AI 에이전트 오케스트레이션이란 무엇인가요?

AI 에이전트 오케스트레이션이 단일 범용 AI 솔루션에 의존하는 대신, 각각 특정 작업을 위해 설계된 AI 에이전트 네트워크를 사용하여 복잡한 워크플로와 프로세스를 자동화합니다.

AI 에이전트 오케스트레이션을 완전히 이해하려면 먼저 AI 에이전트 자체를 이해하는 것이 필수적입니다. 여기에는 사용자의 프롬프트를 기반으로 독창적인 콘텐츠를 만드는 생성형 AI와 최소한의 감독으로 자율적으로 의사 결정을 내리고 행동하는 에이전틱 AI의 두 가지 주요 유형 간의 차이점을 이해하는 것이 포함됩니다.

AI 어시스턴트는 연속선상에 존재합니다. 즉 규칙 기반 챗봇에서 시작하여 고급 가상 어시스턴트로 발전하고, 단일 단계 작업을 처리할 수 있는 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM) 기반 어시스턴트로 진화합니다. 이러한 발전의 최상위에는 자율적으로 작동하는 AI 에이전트가 있습니다. 이러한 에이전트는 의사 결정을 내리고, 워크플로를 설계하고, 함수 호출을 사용하여 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스, 데이터 소스, 웹 검색 및 기타 AI 에이전트와 같은 외부 툴과 연결하여 지식의 부족한 부분을 채울 수 있습니다. 이것이 바로 에이전틱 AI입니다.

AI 에이전트는 전문화되어 있습니다. 즉 각 에이전트는 특정 기능에 최적화되어 있습니다. 일부 에이전트는 청구, 문제 해결, 일정 관리, 의사 결정과 같은 비즈니스 및 고객 대면 작업에 집중하는 반면, 자연어 처리(NLP), 데이터 검색, 프로세스 자동화와 같은 좀더 기술적인 기능을 처리하는 에이전트도 있습니다. OpenAI의 ChatGPT-4o 또는 Google의 Gemini와 같은 고급 LLM은 종종 이러한 에이전트를 지원하며, 생성형 AI 기능을 통해 인간과 유사한 응답을 생성하고 복잡한 작업을 자율적으로 처리할 수 있습니다. 

멀티 에이전트 시스템(MAS)은 여러 AI 에이전트가 구조화된 방식 또는 분산된 방식으로 협업하여 복잡한 작업을 단일 에이전트보다 더 효율적으로 해결할 때 사용됩니다.

실제로 AI 에이전트 오케스트레이션은 디지털 교향곡과 같은 기능을 합니다. 각 에이전트에는 고유한 역할이 있으며, 시스템은 중앙 AI 에이전트 또는 프레임워크인 오케스트레이터의 안내를 받아 상호작용을 관리하고 조정합니다. 오케스트레이터는 이러한 전문 에이전트를 동기화하여 각 작업에 적합한 에이전트가 적시에 활성화되도록 도와줍니다. 이러한 조정은 다양한 작업을 포함하는 다각적인 워크플로를 처리하는 데 매우 중요하며, 프로세스를 원활하고 효율적으로 실행하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 고객 서비스 자동화의 일환으로 오케스트레이터 에이전트(AI 에이전트 관리를 담당하는 시스템)는 고객이 원활하고 적절한 지원을 받을 수 있도록 결제 에이전트와 기술 지원 에이전트를 연계할지 여부를 결정할 수 있습니다. MAS에서는 에이전트가 단일 오케스트레이터 없이도 동적으로 통신하여 문제를 공동으로 해결할 수 있습니다(아래의 'AI 오케스트레이션 유형' 참조).

AI 에이전트 오케스트레이션은 통신, 은행 및 의료와 같이 복잡하고 동적인 요구사항이 있는 산업에서 큰 이점을 제공합니다. 기업은 대상 데이터 세트 및 워크플로에 대해 학습된 전문 에이전트를 배치하여 운영 효율성을 높이고, 의사 결정을 개선하고, 직원과 고객 모두에게 더 정확하고 효율적이고 상황에 맞는 결과를 제공할 수 있습니다.

