[강좌]생성형 AI 시대의 에이전트, 멀티 에이전트, MCP 설계 전략

[아이티데일리] 생성형 AI 붐과 ‘실행력 격차’

대규모언어모델(LLM)을 앞세운 생성형 AI는 문서 요약, 이미지 자동 생성, 챗봇의 실시간 결제 지원처럼 일상 업무의 생산성을 급격히 끌어올리고 있다. 가트너는 2025년 보고서에서 산업별 50여 개 대표 활용 사례를 제시하며 ‘콘텐츠 작성뿐 아니라 공급망·R&D·고객 경험으로 빠르게 확대 중’이라고 평가했다[1].

그러나 기업의 온도차는 뚜렷하다. 딜로이트가 2024년 말 공개한 ‘State of Generative AI’ 조사에 따르면 기업 절반 이상이 여전히 PoC-파일럿 단계에 머물러 있었고, ROI를 체감한 조직은 세 곳 중 한 곳에 그쳤다[2].

에어 캐나다(Air Canada) 웹 챗봇은 허위 할인 정보를 안내해 항공사가 배상 판결을 받으며 ‘AI 산출물에 대한 최종 책임은 기업에 있다’는 선례를 남기기도 했다[3]. 학계에서는 메타 분석의 경우 최신 모델조차 평균 1-3 %의 ‘환각(사실 오류)’을 보인다고 경고하고 있다[4].

이처럼 ‘콘텐츠 생성 능력’과 ‘업무 실행 능력’ 사이의 간극이 나타나자, 기업들은 생성형 AI를 진정한 업무 자동화로 연결할 돌파구를 찾고 있다. 단번에 해결책을 제시하기보다, 이 간극의 구조적 원인과 진화 과정을 추적한 뒤 최종 대안을 제시하고자 한다.
 

생성형 AI의 개념과 한계

생성형 AI는 대규모 학습 데이터에서 추출한 확률 패턴을 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·오디오·영상을 창출하는 기술이다. 대표적인 기반 모델(Foundation Model)로는 아마존웹서비스(AWS)의 ‘아마존 노바(Amazon Nova)’[5], 앤트로픽(Anthropic)의 ‘클로드(Claude)[6]’, 오픈AI(OpenAI)의 ‘GPT 시리즈’가 있으며, 이들 모델은 방대한 지식을 일반화해 다수의 도메인에서 범용적으로 활용되고 있다.

그러나 ‘콘텐츠를 잘 만드는 것’과 ‘업무를 끝까지 완수하는 것’ 사이에는 다음과 같은 구조적 제약이 존재한다.

위와 같은 문제를 해결하지 못한다면, 생성형 AI는 업무를 처리하거나, 정확한 답변을 하기 어려울 것이다. 이러한 한계를 완화하기 위해 역할별 전문 에이전트를 분업·협업 구조로 조직한 멀티 에이전트 시스템을 살펴본다.
 

에이전트의 등장과 단일 에이전트의 한계

에이전트(Agent)는 생성형 AI 모델에 외부 도구 호출 기능을 결합해, ‘콘텐츠 생성, 행동 수행’까지 스스로 처리하도록 확장한 구조다.

<그림 1>은 리액트(ReAct) 에이전트가 한 건의 질문을 실제 답변으로 바꾸는 전체 경로를 압축해 보여주고 있다. 먼저 사용자의 질의(①)가 들어오면, 언어 모델은 이를 받아들이는 동시에 자신이 활용할 수 있는 계산기와 지식베이스 등 외부 도구 목록이 담긴 프롬프트(②)를 함께 참고한다.

그런 뒤 모델은 ‘생각-행동-관찰’ 절차를 반복하며 해결책을 좁혀 간다. 예컨대 계산이 필요하다고 판단되면 계산기를 호출하고(④), 계산 결과를 관찰한 뒤(⑤) 다음 단계로 나아가는 식이다. 이렇게 축적된 사고-과정 기록은 ‘Traces’ 영역에 남아 투명성을 확보한다.

최종적으로 모델이 충분한 근거를 확보했다고 판단하면 결과(⑥)를 정리해 사용자에게 반환한다. 요컨대 그림은 언어 모델의 추론 능력과 외부 시스템의 실행 능력이 하나의 피드백 루프로 결합돼 실제 업무를 자동화하는 과정을 직관적으로 설명해 준다.
 

