움	사용 사례 및 도메인 전반에 걸쳐 확장 가능하도록 설계됨
디버깅	문제를 격리하거나 개별 흐름을 테스트하기 어려움	격리된 컴포넌트 테스트 및 디버깅이 더 쉬워집니다.
이상적인 사용 사례	좁고 예측 가능한 흐름을 가진 간단한 봇, 원포인트 지원에 이상적	다양한 역할과 워크플로우를 갖춘 복잡한 자동화

How does agent orchestration work?

오케스트레이션 시스템에서는 하나의 큰 챗봇을 만드는 것이 아니라 각각 하나의 업무를 처리하는 일련의 에이전트를 설계하는 것입니다. 챗봇을 팀으로 전환하여 각 에이전트가 전문가처럼 행동한다고 생각하면 됩니다.

이 시스템의 중심에는 특정 순간에 어떤 에이전트가 작업을 처리할지 결정하는 컨트롤러가 있습니다. 이 컨트롤러는 규칙 기반일 수도 있고 완전 자율적일 수도 있으며 그 중간 형태일 수도 있습니다. 컨트롤러의 역할은 간단합니다. 작업을 라우팅하고 상태를 추적하며 상담원이 서로의 발끝을 밟지 않도록 하는 것입니다.

각 에이전트는 좁고 독립적으로 설계되었습니다. 요약을 생성하거나, 외부 도구를 호출하거나, 사용자 입력을 확인하거나, 다음에 수행할 작업을 결정할 수 있습니다. 일부는 반응형(호출을 기다리는)인 반면, 일부는 후속 작업을 트리거할 수 있습니다.

컨트롤러는 오케스트라에서 악기를 지휘하는 지휘자처럼 악기 사이를 이동합니다.

여기서는 컨텍스트가 중요합니다. 전체 시스템은 에이전트 간에 이동하는 메모리(일반적으로 JSON 개체 또는 세션 상태)를 공유합니다. 각 에이전트는 이 컨텍스트에서 읽고 해당 부분이 완료되면 다시 씁니다. 컨트롤러는 업데이트된 컨텍스트를 사용하여 다음에 수행할 작업을 결정합니다.

예를 들어 여행 계획 봇을 예로 들 수 있습니다:

사용자 에이전트는 대화를 처리하고 기본 설정을 수집합니다.
리서치 에이전트가 항공편 및 호텔 옵션을 찾습니다.
플래너 상담원이 여정을 구성합니다.
실행 에이전트가 필요한 것을 예약합니다.

이 에이전트 중 누구도 전체 상황을 다 알 수는 없지만 그럴 필요는 없습니다. 라우터 에이전트가 이들을 단계별로 조율해 주기 때문입니다. 결국 오케스트레이션은 응답하는 챗봇에서 내부적으로 협업하여 업무를 처리하는 챗봇으로 확장하는 방법입니다.

AI 에이전트 오케스트레이션을 위한 상위 5가지 도구

여러 에이전트가 함께 작업해야 한다는 사실을 깨닫고 나면 다음 질문이 생깁니다: 무엇으로 구축해야 할까요? 에이전트 오케스트레이션과 관련된 툴링 분야는 빠르게 발전하고 있으며, 모든 툴이 프로덕션에 사용할 수 있는 것은 아닙니다.

일부 플랫폼은 속도와 시각적 워크플로우를 위해 제작되었습니다. 다른 플랫폼은 낮은 수준의 제어 기능을 제공하지만 오케스트레이션은 전적으로 사용자에게 맡깁니다. 그리고 일부는 유연성을 잃지 않으면서도 빠르게 움직일 수 있는 충분한 추상화를 제공하는 현명한 중간 지점에 서 있습니다.

현재 에이전트 시스템을 구축하는 데 가장 유용한 5가지 도구는 다음과 같습니다:

도구	강점	제한 사항	참고
Botpress	시각적 에이전트 빌더, 빠른 출시, 동적 도구 사용 지원	고급 라우팅 또는 외부 API 호출을 위한 설정이 필요합니다.	메모리가 포함된 전체 에이전트 플랫폼
CrewAI	역할 기반 구조, 빠른 프로토타이핑, 내장 플래너 및 메모리	오케스트레이션 로직에 대한 제어력 저하, 호스팅 버전은 아직 성숙 단계에 있음	오픈 소스, 클라우드 버전 출시 예정
OpenAI 에이전트 SDK	네이티브 OpenAI 도구 지원, 핸드오프, 추적, 가드레일	광범위한 오케스트레이션 사용을 위해 초기 단계의 OpenAI API가 필요합니다.	OpenAI 스택에 적합
자동 생성	상담원 메시징, 루프 및 도구 사용에 대한 심층적인 제어	가파른 학습 곡선, 높은 복잡성, 초보자에게 적합하지 않음	연구 설정에 이상적
랭체인 에이전트	고도로 사용자 정의 가능하고 강력한 도구 라우팅, 많은 LLM 제공업체와 연동 가능	코드가 많고, 그래프 오케스트레이션이 성숙하지 않으며, 에이전트 추론을 대규모로 관리하기 어렵습니다.	제어를 원하는 빌더에게 적합