AI 시스템이 더욱 발전함에 따라 단일 AI 모델 또는 에이전트로는 복잡한 작업을 처리하기에 충분하지 않은 경우가 많습니다. 자율 시스템은 여러 클라우드와 애플리케이션에 걸쳐 구축되어 있기 때문에 협업에 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이로 인해 운영이 고립되고 효율성이 감소합니다. AI 에이전트 오케스트레이션은 이러한 간극을 해소하여 여러 AI 에이전트가 효율적으로 협력하고 정교한 작업이 원활하게 실행되도록 지원합니다.

의료, 금융 및 고객 서비스와 같은 대규모 애플리케이션에서는 여러 에이전트가 협력하여 작업의 다양한 측면을 처리해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 AI 에이전트는 진단 툴, 환자 관리 시스템 및 워크플로를 조정하여 운영을 간소화하고 치료 정확도를 높일 수 있습니다. 오케스트레이션이 없으면 이러한 에이전트가 단독으로 작동하여 비효율성, 중복 또는 실행 격차가 발생할 수 있습니다.

오케스트레이션은 다중 에이전트 시스템 간의 상호작용을 관리하여 각 에이전트가 공유 목표를 향해 효과적으로 기여할 수 있도록 합니다. 워크플로를 최적화하고 오류를 최소화하며 상호 운용성을 향상시켜 AI 시스템이 리소스를 동적으로 할당하고 작업의 우선순위를 지정하고 변화하는 조건에 실시간으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능은 공급망 관리 및 개인화된 디지털 어시스턴트와 같이 지속적인 최적화가 필요한 분야에서 유용합니다.

AI 시스템이 계속 발전함에 따라 AI 에이전트 오케스트레이션은 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 점점 더 중요해지고 있습니다.

AI 에이전트 오케스트레이션에는 여러 유형이 있습니다. 실제 시스템은 보다 효과적인 결과를 위해 여러 오케스트레이션 스타일을 결합하는 경우가 많습니다.

중앙 집중식 오케스트레이션: 단일 AI 오케스트레이터 에이전트가 시스템의 '두뇌' 역할을 하여 다른 모든 에이전트에 지시하고 작업을 할당하고 최종 결정을 내립니다. 이 구조화된 접근 방식은 일관성, 제어, 예측 가능 워크플로를 보장하는 데 도움이 됩니다. 

분산형 오케스트레이션: 이 모델은 단일 제어 개체에서 벗어나 MAS가 직접적인 커뮤니케이션과 협업을 통해 기능할 수 있도록 지원합니다. 에이전트는 독립적인 결정을 내리거나 그룹으로 합의에 도달합니다. 이렇게 하면 한 번의 실패로 인해 시스템이 중단되지 않으므로 시스템의 확장성과 복원력이 향상됩니다. 

계층적 오케스트레이션: 여기에서 AI 에이전트는 계층적으로 배열되어 있어 계층적 명령 구조와 유사합니다. 상위 레벨 오케스트레이터 에이전트는 하위 레벨 에이전트를 감독하고 관리하여 전략적 제어와 작업별 실행 간의 균형을 유지합니다. 이를 통해 보다 체계적인 워크플로를 확보하는 동시에 전문 에이전트가 어느 정도 자율성을 가지고 작동할 수 있습니다.  계층 구조가 너무 경직되면 적응력이 저하될 수 있습니다. 

페더레이션 오케스트레이션: 이 접근 방식은 독립 AI 에이전트 또는 개별 조직 간의 협업에 중점을 두어 데이터를 완전히 공유하거나 개별 시스템에 대한 제어를 포기하지 않고도 함께 작업할 수 있도록 합니다. 이 오케스트레이션 유형은 의료, 은행 또는 회사 간 협업과 같이 개인정보 보호, 보안 또는 규제 제약으로 인해 데이터를 무제한으로 공유할 수 없는 상황에서 유용합니다. 

AI 오케스트레이션은 머신 러닝 모델, 데이터 파이프라인, API와 같은 다양한 AI 구성 요소를 관리하고 자동화하여 시스템 내에서 이러한 구성 요소가 효율적으로 함께 작동하도록 보장합니다. 성능 최적화, 반복 작업 자동화, 확장성 및 시스템 전체 성능 지원에 중점을 둡니다.

AI 에이전트 오케스트레이션은 자율 AI 에이전트(독립적인 결정을 내리고 조치를 취할 수 있는 소프트웨어 엔터티)를 조정하는 데 특히 초점을 맞춘 AI 오케스트레이션의 하위 집합입니다. 에이전트가 효과적으로 협업하고, 작업을 할당하고, 워크플로를 구조화할 수 있도록 지원합니다.

