AI 에이전트, 많을수록 좋을까? 구글·MIT 연구가 밝힌 진실
인공지능(AI) 시대에 '여러 AI가 협력하면 무조건 더 좋은 결과가 나온다'는 믿음, 정말 맞을까요? 구글 리서치, 구글 딥마인드, MIT의 공동 연구진은 이 질문을 파헤쳤고, 결과는 예상 밖이었습니다. 이번 대규모 실험에서 "AI 에이전트가 많다고 항상 성능이 좋아지는 건 아니다"라는 사실이 밝혀졌습니다. 이 글에서는 다중 AI 에이전트 시스템의 장단점, 적용 전략, 그리고 개발자∙기업이 현명하게 AI를 활용하는 비법까지 쉽고 재미있게 정리해 드립니다.
한눈에 보는 AI 에이전트란?
AI 에이전트는 스스로 데이터를 인지, 판단, 행동하는 소프트웨어입니다. 간단히 말해, 특정 목표를 향해 24시간 일하는 ‘똑똑한 데이터 비서’죠. 최근엔 하나의 거대 모델보다 여러 에이전트가 각자의 역할을 맡아 협력하는 ‘다중 에이전트 시스템’이 각광받고 있습니다. 하지만, 이 협력이 항상 마법처럼 효과를 내는 건 아니었습니다.
구글과 MIT의 대규모 실험: 다중 에이전트의 성능은 천차만별
연구팀은 OpenAI의 GPT, 구글 Gemini, Anthropic Claude 등 최첨단 3개 모델을 활용해 총 180개의 다양한 실험을 진행했습니다. 에이전트 구조(아키텍처)를 바꾸며 병렬, 순차적, 도구 활용 등 여러 과제를 풀어봤죠.
결과는 놀라웠습니다. 어떤 과제는 최대 81% 성능이 오르는 반면, 다른 과제에선 무려 70%까지 성능이 떨어지기도 했죠. 왜 이런 차이가 생겼을까요?
병렬 작업엔 다중 에이전트가 ‘진짜’ 강하다
금융 데이터 분석처럼 여러 항목(매출, 비용, 시장정보)을 동시에 다루는 업무에서는, 각 에이전트가 자신만의 분야를 맡아 병렬적으로 작업합니다. 이때 중앙에서 조율하는 구조를 썼더니, 단일 에이전트보다 80.9%나 더 높은 효율을 기록했습니다.
즉, 과제가 독립적으로 ‘쪼갤 수 있을 때’만 다중 에이전트의 협력이 빛을 봅니다.
순차·의존적 작업엔 오히려 독이 된다!
하지만 마인크래프트처럼, 한 단계의 결과가 다음 단계에 영향을 주는(순차적·의존적) 작업에선 상황이 완전히 달라집니다. 에이전트가 각자의 역할을 분할하더라도, 앞뒤 맥락이 제대로 공유되지 않아 정보의 손실·오류 누적이 끊임없이 발생했습니다. 실험에서 성능은 오히려 39%~70%까지 떨어졌죠.
이유는 간단합니다. 한 에이전트가 한 행동을 취하면 세계(State)가 바뀌고, 다음 단계에선 그 변화가 제대로 반영되어야 합니다. 여러 에이전트가 똑같은 맥락을 공유하지 못하면, 혼선과 오류가 폭발적으로 늘어나죠.
도구 활용, 협력 오버헤드의 함정
웹 검색, 파일 찾기, 코딩 등 ‘여러 도구가 필요한 작업’에서는 에이전트가 나뉘면 각자 쓸 수 있는 자원이 줄어들고, 서로 조율하는 데 오버헤드가 생깁니다. 이렇게 되면 협력의 이득보다 손실이 커지고, 도전을 할수록 비효율이 쌓이기 쉽습니다.
즉, ‘분업이 가능하다’는 생각만으로 무조건 에이전트를 늘리면, 오히려 결과가 망가질 수 있다는 뜻입니다.
45%의 법칙: 단일 에이전트도 충분히 유능하다면 다중화의 효과는 미미
이번 연구의 핵심 실용팁 중 하나! 만약 단일 AI 에이전트가 전체 작업의 45% 이상을 정답으로 수행할 수 있다면, 다중 에이전트를 도입해도 성능 향상은 거의 없다는 ‘45%의 법칙’이 나왔습니다. 분업이 안 되는 작업에는 굳이 협력형 시스템을 만들 필요가 없단 뜻이죠.
실제로 단일 에이전트는 1,000 토큰 기준 평균 67개의 성공작업을 했는데, 중앙 조율형 다중 에이전트는 불과 21개(하이브리드도 14개)에 그쳤습니다. 자원효율까지 감안하면, 쓸데없이 에이전트를 많이 늘리는 건 손해입니다.
개발·기획자 실전 팁: 언제 다중 에이전트를 써야 할까?
시작은 단일 에이전트로! 성능이 충분하다면 굳이 늘릴 필요 없음.
작업이 독립적으로 쪼개질 수 있을 때만 다중 에이전트 설계로 전환!
도구와 자원 분할 고려: 도구 활용이 많아지면 오버헤드, 오류 누적에 주의해야 함.
에이전트 수는 최소화: 예산이 빠듯할 땐 3~4개가 권장. 무작정 늘리면 성능저하.
실제 산업에선 어떻게 쓰일까?
금융, 연구, 엔터프라이즈 분석처럼 병렬적이고 도메인별 전문성이 필요한 분야에서는 다중 에이전트가 큰 힘을 발휘합니다.
반면, 복잡한 의존 구조(제조 공정, 게임 설계, 복합 코딩 등)에선 오히려 단일 에이전트가 더 안정적일 수 있습니다.
가장 최신 AI 도구들도 전문화·병렬 협력 기능을 강조하지만, 협력을 설계할 때는 반드시 과제의 특성, 공유 맥락, 자원 이용을 고려해야 실패를 줄일 수 있습니다.
시사점과 정리
이번 구글·MIT 연구는 "AI가 똑똑하다면 많을수록 좋다"는 생각에 회의적인 시선을 던집니다. 에이전트의 협력은 분명 강점이 있지만, ‘적재적소’에만 써야 진짜 혁신이 됩니다.
에이전트 기반 AI를 도입하려는 기업∙개발자라면, 업무의 구조와 분업 가능성부터 꼼꼼히 따져보세요. 그저 ‘최신 트렌드’만 좇는 것보다는, 목적에 맞는 스마트한 전략이 중요하다는 것! AI 시대의 올바른 협업은, 똑똑함의 단순 합이 아니라 ‘진짜 팀워크의 설계’에서 시작된다는 사실을 잊지 마세요.
참고
[1] More AI agents isn't always better, new Google and MIT study finds - decoder
[2] AI dev tool power rankings & comparison [Dec. 2025] - LogRocket Blog
[3] How Agent Handoffs Work in Multi-Agent Systems - Towards Data Science
[4] How to Master Multi-Agent AI Systems: Strategies for Coordination and Task Delegation - Medium