1. Botpress

Botpress 모듈식 에이전트 워크플로를 설계하고, 특정 역할을 할당하고, 중앙 라우터를 통해 오케스트레이션할 수 있는 완전한 에이전트 플랫폼입니다. 각 워크플로는 독립형 에이전트처럼 작동하며 컨텍스트, 사용자 입력 또는 비즈니스 로직에 따라 제어 전환 시기를 결정할 수 있습니다(또는 자율 노드에 맡기세요).

아이디어에서 실제 시스템으로 얼마나 빠르게 전환할 수 있는지도 눈에 띕니다. 상담원은 최고 수준의 언어 모델을 기반으로 즉시 코드를 작성 및 실행하고, 외부 API를 사용하며, 동적으로 툴 사용을 연결할 수도 있습니다. 단순히 플로우를 구축하는 것이 아니라 상담원 내부에 존재하는 로직을 구축하는 것입니다.

인프라를 재구축하지 않고도 유연성을 원하는 개발자를 위해 만들어졌습니다. 지원, 스케줄링, 온보딩 또는 내부 운영 전반에 걸쳐 에이전트를 배포하는 경우 방해가 되지 않고 바로 출시할 수 있습니다.

주요 기능:

모듈식 워크플로: 각 에이전트는 격리된 재사용 가능한 파이프라인으로 구축됩니다.
중앙 라우팅: 시각적 라우터가 에이전트 핸드오프 및 로직을 오케스트레이션합니다.
동적 도구 사용: 실시간으로 코드를 실행하고 외부 API를 호출하세요.
LLM: OpenAI 및 Claude와 같은 최고의 파운데이션 모델과 호환 가능
API 우선: 상담원을 쉽게 노출하거나 CRM, 웹후크 등과 연결할 수 있습니다.

가격:

무료 요금제: 비주얼 빌더 및 사용량 기반 AI가 포함된 월 $0
Plus 요금제: 월 $89(분석 및 브랜딩 제거 포함)
팀 요금제: 월 $495(협업 도구 및 역할 기반 액세스 포함)

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2. CrewAI

CrewAI는 오케스트레이션이 필요하지만 전체 오케스트레이션 엔진을 구축하고 싶지 않은 최적의 지점에 도달합니다. 역할을 정의하고, 목표를 할당하고, 에이전트에게 도구와 메모리를 제공하는 등 팀의 은유를 기반으로 설계되었습니다. 그런 다음 에이전트가 함께 작업하여 작업을 완료하도록 합니다.

가장 좋은 점은 작업을 얼마나 빨리 진행할 수 있느냐입니다. 몇 분 안에 기획자, 연구자, 실행자로 구성된 팀을 가동하여 체계적인 단계에 따라 서로 대화할 수 있습니다.

사용자 지정 워크플로에는 여전히 약간의 해킹이 필요할 수 있는 등 완벽하지는 않지만 대부분의 사용 사례에서 빠른 성능을 제공합니다. AutoGen이 프로토콜을 프로그래밍하는 것처럼 느껴진다면 CrewAI는 분대와 함께 임무를 수행하는 것처럼 느껴집니다.

주요 기능:

역할 기반 아키텍처: 각 에이전트에는 직책, 목표, 도구 및 선택적 메모리가 있습니다.
간편한 위임: 기본 제공 플래너 에이전트가 목표에 따라 작업 순서를 결정합니다.
도구 통합: 함수 호출, API 요청 및 브라우저 기반 도구 지원
공유 메모리: 상담원이 공유 컨텍스트를 참조하고 기여할 수 있습니다.

가격:

무료 요금제: 오픈 소스, 라이선스 비용 없음
Enterprise: 공개되지 않음 - 호스팅 제품이 성숙해지면 유료 요금제가 예상됩니다.

