매일매일 쏟아지는 업무 속에서 우리는 수많은 도구와 AI 서비스를 사용하고 있습니다. 하지만 단순한 하나의 작업을 처리하기 위해 여러 시스템 사이를 오가며 데이터를 옮기고 붙여넣는 일에 지치지는 않으셨나요? 흩어진 여러 도구들을 하나의 ‘신경 시스템’처럼 엮어내, 복잡한 업무를 스스로 완수하는 새로운 AI의 시대가 열리고 있습니다. 바로 이 모든 과정을 조율하는 핵심이 ‘오케스트레이터 에이전트’입니다. 이는 곧 당신의 비효율적인 업무 방식을 근본적으로 개선할 열쇠가 될 것입니다.

오케스트레이터 에이전트: AI 도구들의 ‘신경 시스템’

오케스트레이터 에이전트는 여러 AI 에이전트나 도구들의 작업을 총괄하고 감독하는 ‘지휘자’ 역할을 수행합니다. 이 에이전트 덕분에 다양한 보조 에이전트들이 협력하여 하나의 목표를 효율적으로 달성할 수 있습니다. 수많은 하위 에이전트와 도구들이 함께 움직이며 복잡한 작업을 처리할 때, 우리는 이것을 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이라고 부릅니다. 오케스트레이터는 이 MAS의 효율적인 운영을 가능하게 하는 핵심 요소입니다.

 

감사 노트 작성 요청, AI는 네 단계를 거칩니다

우리가 오케스트레이터 에이전트에게 “최근 프로젝트를 도와준 팀원들에게 맞춤형 감사 노트를 작성해줘”라고 요청하는 상황을 가정해 봅시다.
이 에이전트는 작업을 시작하기 전, 데이터 접근을 위한 API 연결과 업무 실행 순서를 먼저 정의합니다.
이후 에이전트 선정, 워크플로우 조정, 데이터 공유, 지속적인 학습이라는 네 가지 핵심 단계를 순차적으로 실행합니다. 이 과정을 통해 요청 사항은 인간의 개입 없이 매끄럽게 완성됩니다.

 

작업에 적합한 ‘최적의 동료’를 선택하는 방법

가장 먼저 오케스트레이터는 작업에 필요한 최적의 에이전트와 도구를 카탈로그에서 신중하게 고릅니다. 감사 노트 작성이라는 임무를 위해, 오케스트레이터는 세 가지 시스템과의 협력을 결정할 수 있습니다. 이는 팀원 정보가 담긴 프로젝트 관리 시스템, 특정 톤으로 글을 쓰는 이메일 생성 에이전트, 그리고 사내 직원 감사 앱입니다. 올바른 도구를 선택하는 이 과정은 오케스트레이터가 작업을 효율적으로 진행하기 위한 첫걸음이 됩니다.

 

API를 활용한 워크플로우의 ‘조율’과 ‘실행’

에이전트 선정을 마친 오케스트레이터는 이제 전체 작업을 여러 하위 작업으로 쪼갭니다. 그리고 이를 적절한 에이전트나 도구에 할당하며 실행을 지시합니다. 오케스트레이터는 API를 통해 프로젝트 관리 시스템에 연결하여 프로젝트에 참여한 팀원 정보를 확인합니다. 이후 이메일 생성 에이전트를 활용해 원하는 톤과 스타일로 맞춤형 감사 메시지를 작성합니다. 마지막으로, 사내 앱을 통해 실제로 노트를 발송하도록 모든 과정을 조율합니다.

 

이질적인 시스템을 연결하는 ‘USB-C 포트’: MCP

여기서 만약 팀원 정보가 있는 시스템과 감사 노트를 생성하는 AI가 서로 다른 회사에서 만들었다면 어떻게 될까요? 이질적인 시스템들은 서로의 데이터 구조를 알지 못해 통신할 수 없습니다. 이 문제 해결의 핵심이 바로 **모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)**입니다. 이 기술은 AI 애플리케이션을 위한 ‘USB-C 포트’와 같아서, 서로 다른 제조사의 장치라도 표준화된 방식으로 연결합니다.

 

MCP의 작동 원리: 모델, 컨텍스트, 프로토콜

MCP를 통해 에이전트는 데이터의 저장 위치나 검색 방법을 알지 못해도 “X에 대한 정보를 줘”라고 요청할 수 있게 됩니다. 여기서 M은 에이전트의 중심에 있는 대규모 언어 모델(Model)을 의미합니다. C는 작업 수행에 필요한 문서나 검색 결과 등 모든 추가적인 정보(Context)를 통칭합니다. 마지막으로 P는 모델이 다양한 도구 및 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 하는 표준화된 통신 방식(Protocol)입니다.

 

작업의 완성: 산출물과 끊임없는 학습

각 하위 에이전트는 작업을 실행한 후 그 정보를 오케스트레이터 에이전트에게 다시 보냅니다. 오케스트레이터는 이 결과를 하나로 묶어 ‘산출물(Artifact)’이라는 완성된 형태로 포장합니다. 최종적으로 오케스트레이터는 팀원들에게 멋지게 작성된 감사 노트를 전달하며 업무를 마무리합니다. 더 나아가, 이 에이전트는 완료된 작업을 되돌아보며 성능을 모니터링하고 다음번 작업을 위해 개선 사항을 반영하는 지속적인 학습 과정을 거치게 됩니다.

 

오케스트레이터 에이전트를 활용한 멀티 에이전트 시스템은 단순한 자동화를 넘어섭니다. 이는 복잡하게 얽힌 업무 환경 속에서 AI가 스스로 생각하고, 협력하고, 개선하는 ‘똑똑한 자동화’의 미래를 제시합니다. 당신이 직접 여러 도구를 감독하는 대신, 이 ‘지휘자 에이전트’에게 일을 맡기고 더 중요한 핵심 업무에 집중해보세요.

출처: IBM Technology 유튜브