Agents Companion (7): Automotive AI, 멀티 에이전트 아키텍처 적용 사례

이전 글에서는 에이전트에 '계약' 개념을 도입한 '계약 이행 에이전트'에 대해 살펴보았습니다. 이번 글에서는 이러한 AI 에이전트 기술이 실제 기업 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지, 특히 자동차 산업에서의 적용 사례를 통해 멀티 에이전트 아키텍처가 어떻게 실제 문제를 해결하는지 Automotive AI 파트의 예제 중심으로 정리해보겠습니다.

Automotive AI: 멀티 에이전트 아키텍처의 실제 적용 사례 ✨

AI 에이전트 기술의 실제 적용 사례를 보여주기 위해, 자동차 산업에서의 대화형 AI 시스템을 살펴보겠습니다. 이 시스템은 여러 특화된 에이전트들이 협력하여 직관적이고 끊김 없는 차량 내 경험을 제공합니다. 멀티 에이전트 시스템은 마치 특정 분야의 전문가들로 구성된 팀이 복잡한 문제를 해결하는 것과 같습니다. 각 에이전트는 독립적인 개체이며 고유한 역할과 맥락을 가지며, 공통 목표 달성을 위해 소통하고 협력합니다. 이는 하나의 LLM이 모든 작업을 처리하는 전통적인 단일 에이전트 시스템과 다릅니다.

특화된 에이전트 (Specialized Agents)

해당 문서에서 예시로 사용하는 자동차 AI 시스템에서 사용되는 몇 가지 특화된 에이전트의 예시는 다음과 같습니다:

• 대화형 내비게이션 에이전트 (Conversational Navigation Agent): 사용자가 장소를 찾고, 장소를 추천받고, 내비게이션 API(예: Google Places, Maps)를 사용하여 길을 찾는 데 특화되어 있습니다. 사용자의 선호도나 기록에 따라 검색 결과를 재정렬하고, 차량 내 시스템에 내비게이션 명령을 보냅니다. 예를 들어, "점심 먹을 만한 좋은 식당 찾아줘"와 같은 요청을 처리합니다. 주차 공간 정보나 고속도로에서의 거리 등 추가적인 질문에도 답변할 수 있습니다.
• 대화형 미디어 검색 에이전트 (Conversational Media Search Agent): 음악, 오디오북, 팟캐스트를 찾고 재생하는 데 특화되어 있습니다. 로컬 데이터베이스나 스트리밍 서비스에서 미디어를 검색하고, 필요에 따라 웹 검색을 사용하며, 사용자의 분위기, 날씨, 시간 등 맥락적 요소를 기반으로 미디어를 추천합니다. "운전 중 졸음 방지를 위해 신나는 음악 틀어줘"와 같은 음성 명령을 처리하며, 유사한 아티스트나 콘텐츠를 식별하기도 합니다.
• 메시지 작성 에이전트 (Message Composition Agent): 운전 중 사용자가 메시지나 이메일을 작성, 요약, 전송하는 것을 돕는 데 특화되어 있습니다. "Alex에게 늦는다고 말해줘"와 같은 음성 명령을 파싱하고, 자연어 모델을 사용하여 상황에 맞는 메시지를 작성하며, 초안을 미리 보여주고 수정 옵션을 제공합니다. SMS, WhatsApp, 이메일 등 다양한 메시징 앱과 통합됩니다. 예를 들어, 교통 체증으로 인한 지각 메시지를 팀에게 보내는 작업을 처리할 수 있습니다.
• 차량 매뉴얼 에이전트 (Car Manual Agent): RAG(검색 증강 생성) 시스템을 활용하여 차량 관련 질문에 답변하는 데 특화되어 있습니다. 사용자의 쿼리에 따라 차량 매뉴얼의 관련 섹션을 검색하고, LLM을 사용하여 정보를 요약 및 상황에 맞게 제공하며, 필요한 경우 자세한 문서나 튜토리얼 영상으로 사용자를 연결합니다. 예를 들어, 차선 유지 보조 기능을 끄는 방법을 질문했을 때 관련 정보를 제공합니다.
• 일반 지식 에이전트 (General Knowledge Agent): 세계사, 과학, 문화 등 다양한 일반 주제에 대한 사실적인 질문에 답변하는 데 특화되어 있습니다. 폭넓은 지식 베이스에 접근하여 사실적인 정보를 제공하고, 환각(hallucinations)을 피하며, 맥락 인식을 유지하여 후속 질문에도 응답합니다. 예를 들어, 특정 도시에 대한 흥미로운 사실을 질문했을 때 답변을 제공합니다.

사용 패턴 (Patterns in Use) ✨

이러한 특화된 에이전트들은 특정 디자인 패턴을 통해 결합되어 멀티 에이전트 시스템을 구성합니다. 몇 가지 일반적인 패턴은 다음과 같습니다:

• 계층적 패턴 (Hierarchical Pattern): 중앙의 오케스트레이터 에이전트(Orchestrator Agent)가 쿼리를 분류하고 해당 작업을 처리할 특화 에이전트로 라우팅합니다. 오케스트레이터 에이전트는 사용자의 쿼리를 분석하여 도메인과 의도를 파악하고 가장 적합한 에이전트로 요청을 전달합니다. 여러 턴에 걸쳐 대화 맥락을 유지하며, 특화 에이전트가 만족스러운 답변을 제공하지 못할 경우 대체 전략을 관리합니다.

