서지영
7시간 전
마이크로소프트에서 Data&AI Specialist로 일하고 있습니다. 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사 자격을 갖추고 20년 넘게 IT 분야에서 일해 왔으며, 고려대학교 대학원에서 빅데이터와 인공지능을 연구했습니다. LLM부터 RAG, MCP, 그리고 멀티 에이전트까지, 기술이 바뀔 때마다 직접 써보고 책으로 정리해 왔습니다. 이번에 출간된 『이것이 멀티 에이전트다』도 그 연장선입니다.
지난 2~3년 동안 생성형 AI를 둘러싼 질문은 빠르게 바뀌어 왔습니다. 처음에는 “어떤 모델이 더 똑똑한가”였다면, 지금은 “이 모델을 무엇과 연결해, 어떻게 일하게 만들 것인가”로 옮겨가고 있습니다. 모델 자체의 성능 경쟁만큼이나, 모델을 둘러싼 ‘에이전트’ 구조가 실무의 핵심 화두로 떠오른 것입니다.
초기의 LLM 활용은 대부분 ‘질문하면 답한다’는 단순한 형태였습니다. 여기에 도구 호출과 외부 검색을 붙이면서, 스스로 판단하고 행동하는 하나의 에이전트(싱글 에이전트)가 등장했습니다. 하지만 업무가 복잡해질수록 하나의 에이전트가 모든 일을 떠안는 방식에는 한계가 분명했습니다. 맥락이 길어지면 판단이 흐려지고, 역할이 뒤섞이면 디버깅도 어려워집니다.
그래서 최근 흐름은 명확합니다. 데이터 수집·분석·평가·보고처럼 역할을 나누고, 각 역할을 맡은 에이전트들이 협력하는 멀티 에이전트 시스템입니다. 사람으로 치면 한 명의 만능 직원 대신 역할이 분담된 팀을 꾸리는 것과 같습니다. 각 에이전트는 자신의 일에만 집중하고, 오케스트레이터가 이들의 작업 순서와 결과를 조율합니다. 이렇게 책임이 분리되면 시스템은 더 안정적이고, 확장과 유지보수가 쉬워집니다.
멀티 에이전트가 현실적인 선택지가 된 데에는 '표준화'라는 또 하나의 흐름이 있습니다. 과거에는 에이전트마다, 도구마다 연결 방식이 제각각이라 매번 새로 붙여야 했습니다. 최근에는 MCP(Model Context Protocol)가 모델과 외부 도구·데이터를 잇는 공통 규격으로 자리잡으면서, 에이전트가 도구를 호출하는 방식이 한결 단순하고 재사용 가능해졌습니다.
나아가 A2A(Agent-to-Agent)처럼 에이전트끼리 직접 소통하는 방식도 정리되고 있습니다. 에이전트가 서로의 역할과 상태를 약속된 형식으로 주고받게 되면, 각각을 따로 개발한 에이전트라도 하나의 워크플로우로 엮을 수 있습니다. 이러한 프로토콜의 표준화는 멀티 에이전트를 '실험'에서 '운영'의 영역으로 끌어올리는 토대가 되고 있습니다.
이 책은 LLM을 단순히 호출해 보는 단계를 넘어, 여러 에이전트가 협업하는 실제 시스템을 직접 만들어 보려는 독자를 위해 집필했습니다. 파이썬으로 간단한 스크립트를 작성해 본 경험이 있거나, OpenAI API를 한 번쯤 호출해 본 적 있는 분, RAG 시스템을 만들어 보았고 그다음 단계를 찾고 있는 분, 딥러닝 이론보다 LLM을 '블록'으로 엮는 설계와 조립에 관심 있는 분이라면 바로 시작할 수 있습니다.
앞부분(Ch01 ~ 03)에서는 에이전트의 등장 배경과 구성 요소, 싱글과 멀티의 차이, 실행 구조와 상태 전달(AgentContext), A2A 통신, 그리고 MCP·FastMCP의 동작 원리를 개념 중심으로 정리합니다. 보안·품질 관리·비용 최적화처럼 운영 환경에서 마주칠 고민까지 미리 다룹니다.
