에이전트를 여러 개 두고 싶어지는 순간
자동화가 잘 돌기 시작하면 욕심이 생깁니다. 하나가 조사하고, 하나가 초안을 쓰고, 하나가 검토하면 더 좋지 않을까.
앞선 글에서 다룬 원칙 — 한 에이전트에 한 역할 — 을 지키면서 규모를 키우는 방법이 멀티 에이전트입니다. 다만 대부분의 조직은 여기까지 올 필요가 없습니다. 이 글은 필요해졌을 때를 위한 것이고, 필요한지 판단하는 기준부터 시작합니다.
정말 여러 개가 필요한가
단계는 많지만 맥락이 하나다
도메인이 달라 기억이 섞이면 안 된다
순서가 고정되어 있다
분기와 되돌아감이 있다
실패하면 전체를 다시 돌리면 된다
구간별로 재시도해야 한다
멀티 에이전트가 정당화되는 조건은 셋 중 하나입니다.
역할이 실제로 다를 때
조사와 작성은 요구하는 지시가 다릅니다. 하나의 지시문에 둘을 다 넣으면 어느 쪽도 잘하지 못합니다.
맥락이 서로 오염될 때
앞선 글에서 다룬 메모리 오염 문제입니다. 서로 다른 주제를 한 에이전트가 오가면 표현이 섞입니다.
검토자가 따로 있어야 할 때
만든 주체가 스스로 검토하면 자기 오류를 잘 못 찾습니다. 별도 역할로 분리하면 잡히는 오류가 늘어납니다.
이 셋 중 어느 것도 해당하지 않는다면, 잘 만든 워크플로 하나가 더 낫습니다. 에이전트를 늘리면 실패 지점도 늘어납니다.
Flowise가 자리 잡은 지점
Flowise는 LangChain을 시각적 인터페이스로 감싸며 빠르게 자리를 잡았고, GitHub 스타 5만을 넘겼습니다. 2.0(2025년 4분기)부터 멀티 에이전트 오케스트레이션과 LangGraph 시각 편집기를 갖췄습니다.
여기서 중요한 건 LangGraph를 눈으로 볼 수 있게 만들었다는 점입니다. 멀티 에이전트 구조의 가장 큰 어려움은 만드는 게 아니라 흐름을 파악하는 것인데, 코드로만 다루면 몇 주 뒤 본인도 못 읽습니다.
Flowise가 잘 맞는 상황은 명확합니다.
- 대화형 AI와 RAG 파이프라인이 일의 전부일 때
- 구조를 빠르게 실험하고 바꿔가며 찾아야 할 때
- 팀에 구조를 설명해야 할 때
반대로 외부 시스템 연동, 스케줄 실행, 복잡한 오류 처리가 중심이라면 앞서 다룬 n8n 쪽이 맞습니다.
그래프로 생각한다
LangGraph 계열 도구의 핵심 개념은 단순합니다. 노드는 하는 일, 엣지는 다음에 어디로 갈지. 그리고 조건부 엣지로 "결과에 따라 다른 곳으로" 보낼 수 있습니다.
이 모델이 유용한 이유는 순환을 표현할 수 있기 때문입니다. 검토자가 반려하면 작성자에게 되돌아가고, 통과하면 다음으로 갑니다. 단순한 직선 파이프라인으로는 이 구조를 만들 수 없습니다.
그런데 순환이 가능하다는 건 무한히 돌 수도 있다는 뜻입니다. 그래서 반드시 필요한 것이 있습니다.
멈추는 조건을 먼저 정한다
앞선 핸드오프 설계 글과 정확히 같은 원칙입니다. 멀티 에이전트에서는 이게 더 중요합니다.
반복 횟수 상한
검토-수정 순환은 최대 몇 회까지인지 정합니다. 3회 안에 합의가 안 되면 사람에게 넘깁니다.
비용 상한
순환마다 모델 호출이 발생합니다. 한 건 처리에 쓸 수 있는 호출 수 또는 토큰 예산을 정해 두지 않으면, 어느 날 청구서로 알게 됩니다.
시간 상한
응답이 오지 않는 상태로 대기하는 노드는 전체를 멈춥니다.
교착 감지
검토자가 계속 같은 지적을 반복하고 작성자가 같은 방식으로 고치는 상태. 같은 지적이 2회 반복되면 사람에게 넘기는 조건이 실무적으로 잘 동작합니다.
실패는 대개 구조가 아니라 인계에서 난다
멀티 에이전트가 기대만큼 동작하지 않을 때, 원인은 보통 에이전트 성능이 아닙니다. 에이전트 사이에 넘기는 정보가 부실한 것입니다.
조사 담당이 "자료 찾았습니다"만 넘기고 근거를 안 넘기면, 작성 담당은 다시 조사해야 합니다. 사람 조직에서 인수인계가 부실하면 생기는 일과 똑같습니다.
넘길 때 함께 가야 할 것도 같습니다. 무엇을 했는지, 무엇을 못 했는지, 판단 근거가 무엇인지, 확신이 낮은 부분이 어디인지.
에이전트를 여러 개 두고 싶어지는 순간은 대개 하나가 잘 안 될 때입니다.
그런데 하나가 안 되는 이유가 구조 때문인 경우는 드뭅니다. 대개는 무엇을 시킬지가 흐릿해서입니다. 흐릿한 것을 여러 개로 나누면 흐릿한 게 여러 개가 됩니다.
나누기 전에 멈추는 조건부터 정하는 편이 빨랐습니다.
