AI 다중 에이전트 훈련 혁명: 복잡한 인공지능 작업, 팀으로 더 똑똑하게!
인공지능(AI)이 이제는 우리 업무와 일상 속 깊숙이 들어왔죠. 그런데 AI가 정말 사람처럼 ‘팀워크’를 발휘한다면 어떨까요? 오늘은 복잡한 작업을 더 효과적으로 처리하기 위해 여러 AI가 역할을 나눠 협력하는 ‘다중 에이전트 훈련(Multi-agent training)’의 최신 트렌드와 그 기술적 혁신을 흥미롭게 풀어봅니다. 한마디로, AI가 ‘분업과 협업’으로 진화하고 있습니다!
다중 에이전트 시스템: AI, 이제 혼자 말고 같이 일한다
지금까지의 AI는 대부분 혼자서 전체 일을 처리했습니다. 하지만 복잡하고 여러 단계의 작업이 요구되는 현실에선 한계가 뚜렷해집니다. 이럴 때 등장하는 게 바로 ‘다중 에이전트 시스템(Multi-agent system, MAS)’입니다. 각각의 AI가 특화된 역할을 맡아 ‘프로젝트 매니저’, ‘데이터 분석가’, ‘웹 탐색가’처럼 팀을 이루어 협력하는 것이죠.
MAS에서는 각 에이전트가 독립된 판단력과 도구 활용 능력을 갖고, 서로 정보를 주고받으며 더 큰 목표를 달성합니다. 이런 방식은 사람이 ‘팀플레이’로 문제를 해결하는 것과 놀라울 정도로 닮아 있습니다. 실제로 수백, 수천 개의 AI가 협업하는 대규모 업무에도 아주 적합합니다.
계층 구조와 역할 분담: AI 팀워크의 핵심 원리
여러 명의 AI가 모이면 일단 ‘조직화’가 필요해집니다. 최근 연구에서는 메인 에이전트(리더)가 전체 작업을 감독하고, 각 하위 에이전트가 자신의 전공 분야에서 도구를 활용해 부분 문제를 해결합니다. 이를 ‘수직 계층 구조(vertical hierarchy)’라고 부르며, 실제로 이런 구조가 명확한 역할 분담으로 문제 해결 속도가 10% 가까이 빨라진다는 결과도 나왔습니다.
예를 들어 사용자가 복잡한 질문을 던지면, 메인 에이전트가 그 내용을 ‘검색이 필요한 부분’, ‘분석이 필요한 부분’ 등으로 쪼개서 각 전문 에이전트에게 일감을 넘기고, 이들이 결과를 다시 합쳐 최종 답을 내놓는 방식입니다. 실제로 이런 시스템은 여러 번의 검증과 피드백을 받아 훨씬 안정적이게 결과를 도출합니다.
M-GRPO: AI가 협력하며 배우는 새로운 훈련법
단일 AI가 스스로 학습하는 기존 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 방식에서는 제한이 있었습니다. 다중 에이전트 환경에서는 각각의 에이전트가 서로 다른 서버에서 돌아가기도 하고, 주어진 역할이나 훈련 주기가 달라 훈련 데이터가 고르지 않을 수 있죠.
최신 연구에서는 이를 해결하기 위해 M-GRPO(Multi-Agent Group Relative Policy Optimization)를 개발했습니다. 이 방식은 각 에이전트가 자기 역할에 맞게 개별적으로 평가받고, 동시에 그룹 내 기여도를 따져 전체적으로 더 현명하게 학습합니다. 중앙 통제기가 여러 서버의 에이전트들을 효과적으로 조율해, 팀원(에이전트)들 모두 가장 적합한 방향으로 실력을 키울 수 있게 해줍니다.
즉, 각 에이전트의 성과(예: 하위 에이전트의 검색 결과, 메인 에이전트의 최종 답변 품질)를 그룹 평균과 비교해 학습을 조정하는 식입니다. 이로써 다양한 팀 규모와 구성에서도 안정된 성능과 효율을 보장할 수 있습니다.
최신 모델 Qwen3-30B와 다양한 벤치마크에서의 성과
이번 시스템은 알리바바가 만든 Qwen3-30B 같은 최신 대형 언어 모델(LLM)을 활용해, 실제 GAIA(일반 능력), XBench-DeepSearch(도구 사용), WebWalkerQA(웹 탐색) 등 다양한 벤치마크에 도전했습니다. 결과는 인상적입니다. 단일 에이전트 방식보다 더 적은 훈련 데이터로도 더욱 안정적이고 뛰어난 성능을 보여줬죠.
실제 예시도 흥미롭습니다. 루빅스 큐브 논리 문제에서는 학습된 에이전트들이 적절한 수학 도구를 정확히 선택해 문제를 풀고, ‘침습성 어종’ 조사에서는 훨씬 구체적이고 핵심적인 질의로 연구 방향을 잡아냅니다. 즉, 팀으로서의 AI는 ‘디테일’까지 챙기며 효과적으로 움직입니다.
AI의 진화: 실제 업무에 적용할 수 있는 AI 협업의 미래
지금까지의 AI는 개인기로 승부했다면, 앞으로는 협업이 핵심입니다. 복잡한 오피스 자동화, 고객 대응, 과학적 연구 등 어디든 AI 에이전트들이 ‘팀업’해 일할 날이 머지 않았습니다. 이미 GitHub에 코드와 데이터셋이 공개되어 있어, 다양한 분야에서 활용 가능성이 무궁무진하게 열리고 있습니다.
특히, M-GRPO와 같은 최신 협력 학습 방식과 Qwen3-30B 등 초고성능 LLM의 결합은 기존 AI 시스템의 한계를 뛰어넘어 더 빠르고, 더 정확하게, 더 창의적으로 문제를 해결하는 길을 제시합니다.
마무리: 이제는 AI도 ‘함께’ 일하는 시대!
오늘 살펴본 다중 에이전트 훈련과 협력 구조는 인공지능의 새로운 패러다임을 만들어가고 있습니다. 혼자 똑똑한 AI보다, 팀이 조화를 이루는 AI가 더 큰 힘을 발휘한다는 점은 실제 인간 협업의 장점과도 닮아 있습니다.
복잡한 문제를 풀고 싶은가요? 로봇 팀장부터 데이터 분석가 AI까지, 이제 AI로 나만의 드림팀을 구성할 수 있습니다. 다양한 분야에서 협력하는 AI가 만들어 내는 시너지, 앞으로의 인공지능 활용에 큰 기대를 걸어볼 만합니다!
참고
[1] Multi-agent training aims to improve coordination on complex tasks - THE DECODER
[2] What is a Multi-Agent System? - IBM
[3] qwen3-30b-a3b by deepinfra | AI Model Pricing, Performance & API Access | LangDB - LangDB