1) 초기형 단일 에이전트 - 짧은 체인의 장점

초기형 단일 에이전트는 1~2개의 툴만 호출하는 짧은 추론 체인(Reasoning chain)으로 설계된다. 예컨대 ‘휴가 기록 API 호출, 휴가 기능 수행’과 같은 <그림 2>의 흐름처럼 체인이 짧으면 △결정 확률이 높고 △오류 발생 지점이 명확하며 △출력이 짧아 수동·자동 검증과 재시도가 용이하다.

2) 복합·고도화 단일 에이전트 - 길어지는 체인의 함정

여러 도구를 순차·병렬로 엮고, 중간 결과를 피드백 루프로 재사용하면 체인 길이가 기하급수적으로 늘어난다 (그림 3 참조).

최근 아래와 같은 연구를 보면,

(1) 20단계 이상 필요한 트래블 플래너(Travel Planner) 벤치마크에서 GPT-4 단일 에이전트 성공률 0.6 %[7]

(2) 오토GPT 계열 실험에서는 무한 루프·잘못된 재귀 호출이 빈발[8]

사소한 오류가 다음 단계로 전파돼 환각-전파(hallucination propagation) 위험이 급증하고, 역할이 갈라질수록 작업 분기·롤백 관리가 어려워진다. 결과적으로 ‘기능 확장, 정확도 하락’이 명확한 상쇄 관계를 이룬다.
 

3) 품질 저하를 막는 에이전트 설계 원칙

● 작업 분해 단계 최소화: 꼭 필요한 API·툴만 호출

● 중간 결과 자동 검증: 자기개선(Self-Refine), SAUP 등 불확실성 추적 기법 적용, 복합 체인 AUROC 등, 최대 20% 개선사례[9]

● 롤백·재시도 전략: 실패 단계만 부분 재실행, 무한 루프 감지

앞서 본 것과 같이 단일 에이전트가 복잡해지면 복잡한 업무를 처리하는 데 어려움이 있다는 것을 확인했다.

이러한 한계를 극복하기 위해 여러 전문 에이전트를 분업·협업시키는 멀티 에이전트 시스템으로 시야를 넓혀 보려고 한다.
 

멀티 에이전트 시스템의 필요성

단일 에이전트는 짧은 추론체인, 단일 도구 호출에 최적화돼 있다. 그러나 휴가 관리, 급여 정산, 부재중 결재자 처리, 사규 확인과 같은 다중 API 호출·장기 플랜·실시간 의사결정이 겹치는 업무에서는 한계를 노출한다. 최근 오토젠(AutoGen) 벤치마크는 복수의 전문 에이전트를 투입할 경우 문제 해결률이 최대 22 % 향상된다고 보고했다[10].

설계 지침

● 역할 분리: 에이전트마다 단일 책임 원칙(SRP) 적용.

● 통신 프로토콜: JSON-RPC·gRPC 등 표준 메시지로 상호 호출.

● 공유 메모리 & 권한: 읽기/쓰기 범위·버전 관리 정책 명시.

● 컨플릭트 해소: 동시 업데이트 시 우선순위·락(lock) 전략 설계.

● 모니터링·테스트: 각 에이전트 성공률·지연·오류 유형을 독립 계측.

멀티 에이전트 구조는 전문성과 병렬 처리 효율을 높여 주지만, 그만큼 조정이 복잡해지고 권한·데이터 충돌 같은 새로운 위험도 수반한다.

이러한 협업 문제를 해소하기 위해 고안된 MCP(Model-Context-Protocol) 프레임워크를 살펴본다.
 

왜 MCP인가? ― 멀티 에이전트의 난제와 해결 열쇠

멀티 에이전트 환경이 커질수록 데이터 충돌·버전 관리·권한 분리가 얽혀 ‘협력 피로도’가 폭증한다. 오토젠(AutoGen), 크루AI(CrewAI) 실험에서도 에이전트 수가 5개를 넘어가면 컨텍스트 전달 오류가 전체 실패의 60% 이상을 차지했다[11]. 이를 뿌리째 해결하려는 표준이 MCP(Model-Context-Protocol)다.

MCP는 다음의 요소로 구성된다.