다중 에이전트 오케스트레이션은 한 걸음 더 나아가 여러 AI 에이전트가 복잡한 문제를 함께 해결하도록 관리합니다. 커뮤니케이션, 역할 할당, 충돌 해결을 다루어 에이전트 간의 원활한 협업을 보장합니다.

AI 에이전트 오케스트레이션은 AI 에이전트 간의 원활한 협업을 보장하는 데 도움이 되는 구조화된 프로세스입니다. 목표는 전문화된 에이전트가 자율적으로 작업을 완료하고, 데이터 흐름을 공유하고, 워크플로를 최적화할 수 있도록 효과적으로 관리하는 것입니다.

설계, 구성 및 구현과 관련된 초기 단계는 AI 엔지니어, 개발자 및 비즈니스 전략가 등 인간이 수행합니다. 오케스트레이터 에이전트는 설정되면 AI 애플리케이션을 자율적으로 관리하고, 작업을 할당하고, 워크플로를 조정하고, 실시간 협업을 촉진합니다.

일반적으로 이 프로세스는 다음의 주요 단계를 따릅니다.

• 평가 및 계획
• 전문화된 AI 에이전트 선택
• 오케스트레이션 프레임워크 구현
• 에이전트 선택 및 할당
• 워크플로 조정 및 실행
• 데이터 공유 및 컨텍스트 관리
• 지속적인 최적화 및 학습

오케스트레이션을 시작하기 전에 조직은 기존 AI 에코시스템을 평가하고 멀티 에이전트 오케스트레이션의 이점을 누릴 수 있는 프로세스를 식별합니다. 오케스트레이션 팀은 명확한 목표를 정의하고, 통합 범위를 결정하고, 적절한 AI 기술을 선택합니다.

AI 엔지니어와 개발자는 데이터 분석, 자동화 또는 의사 결정을 전문으로 하는 에이전트와 같은 작업별 AI 에이전트를 선택합니다. 이러한 에이전트는 생성형 AI 및 머신 러닝 모델을 사용하여 기능을 향상합니다. 

시스템 아키텍트는 선택한 AI 에이전트를 통합 오케스트레이션 프레임워크에 통합하여 에이전트 간 원활한 커뮤니케이션을 촉진하는 워크플로를 구축합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 작업 실행 순서 정의
  
• 데이터 접근을 위한 API 통합 설정
  
• IBM watsonx Orchestrate, Microsoft Power Automate, LangChain과 같은 오픈 소스 오케스트레이션 툴 구현

이 작업이 완료되면 오케스트레이터 에이전트가 실시간 실행을 인계받습니다.

오케스트레이터는 실시간 데이터, 워크로드 밸런싱 및 사전 정의된 규칙을 기반으로 각 작업에 가장 적합한 AI 에이전트를 동적으로 식별합니다.

오케스트레이터 플랫폼은 작업 순서 지정 및 실행을 관리하여 에이전트 간의 원활한 협업을 보장합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 작업을 하위 작업으로 세분화
  
• 각 단계를 처리할 적절한 AI 에이전트 할당
  
• 에이전트 간 종속성 관리
  
• 필요한 데이터 및 서비스에 액세스하기 위해 API 호출을 통해 외부 시스템과 통합

정확성을 보장하고 중복 작업을 방지하기 위해 AI 에이전트는 지속적으로 정보를 교환하고 공유 지식 기반을 유지합니다. 오케스트레이터는 실시간 컨텍스트로 에이전트를 업데이트합니다.

오케스트레이터는 에이전트 성능을 모니터링하고 비효율성을 감지하며 워크플로를 자율적으로 조정할 수 있습니다. 오케스트레이션 전략을 개선하거나, AI 모델을 재학습시키거나, 장기적 개선을 위한 오케스트레이션 규칙을 수정하려면 인간의 감독이 필요한 경우가 많습니다.

AI 에이전트 오케스트레이션은 다양한 산업 분야에서 몇 가지 주요 이점을 제공하므로 운영 및 고객 상호작용을 개선하려는 기업에 유용한 접근 방식입니다.

효율성 향상: 여러 전문 에이전트를 조정하면 기업의 워크플로를 간소화하고, 중복을 줄이고, 전반적인 운영 성능을 개선할 수 있습니다.

민첩성과 유연성: AI 에이전트 오케스트레이션을 통해 조직은 시장 상황의 변화에 따라 운영을 신속하게 조정할 수 있습니다.

