하나의 AI 에이전트도 강력하지만, 함께 협력하는 AI 에이전트 팀은 완전히 다른 차원입니다.
이거 저장해 두세요 :)
2026년 5월 6일, Anthropic은 Code with Claude 이벤트에서 Claude Managed Agents를 위한 멀티 에이전트 오케스트레이션을 발표했습니다. 이제 단일 작업에 최대 20개의 특화된 에이전트를 병렬로 실행할 수 있습니다.
순차적이 아닌, 병렬로. 동시에 말이죠. 각 에이전트는 문제의 다른 부분을 처리합니다.
이것은 Netflix, Harvey(법률 AI 회사), Shopify가 이미 프로덕션에서 사용 중인 것과 동일한 아키텍처입니다. Netflix는 이를 사용하여 수백 개의 빌드 로그를 동시에 분석합니다. Harvey는 여러 문서에 걸친 복잡한 법률 작업을 조정하는 데 사용합니다. Shopify는 2026년 3분기까지 90% 자율 코딩을 목표로 하고 있습니다.
이것들은 실험이 아닙니다. 지금 바로 대규모로 운영되는 프로덕션 시스템입니다.
그리고 여러분만의 시스템을 구축할 수 있는 도구는 모든 사람에게 제공됩니다.
지금부터 AI 에이전트 팀을 처음부터 구축하는 방법, 효과적인 패턴, 그리고 피해야 할 실수에 대해 정확히 알려드리겠습니다.
멀티 에이전트가 싱글 에이전트보다 나은 이유
싱글 에이전트는 한 명의 직원과 같습니다. 아무리 재능이 뛰어나도 한 번에 한 가지 일만 할 수 있습니다. 작업에 다섯 부분이 있다면 순차적으로 처리합니다: 1부, 2부, 3부, 4부, 5부.
멀티 에이전트 시스템은 팀과 같습니다. 각각 작업의 한 부분에 특화된 다섯 명의 에이전트가 동시에 작업합니다. 싱글 에이전트가 30분 걸리는 작업을 5명의 에이전트 팀은 6분 만에 처리합니다.
하지만 속도가 가장 큰 장점은 아닙니다.
진정한 장점은 전문화입니다.
모든 것을 하라는 요청을 받은 싱글 에이전트(리서치, 분석, 글쓰기, 코딩, 검토)는 주의력이 너무 분산되어 전반적으로 평범한 결과를 냅니다.
전문화된 에이전트 팀(리서처 한 명, 분석가 한 명, 작가 한 명, 코더 한 명, 검토자 한 명)은 각 에이전트가 가장 잘하는 일에 집중하기 때문에 모든 측면에서 뛰어난 결과를 냅니다.
이것은 인간 팀이 복잡한 프로젝트에서 개인보다 더 나은 성과를 내는 것과 같은 이유입니다.
효과적인 세 가지 멀티 에이전트 패턴
모든 멀티 에이전트 설정이 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다. 기업들이 이러한 시스템을 배포하는 방식을 연구한 결과, 일관되게 작동하는 세 가지 패턴이 나타났습니다.
패턴 1: 파이프라인
에이전트가 순차적으로 작업하며, 각 에이전트는 자신의 출력을 다음 에이전트에게 전달합니다.
리서치 에이전트 → 분석 에이전트 → 글쓰기 에이전트 → 검토 에이전트
이 패턴은 각 단계에 명확한 입력과 출력이 있고, 이후 단계가 이전 단계에 의존할 때 가장 효과적입니다. 리서치 에이전트는 데이터를 찾고, 분석 에이전트는 패턴을 식별하며, 글쓰기 에이전트는 보고서를 작성하고, 검토 에이전트는 오류를 확인합니다.
각 에이전트는 집중된 시스템 프롬프트와 관련 도구를 사용하여 특정 작업에 최적화됩니다.
패턴 2: 팬 아웃
지휘관 에이전트가 큰 작업을 하위 작업으로 나누고 여러 작업자 에이전트에게 병렬로 분배합니다.
지휘관 에이전트 할당:
- 작업자 에이전트 1 → 문서 A 분석
- 작업자 에이전트 2 → 문서 B 분석
- 작업자 에이전트 3 → 문서 C 분석
- 작업자 에이전트 4 → 문서 D 분석
- 작업자 에이전트 5 → 문서 E 분석
다섯 명의 작업자가 모두 동시에 실행됩니다. 완료되면 결과가 수집되고 종합됩니다.
이것은 Netflix가 빌드 로그를 분석하는 데 사용하는 패턴입니다. 동일한 작업을 여러 항목에 독립적으로 수행해야 하는 작업에 이상적입니다.
패턴 3: 전문가 팀
서로 다른 전문 분야를 가진 여러 에이전트가 단일 복잡한 작업에 협력하여 각자의 전문 지식을 제공합니다.
