여러 AI 에이전트를 나눠 쓰는 협업 구조의 기본
협업은 하나의 에 모든 일을 맡기는 방식이 아니라, 역할이 다른 여러 가 함께 큰 업무를 처리하는 방식이다. 하나의 모델은 이메일 작성이나 보고서 요약 같은 단발성 작업은 잘할 수 있지만, 실제 회사 업무는 티켓 처리, 승인, 감시, 장애 대응, 구매, 예측, 잦은 인수인계처럼 여러 단계로 이어진다. 는 목표와 문맥을 받고, 필요한 단계를 계획하고, API나 , 브라우저, 코드 실행 같은 도구를 쓰며, 결과를 확인한 뒤 계획을 고칠 수 있는 이다.
에서는 조율 담당, 조사 담당, 실행 담당, 검토 담당처럼 역할을 나눈 에이전트들이 서로 정보를 주고받아 더 큰 문제를 푼다. 핵심은 복잡하고 계속 바뀌는 환경에서 한 에이전트가 혼자 처리하기 어려운 일을 더 안정적으로 나누어 처리하는 데 있다.
핵심 포인트
- 단발성 요청보다 여러 단계 업무에 협업이 더 잘 맞는다.
- 는 목표를 받고, 계획하고, 도구를 쓰고, 결과를 보며 계획을 바꾼다.
- 은 조율, 조사, 실행, 검토처럼 역할을 나누는 방식이다.
- 복잡한 업무에서는 한 에이전트보다 여러 가 더 안정적일 수 있다.
- 토큰 절감 효과를 내려면 에이전트 간 대화와 중복 작업을 제한해야 한다.