읽는 순서는 자유지만 두 가지 경로를 권합니다. 개념부터 잡고 싶다면 LLM → RAG → 에이전트 → 멀티 에이전트 → MCP로 이어지는 동작 원리를 먼저 읽은 뒤 실습편으로 이동하는 방식이 적합합니다. 손부터 움직이고 싶다면 실습 환경을 갖춘 뒤 관심 있는 프로젝트부터 바로 진행해도 좋습니다.
실습은 학습용으로 꾸며낸 예제가 아니라 실생활과 실무에서 곧바로 쓸모 있는 주제들로 엄선하였습니다. 영업 데이터 분석과 시각화, 개인정보 탐지와 마스킹, 약관 기반 질의응답(RAG), 음성 Q&A, 병렬 검색을 통한 속도 개선, 반복 평가를 통한 품질 개선, 뉴스 기반 종목 영향 평가, 이상 거래 탐지, 맞춤형 여행 플래너까지. 모두 현장에서 실제로 마주치는 문제이며, OpenAI·Claude API와 MCP, Cursor 환경 위에서 직접 만들어 봅니다.
트렌드를 '읽는' 데 그치지 않고, 끝내고 나면 곧바로 '써먹을' 결과물을 손에 쥐게 된다는 점이 이 책의 가장 큰 강점입니다.
권하고 싶은 활용법은 단순합니다. 먼저 Ch01 ~ 03으로 멀티 에이전트와 MCP·A2A의 큰 그림을 잡아보세요. 그다음 자신의 업무와 가장 닮은 프로젝트 한두 개를 골라 끝까지 따라 만들어 보고, 거기에 자신의 데이터와 도구를 바꿔 끼워 보시길 권합니다. 책을 읽는 데서 멈추지 않고 작은 결과물이라도 직접 완성할 때, 개념은 비로소 자신의 것이 됩니다
이 분야를 막 시작하는 분이라면, Ch01 ~ 03으로 흐름을 잡은 뒤 가장 만만해 보이는 프로젝트부터 결과물을 만들어 보시길 추천합니다. 코드를 정리하는 수준을 넘어, 실행해 보고 값을 바꿔가며 동작을 관찰하는 과정에서 깨달음이 생깁니다.
이미 LLM 애플리케이션을 다뤄 본 분이라면, 싱글 에이전트의 한계를 어떻게 멀티 에이전트 구조로 풀어내는지, MCP와 A2A가 도구·에이전트 연결을 어떻게 단순화하는지에 초점을 두고 읽으시길 권합니다. 빠르게 변하는 분야인 만큼, 놓치고 있던 표준과 패턴을 채우는 좋은 계기가 될 것입니다.
한 가지만 당부드립니다. 예제는 반드시 직접 실행해 보시기 바랍니다. 멀티 에이전트의 진가는 설계도가 아니라, 여러 에이전트가 비동기로 움직이며 만들어 내는 흐름의 상호작용에 있습니다. 그것은 로그를 찍어 보고 프롬프트를 바꿔 보는 과정에서만 체감됩니다. 각 장 끝의 '직접 해보기' 연습문제도 놓치지 마시기 바랍니다.
에이전트는 더 이상 하나의 거대한 모델에 모든 것을 맡기는 시대가 아닙니다. '문제를 작은 판단으로 나누어 협업하게 한다'는 발상은 도구가 바뀌어도 오래 남을 본질입니다. 역할을 나누고, 약속된 방식으로 연결하고, 협력하게 만드는 것. 이 책은 그 흐름을 개념과 실습으로 동시에 안내하는 실전 가이드입니다.
2026년 초여름, 서지영 드림
『이것이 멀티 에이전트다』는 LLM 단순 호출을 넘어 여러 에이전트가 협업하는 실제 시스템을 직접 설계하고 구현해 보고 싶은 개발자를 위한 책입니다. 멀티 에이전트의 동작 원리와 MCP·A2A 표준, 실행 구조까지 개념을 탄탄히 다진 뒤, 영업 데이터 분석·개인정보 탐지·약관 기반 RAG·음성 Q&A·이상 거래 탐지 등 현장에서 바로 활용할 수 있는 실습 프로젝트로 이어집니다. 트렌드를 읽는 데 그치지 않고, 책을 덮었을 때 손에 쥘 수 있는 결과물을 목표로 구성된 실전 가이드입니다.
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