에이전트 시스템 확장, “많을수록 좋다”는 착각 깨기

AI 에이전트 시스템은 이제 “똑똑한 챗봇”을 넘어, 실제 환경과 여러 번 주고받으며 일을 끝내는 자동화의 기본 단위가 되고 있습니다. 그런데 여기서 흔히 나오는 믿음이 하나 있죠. “에이전트를 더 붙이면 성능도 같이 오르겠지?”

이번 글에서는 그 가설이 왜 자주 깨지는지, 그리고 어떤 작업에서는 오히려 ‘에이전트 수가 늘수록 성능이 떨어지는지’를 쉽게 풀어봅니다. 핵심은 간단합니다. 에이전트 시스템은 ‘병렬화가 되는 일’에 강하고, ‘순차적으로 이어지는 일’에는 독이 될 수 있습니다. 여기에 도구(tool)를 많이 쓸수록 조정 비용이 폭증하는 함정까지 더해지면, “확장”은 과학이 아니라 도박이 됩니다.

에이전트 시스템이 ‘agentic’해지는 순간이 있다

에이전트가 진짜 에이전트답게 작동하는 시점은, 단순히 답을 생성할 때가 아닙니다. 바깥세상(웹, DB, 앱, API)과 계속 상호작용하면서 정보를 모으고, 그 피드백으로 다음 행동을 바꾸는 순간부터입니다.

예를 들어 “고객 환불 처리”를 한다고 합시다. 주문 조회를 하고, 정책을 확인하고, 결제 시스템을 확인하고, 고객에게 필요한 정보를 다시 묻고, 최종 확정 후 메일을 보내야 합니다. 이런 일은 한 번의 프롬프트로 끝나지 않고, 여러 단계의 관찰과 행동이 반복됩니다. 이런 성격을 연구에서는 ‘agentic’ 특성으로 정의합니다.

즉, 에이전트 시스템의 본질은 “생성 능력”이 아니라 “환경과의 다단계 상호작용 능력”에 있습니다.

에이전트를 늘리면 성능이 오르는 ‘딱 그때’: 병렬화 가능한 작업

다중 에이전트가 빛나는 순간은 딱 하나로 요약됩니다. 일을 쪼갰을 때 서로 발목을 잡지 않고 동시에 달릴 수 있을 때입니다.

대표적으로 리서치나 탐색형 업무가 그렇습니다. “시장 조사 + 경쟁사 비교 + 사용자 리뷰 분석”처럼 정보원이 여러 갈래이고, 결과를 마지막에 합치기만 하면 되는 유형이죠. 이런 경우에는 라우터(분류)나 중앙 조정(오케스트레이터) 구조가 효율적입니다. 실제로 중앙 집중형 조정은 병렬 가능한 작업에서 성능을 크게 끌어올렸다는 결과가 보고되었습니다(80.9% 개선).¹

현업 감각으로 번역하면 이렇습니다. “팀을 늘렸더니 회의가 늘어났지만, 그래도 각자 따로 조사해오니 전체 속도가 빨라졌다”는 상황입니다. 병렬화가 되면 회의(조정)가 비용이어도 이득이 남습니다.

반대로, 순차 작업에서는 왜 ‘다중 에이전트’가 독이 될까?

문제는 작업이 레고처럼 쪼개지지 않을 때입니다. 즉, 앞 단계의 결과가 다음 단계의 입력이 되는 순차형 업무입니다.

예를 들어 “계약서 초안 작성 → 법무 리스크 체크 → 수정 → 고객 요구 반영 → 최종본 확정”은 단계마다 맥락이 누적되고, 작은 오해가 다음 단계에서 눈덩이처럼 커집니다. 여기서 에이전트를 많이 붙이면, 정보 전달(핸드오프) 과정에서 요약이 들어가고, 표현이 바뀌고, 중요한 조건이 누락되기 쉽습니다.

실제로 순차적 작업에서는 다중 에이전트 변형이 성능을 39~70%까지 떨어뜨릴 수 있다는 결과가 보고되었습니다.¹ 한 마디로 “사람을 더 투입했더니 인수인계 실수만 늘었다”가 AI에서도 그대로 재현되는 셈이죠.