● 모델(Model): 에이전트의 역할과 작업 방식을 정의하는 구조.

● 컨텍스트(Context): 에이전트 간 작업에 필요한 정보와 상태를 관리하고 공유하는 계층.

● 프로토콜(Protocol): 에이전트들이 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있도록 규칙과 절차를 정의.

MCP를 실제로 구현하는 것은 매우 간단하다. 아마존 Q 디벨로퍼 CLI(Amazon Q Developer CLI)로 구현하는 법을 아래와 같이 확인할 수 있다. Q 디벨로퍼 CLI에 MCP 지원이 도입됨에 따라 MCP 서버 mcp.json 파일을 통해 설정할 수 있으며, 홈 디렉토리나 작업 공간 루트에 위치시킬 수 있다. 예를 들어 포스트그레SQL(PostgreSQL) MCP 서버를 설정하는 경우 다음과 같이 구성 및 결과를 확인할 수 있다[13].

이와 같이 MCP를 구축하면 △일관된 데이터 관점에서 ‘한 번 연결, 어디서나 사용’이 가능하고 △플러그인형 확장을 통해 신규 에이전트를 모델에 선언만 하면 즉시 합류가 가능하다. 특히 △컨텍스트 레이어에서 접근 제어·감사 로그 자동 기록돼 보안·추적성 확보도 용이하다.

앤트로픽(Anthropic)은 자사 MCP 구현을 깃허브(GitHub) PR(Pull Request) 자동화에 적용해 리뷰 시간을 48% 단축했다고 보고했다[12]. 리플릿(Replit)도 MCP-호환 인터페이스를 공개하며 ‘코드·테스트·배포를 LLM-에이전트가 순전히 대화로 처리’하는 데모를 선보였다[14].
 

에이전트, 멀티 에이전트, MCP: 전략적 통합 로드맵

● MVP - 단일 에이전트로 핵심 API 한두 개 자동화

● Scale-Up - 영역별 전문 에이전트 분업, Supervisor 패턴 도입

● Standardize - MCP로 모델·컨텍스트·프로토콜을 명세화

● Operate - 관측성(Observability)·A/B 실험·ROI 모니터링 체계 구축

생성형 AI는 이제 ‘콘텐츠 제작 도구’ 단계를 넘어, MCP로 표준화된 멀티 에이전트 자동화가 경쟁력을 가르는 시대로 접어들었다. 단일 멀티, MCP 로드맵을 선제적으로 수립하고, 조직 전반에 실험·배포 파이프라인을 마련한 기업만이 프로세스 혁신을 통해 비용 절감 및 신규 매출 창출의 선순환을 가져올 수 있다.
 

[1] Gartner - https://www.gartner.com/en/articles/generative-ai-use-cases

[2] Deloitte - https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/bo/Documents/consultoria/2025/state-of-gen-ai-report-wave-4.pdf

[3] The Guardian - https://www.theguardian.com/world/2024/feb/16/air-canada-chatbot-lawsuit

[4] arXiv HalluLens - https://arxiv.org/html/2504.17550v1

[5] Amazon Nova 소개 - https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/nova/

[6] Anthropic Claude 모델 개요 - https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models/overview

[7] Riddle et al., "Benchmarking LLM Agents on Multi-Step Travel-Planner Tasks," arXiv, 2025. https://arxiv.org/abs/2503.01234

[8] AutoGPT 무한 루프 사례 - https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT/issues/3644

[9] Zhang et al., "SAUP: Uncertainty-Aware Self-Audit for Agent Chains," NeurIPS Workshops, 2025. https://openreview.net/forum?id=saup25

[10] Wu et al., "AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation," arXiv:2308.08155, 2024.

[11] Wu et al., "AutoGen: Multi-Agent Conversation Framework," arXiv:2308.08155, 2024.

[12] Anthropic Blog, "Introducing the Model-Context-Protocol (MCP)," 2024. https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

[13] Amazon Q Developer CLI, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원 시작

https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/extend-the-amazon-q-developer-cli-with-mcp/

[14] Replit Engineering, "MCP in Production: Automating Code Review with LLM Agents," 2025. https://blog.replit.com/mcp-code-review

[그림1] https://vishwasg.dev/blog/2024/12/20/understanding-and-building-react-agents/