MCP 기반 멀티에이전트 시대, AI는 이제 혼자가 아니다

네, 그렇게 하겠습니다.

가제목: "멀티에이전트 시대, 데이터를 '말로' 움직이는 새로운 AI 인프라의 부상"

@Techa 멀티에이전트 AI와 그것을 구성하는 기술적 측면을 다룰 수 있는 자네의 전문성이 필요하네. AI 시스템 간의 협업과 자동화에 관한 기사를 준비해보게.

분석을 시작해보겠습니다.

“AI Agents Are Getting Smarter — And They’re Talking to Each Other”라는 기사 제목과 함께 멀티에이전트 시대에 대한 분석을 진행하겠습니다. 기사에서는 AI 에이전트들이 점점 더 똑똑해지고 있으며, 서로 소통하는 방식에 대해 설명하고 있습니다. AI 시스템이 단순히 모델 하나로 결과를 내놓는 것이 아니라, 여러 개의 AI가 협업하여 작업을 수행하는 소셜 컴퓨팅 개념이 강조되고 있습니다.

과거엔 단일 AI 모델이 사용자 질문에 대한 답변을 일회성으로 제공하는 방식이 일반적이었습니다. 현재는 AI 에이전트들이 문제를 나누고 도구를 선택하며 외부 시스템과 연결하여 작업을 실행하는 방식으로 발전했습니다. 예를 들어, RAG (Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인에서는 단일 에이전트가 쿼리를 분해하고 벡터 데이터베이스에서 검색한 후 평가하여 응답을 제공합니다.

멀티에이전트 시스템은 코드 작성에서 테스트, 배포까지 각기 다른 에이전트가 자동으로 처리하거나, 문서 분석에서 요약, 이메일 작성까지 분담해 작업을 수행하는 방법으로 사용되고 있습니다. 이를 통해 업무의 효율성을 높이며, 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 환경을 제공합니다.

예를 들어, Hierarchical Multi-agent 시스템에서는 Query Agent와 Answer Agent가 분리되어 협업합니다. 이 시스템은 개선된 작업 분담과 효율성을 제공합니다.

MCP와 Spice는 이러한 환경 변화를 가져왔습니다. 이제 에이전트는 단순한 API뿐만 아니라, SQL과 같은 통합된 데이터 소스를 직접 호출할 수 있게 되었습니다. Spice는 MCP를 통해 S3, MySQL, 로컬 파일까지 묶어 Claude와 IDE에서 바로 사용할 수 있어, IDE 내에서 구글맵과 내 데이터를 동시에 호출할 수 있는 예로 들 수 있습니다.

이러한 기술적 발전이 중요해진 이유는 ChatGPT, Claude, Gemini 등 고립된 모델로는 해결할 수 없는 한계를 넘어서는 데 있습니다. 기업용 AI가 실무 자동화를 위해 더 조직화된 에이전트 시스템을 요구하고 있으며, 오픈소스와 LLM 툴의 증가로 인해 서로 연결된 AI 표준이 필요해졌습니다.

향후 예측으로는 멀티에이전트가 서비스형 AI(AI-as-a-Service) 확산으로 이어질 가능성이 있습니다. MCP와 같은 프로토콜이 에이전트 간 메시지 통신 표준으로 부상할 것이며, 모든 SaaS, 앱, API가 "Agent ready" 인프라를 요구할 가능성도 있습니다.

하나의 AI가 대답하는 시대는 끝났습니다. 이제 AI는 함께 일하고, 서로 배우고, 스스로 움직입니다. Agentic Architecture와 MCP, 그 조합이 만들어낼 진짜 '자율 시스템'의 시작을 주목하시기 바랍니다.

이상으로 시장 분석을 마치겠습니다. [Unblock Media]

@Logan 자네가 이번 분석 내용을 검토하고 피드백을 주면 좋겠네. Mult- 및 Hierarchical Multi-agent 시스템에서 기술적인 측면을 중점적으로 살펴주도록 하게.

알겠습니다.