3. OpenAI 에이전트 SDK

이전에는 OpenAI 스웜이라고 불렸던 OpenAI 에이전트 SDK는 퍼스트 파티 에이전트 인프라에 대한 OpenAI첫 번째 실제 단계입니다. 개발자가 프레임워크에 내장된 핸드오프, 도구 및 메모리를 통해 OpenAI 모델을 사용하여 구조화된 멀티 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있도록 설계되었습니다.

각 상담원에게 지침, 도구, 가드레일이 제공되며, 상담원이 서로에게 작업을 전달하는 방법을 조율할 수 있습니다. 아직 초기 단계이지만 세련된 느낌이 듭니다. 추적, 컨텍스트 관리가 기본으로 제공되며 별도의 프레임워크를 연결하지 않고도 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

이미 OpenAI API로 작업 중이고 긴밀하게 통합된 의견에 따라 AI 에이전트를 구축하고자 하는 경우, 이 SDK를 통해 탄탄한 기반을 마련할 수 있습니다.

주요 기능:

상담원 역할: 각 상담원에 대한 지침, 도구 및 권한 구성하기
핸드오프: 기본 제공 로직을 사용하여 에이전트 간 제어권 전달
추적: 시각적 검사를 통한 멀티 에이전트 워크플로 추적 및 디버그
가드레일: 입력 및 출력에 유효성 검사 적용

가격:

SDK: MIT 라이선스에 따른 무료 오픈 소스
사용 비용: OpenAI API 사용량당 지불(예: GPT, 도구 호출, 벡터 저장소)
도구 예시: 코드 인터프리터: $0.03/회, 파일 검색: $2.50/1k 도구 호출

4. 자동 생성

AutoGen은 "단일 상담원이 도구를 사용하는" 접근 방식에서 벗어나 여러 상담원이 서로 대화하고 상태를 추론하며 팀으로 작업을 완료하는 시스템이 필요한 경우에 적합합니다. Microsoft에서 구축했으며 상담원 기반 워크플로를 구조화된 대화로 설계하는 것과 같은 느낌을 줍니다.

초보자 친화적이지 않으며, 그렇게 하려고 하지도 않습니다. 에이전트, 에이전트의 역할, 누가 언제 말하고, 어떻게 메시지를 전달하며, 언제 중단할지 등 모든 부분을 직접 설정해야 합니다. 하지만 투명성과 완전한 제어가 필요한 심각한 상태 저장형 AI 시스템에서 작업하는 경우 AutoGen은 필요한 정확한 빌딩 블록을 제공합니다.

연구팀, 고급 빌더 또는 여러 AI 에이전트에서 복잡한 추론을 모델링하려는 모든 사용자에게 가장 적합합니다. 챗봇을 '구성'하는 것이 아니라 인텔리전스 프로토콜을 설계하는 것입니다.

주요 기능:

대화형 에이전트 그래프: 에이전트는 정적 체인 대신 구조화된 메시징 플로우를 통해 통신합니다.
오케스트레이션 제어: 턴-테이킹, 메모리 범위 및 작업 경계를 정의합니다.
추적 및 디버깅: 기본 제공 추적 기능을 통해 다단계 작업에서 각 에이전트의 기여도를 검사할 수 있습니다.
도구 사용: 상담원 전반에서 사용자 지정 도구 및 함수 호출을 지원합니다.

가격:

무료 오픈 소스(MIT 라이선스)
모든 LLM 엔드포인트OpenAI, Azure, 로컬 모델OpenAI에서 사용 가능

5. LangChain

LangChain 에이전트를 사용하면 에이전트가 각 단계에서 사용할 도구를 선택하는 로직 기반 워크플로를 구축할 수 있습니다. 목표를 정의하고 검색, 코드 실행 또는 API와 같은 도구를 연결한 다음 에이전트가 작업을 추론하도록 할 수 있습니다.

가장 유연한 설정 중 하나이지만 매우 코드 우선적인 설정이기도 합니다. 메모리, 흐름 제어 및 오류 처리를 직접 처리해야 합니다. 시각적 오케스트레이션을 위한 그래프 빌더가 도입되었지만 아직 완전한 에이전트 운영이나 에이전트 행동에 대한 명확한 가시성을 제공하기에는 충분히 성숙하지 않았습니다.

완전한 사용자 정의를 원하고 수동으로 연결하는 것에 신경 쓰지 않는다면 LangChain이 이상적입니다. 강력하지만 많은 작업이 필요할 것으로 예상됩니다.

