다중 에이전트 시스템 (multi-agent system)

**다중 에이전트 시스템 (MAS, multi-agent system)**은 둘 이상의 자율적인 AI 에이전트가 협력하여 단일 에이전트에게는 너무 크거나, 너무 다양하거나, 너무 위험한 문제를 해결하는 아키텍처입니다. 이 용어는 현대 AI에 앞서며 — 1980년대의 분산 시스템 및 게임 이론 연구에 뿌리를 둡니다 — 일반 추론자로 동작할 수 있는 대규모 언어 모델 (LLM)의 부상으로 부활했습니다.

전형적인 LLM 기반 MAS에서는 코디네이터 에이전트가 작업을 분해하고 전문화된 워커들에게 하위 작업을 할당합니다 — 예를 들어 플래너, 리서처, 프로그래머, 테스터, 비평가. 에이전트들은 구조화된 메시지로 통신하고, 중간 상태를 공유하며, MCP 같은 프로토콜을 통해 외부 도구를 사용할 수 있습니다. AutoGen, CrewAI, LangGraph, Anthropic의 Agent SDK 같은 프레임워크가 이 패턴을 재현 가능하게 만듭니다.

다중 에이전트 설계는 코드 생성, 연구 및 작성 파이프라인, 데이터 분석, 고객 지원 자동화에서 인기가 있습니다. 역할 분리, 자기 비평, 독립적인 단계의 병렬화를 통해 단일 에이전트 베이스라인을 능가할 수 있습니다 — 그러나 새로운 실패 양상도 도입합니다. 연쇄적 오류, 무한 루프, 조정 오버헤드입니다.