• 다이아몬드 패턴 (Diamond Pattern): 계층적 패턴의 변형으로, 특화 에이전트의 응답이 사용자에게 도달하기 전에 중앙의 조정 에이전트(예: Rephraser Agent)를 거칩니다. 리프레이저 에이전트(Rephraser Agent)는 응답의 톤, 스타일, 표현 방식을 사용자의 선호도나 맥락에 맞게 조정하는 데 특화되어 있습니다. 예를 들어, 기술적인 정보를 대화형 언어로 바꾸거나, 운전 상황에 따라 정보 밀도를 조정하고 긴급성을 반영합니다.

• 피어 투 피어 패턴 (Peer-to-Peer Pattern): 에이전트들이 초기 라우팅 오류를 감지했을 때 서로에게 쿼리를 핸드오프할 수 있습니다. 이를 통해 초기 분류 오류로부터 복구할 수 있는 더욱 탄력적인 시스템이 구축됩니다. 중앙 오케스트레이터의 라우팅 정확도가 완벽하지 않아도 특화 에이전트가 자신의 도메인 밖의 쿼리임을 인식하고 적절히 리디렉션할 수 있습니다.

• 협업 패턴 (Collaborative Pattern): 여러 에이전트가 동일 작업의 보완적인 측면에서 협력하며, 응답 믹서 에이전트(Response Mixer Agent)가 서로 다른 에이전트의 응답 요소들을 조합하여 포괄적인 답변을 생성합니다. 이 접근 방식은 서로 다른 에이전트가 전문 지식 기반으로 완성된 솔루션에 가치 있는 부분을 기여한다는 점을 인지합니다. 특히 쿼리의 여러 측면이 다른 유형의 전문 지식을 요구하거나, 어떤 단일 에이전트도 완전한 정보를 가지고 있지 않을 때 유용합니다. 응답 믹서 에이전트(Response Mixer Agent)는 여러 에이전트의 응답 중 가장 관련성 높고 정확한 부분을 선택하고 결합하여 사용자에게 가장 유용한 답변을 만듭니다.

• 적응형 루프 패턴 (Adaptive Loop Pattern): 반복적인 시도를 통해 결과를 점진적으로 개선하여 원하는 기준을 충족할 때까지 반복하는 패턴입니다. 대화형 내비게이션 에이전트가 초기 쿼리 검색 결과가 만족스럽지 않을 때, 쿼리를 자동으로 재구성하고 반복적으로 검색하여 최적의 결과를 찾는 데 이 패턴을 사용할 수 있습니다.

 

자동차 AI를 위한 멀티 에이전트 아키텍처의 장점 (Advantages of Multi-Agent Architecture for Automotive AI)

멀티 에이전트 시스템은 복잡한 작업을 특화된 역할로 분해하여 자동차 AI에 강력한 이점을 제공합니다. 마치 한 명의 전문가에게 의존하는 대신 전문가 팀을 구성하는 것과 같습니다.

• 전문성 강화 (Enhanced Specialization): 각 에이전트가 특정 분야에만 집중하여 해당 영역에서 더 깊은 역량을 개발할 수 있습니다.
• 효율성 향상 (Improved Efficiency): 에이전트가 더 좁은 범위의 작업을 처리함으로써 성능 최적화가 간단해지고, 결과적으로 더 높은 품질의 응답을 더 빠르게, 더 낮은 계산 비용으로 제공할 수 있습니다.
• 속도 최적화 (Optimized Speed): 차량 환경에서는 속도가 중요합니다. 공조 제어와 같은 필수 기능은 빠르고 온-디바이스 에이전트에서 실행되어 즉각적인 응답을 제공하는 반면, 식당 추천과 같이 덜 긴급한 작업은 더 방대한 지식을 가진 클라우드 기반 에이전트를 사용할 수 있습니다.
• 탄력성 증가 (Increased Resilience): 인터넷 연결이 끊겨도 온-디바이스 에이전트에서 실행되는 필수 기능은 계속 작동합니다. 식당 추천 기능은 일시적으로 사용하지 못하더라도 공조 제어나 기본적인 미디어 재생은 완벽하게 작동합니다.

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이번 글에서는 Agentic AI 기술이 기업 환경, 특히 자동차 산업에서 어떻게 멀티 에이전트 아키텍처를 통해 실제 복잡한 문제를 해결하고 사용자 경험을 향상시키는지 살펴보았습니다. 특화된 에이전트들이 협력하고 다양한 패턴을 통해 통합되어 효율적이고 탄력적인 시스템을 구축하는 것을 확인할 수 있었습니다.

다음 글에서는 AI 에이전트 개발 및 운영을 지원하는 Google의 Agent Builder 파트와 문서에 대한 Summary와 후기에 대해 작성해보겠습니다.

(해당 글은 Google의 Agents Companion White Paper 내용을 정리한 문서이며, 일부 필요에 따라 내용을 재배치하였습니다.)