향상된 경험: 조직화된 AI 에이전트는 운영 효율성을 높이고, 보다 정확하고 개인화된 지원을 통해 고객과 직원에게 보다 만족스러운 경험을 제공할 수 있습니다.

안정성 및 내결함성 향상: 한 에이전트의 장애를 다른 에이전트로 완화할 수 있으므로 시스템 안정성이 향상되고 지속적인 서비스 제공이 보장됩니다.

워크플로 자가 개선: 전통적인 통합 패턴과는 다르게, 에이전트 오케스트레이션을 사용하면 시간이 지남에 따라 개선되고 새로운 데이터와 변화하는 요구사항에 자율적으로 적응할 수 있는 워크플로를 만들 수 있습니다.

확장성: 조직의 AI 에이전트 오케스트레이션이 성능이나 정확성의 저하 없이 증가하는 수요를 처리할 수 있습니다.

AI 에이전트 오케스트레이션에는 몇 가지 과제가 있지만, 각각 잠재적인 해결책이 있습니다. 이러한 문제를 해결함으로써 AI 에이전트 오케스트레이션의 효율성과 확장성, 복원력을 높일 수 있습니다. 

다중 에이전트 종속성: 다중 에이전트 프레임워크를 배포할 때 오작동의 위험이 있습니다. 동일한 파운데이션 모델을 기반으로 구축된 시스템은 공유된 취약성에 취약할 수 있으며, 이로 인해 관련된 모든 에이전트가 광범위하게 실패하거나 외부 공격에 더 취약해질 수 있습니다. 이는 파운데이션 모델을 구축하는 데 있어 데이터 거버넌스와 철저한 교육 및 테스트 프로세스의 중요성을 강조합니다.

조정 및 커뮤니케이션: 에이전트가 제대로 상호작용하지 않으면 서로 적대적으로 작업하거나 중복된 작업을 하게 될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해서는 명확한 프로토콜, 표준화된 API, 신뢰할 수 있는 메시지 전달 시스템을 구축하여 모든 요소가 원활하게 실행되도록 하는 것이 중요합니다.

확장성: AI 에이전트의 수가 늘어남에 따라 시스템 성능과 관리 용이성을 유지하는 것이 더욱 복잡해집니다. 잘못 설계된 오케스트레이션 시스템은 증가된 워크로드로 인해 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 지연이나 시스템 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 의사 결정을 분산하는 분산형 또는 계층적 오케스트레이션 모델을 사용하여 단일 장애 지점 또는 정체를 방지함으로써 방지할 수 있습니다.

의사 결정의 복잡성: 다중 에이전트 환경에서 작업을 어떻게 할당하고 실행할지 결정하는 것은 매우 복잡해질 수 있습니다. 명확한 구조가 없으면 에이전트 특히 조건이 자주 변경되는 역동적인 환경에서 결정을 내리는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 강화 학습, 우선순위 지정 알고리즘 및 사전 정의된 역할은 에이전트가 효율성을 유지하면서 자율적으로 작업을 결정할 수 있도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

내결함성: 에이전트나 오케스트레이터 자체에 장애가 발생하면 어떻게 되나요? 내결함성은 매우 중요하며, 사용자의 개입 없이 시스템을 자동으로 복구할 수 있는 장애 복구 메커니즘, 이중화 전략, 자가 치료 아키텍처를 설계하여 강화해야 합니다.

데이터 개인정보 보호 및 보안: AI 에이전트는 민감한 정보를 자주 처리하고 공유하여 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 조직은 강력한 암호화 프로토콜을 구현하고, 엄격한 액세스 제어를 시행하고, 원시 데이터를 노출하지 않고도 AI 모델이 협력적으로 개선할 수 있도록 하는 페더레이션 학습 기술을 사용해야 합니다.

적응성 및 학습: AI 에이전트는 새로운 작업과 과제에 지속적으로 적응해야 합니다. 지속적인 수동 업데이트가 필요한 시스템은 비효율적이며 유지보수 비용이 많이 들 수 있습니다. 적응성을 향상시키기 위해 머신 러닝 기술, 지속적인 모니터링 및 피드백 루프를 오케스트레이션 프로세스에 통합할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 AI 에이전트는 시간이 지남에 따라 행동을 개선하여 인간의 개입을 자주 받지 않고도 개별 및 시스템 전체의 성능을 개선할 수 있습니다.