들어가며
AI 에이전트 시스템이 발전하면서 단일 에이전트에서 멀티 에이전트 시스템으로의 전환이 가속화되고 있습니다. 이 글에서는 멀티 에이전트 간의 효율적인 통신을 위한 플랫폼 아키텍처를 설계하는 방법에 대해 고찰합니다.
1. 아키텍처 개요
멀티 에이전트 플랫폼은 크게 Orchestrator, Message Bus, 그리고 다양한 특화된 에이전트들로 구성됩니다.
핵심 컴포넌트
| 컴포넌트 | 역할 |
|---|---|
| Orchestrator | 태스크 조율, 에이전트 스케줄링 |
| Message Bus | 에이전트 간 통신 중계 |
| State Store | 공유 상태 관리 |
| Task Queue | 우선순위 기반 작업 큐 |
| Agents | 특화된 작업 수행 |
2. 통신 프로토콜 설계
에이전트 간 통신은 비동기 메시지 패싱을 기반으로 설계합니다.
통신 흐름
- Publish: 에이전트가 태스크 요청을 메시지 버스에 발행
- Route: 버스가 적절한 에이전트에게 메시지 라우팅
- Accept: 대상 에이전트가 태스크 수락
- Acknowledge: 버스가 요청자에게 수락 확인
- Execute: 에이전트가 실제 작업 수행
- Result: 결과를 버스에 발행
- Deliver: 버스가 결과를 요청자에게 전달
3. 메시지 구조
확장 가능하고 타입 안전한 메시지 구조를 설계합니다.
메시지 엔벌로프
{
"header": {
"message_id": "uuid-v4",
"timestamp": "2026-02-21T12:00:00Z",
"source_agent": "agent-research-01",
"target_agent": "agent-writer-01",
"message_type": "TASK_REQUEST"
},
"metadata": {
"priority": "normal",
"ttl": 3600,
"correlation_id": "parent-uuid"
},
"payload": {
"content_type": "json",
"encoding": "utf-8",
"data": {
"task": "summarize",
"content": "..."
}
}
}
메시지 타입
| 타입 | 용도 |
|---|---|
TASK_REQUEST | 작업 요청 |
TASK_RESULT | 작업 결과 |
STATUS_UPDATE | 상태 변경 알림 |
HEARTBEAT | 생존 확인 |
QUERY | 정보 조회 |
RESPONSE | 조회 응답 |
4. 에이전트 상태 관리
각 에이전트는 명확한 상태 머신을 가집니다.
상태 전이
IDLE → RECEIVING → PROCESSING → EXECUTING → COMPLETED → IDLE
↘ ↘ ↘
ERROR ──────→ retry ──→ IDLE
상태별 동작
| 상태 | 동작 |
|---|---|
| IDLE | 새 태스크 대기 |
| RECEIVING | 메시지 수신 및 검증 |
| PROCESSING | 태스크 분석 및 준비 |
| EXECUTING | 실제 작업 수행 |
| COMPLETED | 결과 전송 및 정리 |
| ERROR | 오류 처리 및 재시도 |
5. 통신 패턴
5.1 Request-Response
동기식 1:1 통신 패턴입니다.
# Request
response = await bus.request(
target="agent-code-01",
message=TaskRequest(task="generate_code", spec={...}),
timeout=30
)
# Response
return TaskResult(status="success", data=generated_code)
5.2 Publish-Subscribe
비동기식 1:N 통신 패턴입니다.
# Subscribe
@bus.subscribe("research.completed")
async def handle_research_result(message):
# 연구 결과 처리
pass
# Publish
await bus.publish(
topic="research.completed",
message=ResearchResult(data={...})
)
5.3 Broadcast
전체 에이전트에게 알림을 보낼 때 사용합니다.
# Broadcast
await bus.broadcast(
message=SystemAlert(
level="warning",
message="High load detected"
)
)
6. 핵심 설계 원칙
6.1 느슨한 결합 (Loose Coupling)
에이전트는 서로의 내부 구현을 알지 못해야 합니다. 메시지 인터페이스를 통해서만 통신합니다.
6.2 내결함성 (Fault Tolerance)
class Agent:
async def execute_with_retry(self, task, max_retries=3):
for attempt in range(max_retries):
try:
return await self.execute(task)
except Exception as e:
if attempt == max_retries - 1:
await self.transition_to(State.ERROR)
raise
await asyncio.sleep(2 ** attempt) # Exponential backoff
6.3 확장성 (Scalability)
- 수평적 확장: 동일한 역할의 에이전트를 추가
- 로드 밸런싱: 메시지 버스에서 자동 분배
- 샤딩: 태스크 타입별로 에이전트 그룹 분리
6.4 관찰 가능성 (Observability)
# 메트릭 수집
@metrics.track
async def process_message(self, message):
with metrics.timer("process_duration"):
result = await self.handle(message)
metrics.increment("messages_processed")
return result
7. 구현 고려사항
7.1 메시지 직렬화
| 포맷 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|
| JSON | 가독성, 호환성 | 크기, 성능 |
| Protocol Buffers | 성능, 스키마 | 복잡성 |
| MessagePack | JSON 호환, 크기 | 도구 지원 |
7.2 백프레셔 (Backpressure)
class Agent:
def __init__(self, max_concurrent=10):
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
async def process(self, message):
async with self.semaphore:
return await self.handle(message)
7.3 데드레터 큐 (Dead Letter Queue)
처리 실패한 메시지를 별도 큐로 이동시켜 분석 및 재처리합니다.
8. 결론
멀티 에이전트 통신 플랫폼은 다음 요소들이 핵심입니다:
- 유연한 메시지 구조: 다양한 통신 시나리오 지원
- 명확한 상태 관리: 예측 가능한 에이전트 동작
- 다양한 통신 패턴: 요청-응답, 발행-구독, 브로드캐스트
- 내결함성 설계: 재시도, 타임아웃, 에러 처리
이러한 원칙들을 기반으로 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.