중앙형 vs 독립형: ‘오류 증폭’이라는 숨은 지표

다중 에이전트에서 진짜 무서운 건 평균 성능이 아니라, 실수했을 때 얼마나 크게 망가지는가입니다.

독립형 구조(각 에이전트가 비교적 제멋대로 움직이며 결과를 모으는 형태)는 오류를 17.2배까지 증폭시키는 반면, 중앙형 구조(리더/감독이 조정)는 4.4배로 억제해 신뢰성을 높였다는 분석이 있습니다.¹

이 차이는 실무에서 굉장히 큽니다. 서비스 운영에서 “가끔 틀림”은 허용돼도, “가끔 크게 사고침”은 장애로 이어지기 때문입니다. 그래서 안전이 중요한 업무(금융, 결제, 고객 데이터)일수록 ‘중앙 조정 + 강한 검증 루프’가 유리합니다.

도구를 많이 쓸수록 ‘도구-조정 트레이드오프’가 폭발한다

다중 에이전트의 장점은 전문화입니다. 그런데 전문화의 비용은 조정입니다.

특히 API 호출, 검색, DB 질의, RAG, 티켓 발행 등 “도구를 많이 쓰는 작업”에서는 에이전트끼리 도구 사용 내역과 결과를 맞추는 과정 자체가 무거워집니다. 어떤 에이전트가 어떤 도구를 언제 썼는지 공유해야 하고, 중복 호출을 막아야 하며, 실패 시 재시도 정책도 합의해야 하죠.

이때 등장하는 것이 ‘도구-조정 트레이드오프’입니다. 도구 사용량이 늘수록 조정 오버헤드가 커지고, 에이전트를 늘릴수록 그 비용이 더 가파르게 증가합니다.¹

실무 팁으로 바꾸면 이렇습니다. “도구가 많아질수록, 에이전트를 늘리는 대신 ‘도구 사용을 표준화’하거나 ‘중앙에서 호출을 대행’하는 설계가 더 중요해진다”는 뜻입니다.

구조 선택은 감이 아니라 예측의 영역으로: 아키텍처 결정 모델

좋은 소식도 있습니다. “대충 해보고 맞추자”가 아니라, 작업 특성으로 최적 구조를 고르는 예측 모델이 제안됐다는 점입니다. 해당 모델은 R²=0.513 수준의 설명력을 보였고, 처음 보는 작업 구성의 87%에서 최적 조정 전략을 식별하는 데 성공했습니다.¹

완벽한 자동 설계는 아직 멀었지만, 방향은 분명합니다. 앞으로의 에이전트 시스템 설계는 ‘감각’이 아니라 ‘작업 분해 가능성(병렬/순차)’과 ‘도구 의존도’ 같은 변수로 결정되는 엔지니어링 문제가 됩니다.

시사점: 다음 세대 에이전트는 “더 많은 수”가 아니라 “더 똑똑한 구조”다

정리하면, 에이전트 시스템 확장은 사람 조직 확장과 닮았습니다. 병렬로 나눌 수 있는 일은 팀을 늘리면 빨라지지만, 인수인계가 핵심인 일은 팀을 늘릴수록 흔들립니다.

그래서 실용적인 결론은 이렇습니다. 먼저 단일 에이전트(좋은 도구 설계 포함)로 시작하고, 병렬화가 명확할 때만 다중 에이전트로 넘어가며, 넘어가더라도 중앙 조정형을 기본값으로 두는 게 안전합니다.²³

강력한 모델이 나와도 다중 에이전트가 완전히 사라지진 않을 겁니다. 다만 승부는 “몇 명을 붙였냐”가 아니라 “어떤 구조로, 어떤 작업에, 어떤 비용과 위험을 감수하며 붙였냐”에서 갈릴 가능성이 큽니다. 결국 다음 세대의 AI 에이전트는 더 많아지는 게 아니라, 더 스마트하고 안전하고 효율적으로 ‘조직화’될 것입니다.

참고

¹에이전트 시스템 확장의 과학을 향하여: 에이전트 시스템이 작동하는 시기와 이유

²When to use multi-agent systems (and when not to) | Claude

³Choosing the Right Multi-Agent Architecture