주요 기능:

동적 도구 사용: 에이전트는 입력에 따라 어떤 도구를 호출할지 결정합니다.
메모리 지원: 긴 대화를 위한 문맥 메모리 추가
LangSmith 통합: 다단계 실행 추적, 디버그 및 모니터링
확장성이 뛰어납니다: 구성 요소 재정의 또는 도구 플러그인

가격:

랭체인 프레임워크: 무료 오픈소스
LangSmith(선택 사항): 유료 디버깅 및 평가 도구
사용 비용: 사용하는 모델 및 타사 도구에 따라 다릅니다.

상담원 워크플로우 구축에서 얻은 교훈

대부분의 에이전트 프레임워크는 오케스트레이션이 단지 몇 개의 플로우를 연결하고 메모리를 전달하는 것에 불과한 것처럼 느껴집니다. 하지만 두 명 이상의 에이전트가 라이브 로직을 실행하면 예상치 못한 방식으로 문제가 발생하기 시작합니다.

핸드오프가 지저분해지면 컨텍스트가 유출됩니다. 상담원들은 같은 실수를 반복합니다. 그리고 무엇보다도 너무 늦을 때까지 시스템이 어디에서 고장 났는지 알 수 없다는 것이 가장 큰 문제입니다.

다음은 몇 가지 고장 난 시스템을 배송하고 혼란을 겪은 후에야 비로소 알게 되는 작동하는 패턴입니다.

구조 에이전트 의사 결정

상담원이 사용자의 메시지에 따라 다음에 수행할 작업을 결정하도록 하는 것은 현명한 지름길처럼 보일 수 있지만 금방 혼란을 초래합니다. 워크플로가 순서에 맞지 않게 트리거되고 단계가 건너뛰며 시스템을 예측할 수 없게 됩니다.

무슨 일이 일어나고 있는지 모델이 다음 동작을 환각하도록 내버려두고 있습니다. 이 모델은 시스템에 대한 명확한 지도를 가지고 있지 않습니다. 그래서 추측을 하다가 틀린 추측을 하기도 합니다.

대신 상담원을 함수처럼 취급하세요. "route to calendar_agent" 또는 "다음 단계는 verify_info"와 같은 제어 명령을 출력하도록 요청하세요. 그러면 오케스트레이터가 이를 사용하여 다음에 일어날 일을 결정합니다. 로직을 신뢰할 수 있는 모델 외부에 보관하세요.

범위 에이전트 메모리

상담원이 너무 많은 컨텍스트를 공유하면 문제가 발생하기 시작합니다. 한 상담원이 작업을 완료하면 다른 상담원은 오래되거나 관련 없는 데이터에 따라 작업을 취소합니다. 워크플로를 더 많이 추가할수록 더 복잡해집니다.

이는 모든 상담원이 동일한 메모리 저장소를 읽고 쓸 때 발생합니다. 경계가 없습니다. 한 에이전트가 다른 에이전트의 컨텍스트를 오염시키면 갑자기 추적하기 어려운 방식으로 문제가 발생합니다.

각 상담원에게 고유한 범위의 컨텍스트를 제공하세요. 필요한 내용만 전달하고 그 이상은 전달하지 마세요. 각 상담원에게 시스템의 그룹 채팅 기록에 대한 전체 액세스 권한이 아니라 집중적인 작업 요약만 제공한다고 생각하면 됩니다.

루프 드리프트 중지

플래너-실행자 쌍을 사용할 때는 일반적으로 플래너가 해야 할 일을 결정하고, 실행자가 실행하고, 플래너가 결과를 확인하여 다음 작업을 결정하는 루프를 만들게 됩니다.

플래너에 이미 수행한 작업에 대한 기억이 없기 때문에 루프가 중단됩니다. 작업 기록이 없습니다. 체크리스트도 없습니다. 플래너는 현재 상태만 보고 다시 시도하기로 결정합니다.

에이전트 루프를 사용하는 경우에는 누가 무엇을 실행했는지, 무엇을 반환했는지, 성공했는지 등 각 작업 턴을 추적해야 합니다. 그래야 시스템이 꼬리를 쫓는 것을 막을 수 있습니다.

구조화된 출력 반환

응답이 돌아오고 상담원이 똑똑하게 말하는 등 시스템이 작동하는 것처럼 보일 수 있지만 뒤에서는 아무 일도 일어나지 않습니다. 상담원이 "요약은 이렇습니다."라고 말하지만 오케스트레이터는 다음에 무엇을 해야 할지 전혀 모릅니다.

그 이유는 무엇일까요? 상담원이 시스템이 아닌 사용자와 대화하고 있기 때문입니다. 기계가 읽을 수 있는 출력이 없으므로 로직 계층에서 작업할 것이 없습니다.

Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.