제품 출시의 경우 다음과 같은 팀을 구성할 수 있습니다:
- 시장 조사 에이전트 — 경쟁사 데이터 및 시장 동향 분석
- 기술 에이전트 — 실현 가능성 및 아키텍처 옵션 평가
- 재무 에이전트 — 비용 예측 및 가격 모델 구축
- 카피 에이전트 — 마케팅 자료 및 랜딩 페이지 카피 작성
- 검토 에이전트 — 모든 항목의 일관성과 품질 확인
각 에이전트는 자신의 전문 분야에서 작업합니다. 출력물은 종합적인 결과물로 결합됩니다.
이것은 Harvey가 법률 업무에 사용하는 패턴입니다. 서로 다른 에이전트가 사건의 다양한 측면(리서치, 판례 분석, 문서 초안 작성, 규정 준수 확인)을 처리하고 결과가 완전한 법률 패키지로 조합됩니다.
1단계: 팀 정의하기
무엇이든 구축하기 전에 다음 질문에 답하세요:
전반적인 목표는 무엇인가요? "주간 경쟁사 분석 보고서 작성."
뚜렷한 하위 작업은 무엇인가요? "경쟁사 웹사이트 리서치, 가격 변동 분석, 제품 출시 모니터링, 결과 종합, 보고서 작성."
어떤 하위 작업을 병렬로 실행할 수 있나요? "리서치, 가격 분석, 제품 모니터링은 모두 동시에 가능합니다. 종합 및 작성은 해당 작업이 완료될 때까지 기다려야 합니다."
각 하위 작업에 어떤 전문가를 고용하시겠습니까? "시장 리서처, 가격 분석가, 제품 스카우트, 전략 분석가, 보고서 작성자."
각 전문가는 고유한 시스템 프롬프트, 도구 및 초점 영역을 가진 에이전트가 됩니다.
2단계: 각 에이전트 설계하기
팀의 모든 에이전트에게는 세 가지가 필요합니다:
명확한 역할. "당신은 경쟁사 가격 분석가입니다. 당신의 임무는 5개 경쟁사 제품의 가격 변동을 추적하고 추세를 식별하는 것입니다."
특정 도구. 가격 분석가는 경쟁사 웹사이트를 확인하기 위해 웹 접근 권한이 필요합니다. 보고서 작성자는 문서를 만들기 위해 파일 접근 권한이 필요합니다. 시장 리서처는 최근 뉴스를 찾기 위해 웹 검색이 필요합니다.
정의된 출력. "다음 필드를 포함하는 구조화된 JSON 파일을 생성하세요: competitor_name, product, old_price, new_price, date_changed, significance_rating."
출력 형식이 중요한 이유는 에이전트 간 통신 방식이기 때문입니다. 에이전트 A가 구조화되지 않은 텍스트를 생성하고 에이전트 B가 구조화된 데이터를 필요로 한다면, 핸드오프는 실패합니다.
에이전트 간 출력 형식을 표준화하세요. 이것이 여러분이 내릴 가장 중요한 기술적 결정입니다.
3단계: 오케스트레이션 구축하기
Claude Managed Agents를 사용하면 멀티 에이전트 오케스트레이션이 API에 내장되어 있습니다. 에이전트, 관계 및 통신 방식을 정의하면 Anthropic이 인프라를 처리합니다.
핵심 결정 사항:
어떤 에이전트가 병렬로 실행되나요? 서로의 출력에 의존하지 않는 에이전트는 속도를 최대화하기 위해 동시에 실행되어야 합니다.
어떤 에이전트가 순차적으로 실행되나요? 다른 에이전트의 출력이 필요한 에이전트는 해당 출력을 사용할 수 있을 때까지 기다려야 합니다.
에이전트는 어떻게 데이터를 전달하나요? 공유 환경의 파일, 구조화된 출력 형식 또는 직접적인 에이전트 간 통신을 통해 전달합니다.
에이전트가 실패하면 어떻게 되나요? 폴백 동작을 정의하세요. 가격 분석가가 경쟁사 웹사이트에 접근할 수 없는 경우, 실패를 기록하고 전체 파이프라인을 중단시키지 않고 사용 가능한 데이터로 계속 진행해야 합니다.
4단계: Dreaming으로 메모리 추가하기
이것은 최신 기능이며 장기적인 에이전트 성능에 모든 것을 변화시킵니다.
Dreaming은 에이전트 세션 사이에 실행되는 예약된 백그라운드 프로세스입니다. 과거 세션을 검토하고, 패턴을 추출하며, 반복적인 실수를 식별하고, 에이전트의 메모리 저장소를 관리합니다.
실제로 이는 프롬프트를 수동으로 업데이트하지 않아도 에이전트 팀이 시간이 지남에 따라 더 똑똑해진다는 것을 의미합니다.
Harvey는 법률 에이전트에서 Dreaming을 활성화한 결과 완료율이 약 6배 증가했다고 보고했습니다. 모델 변경 때문이 아니라, 에이전트가 세션 간에 조직 지식을 전달했기 때문입니다.
에이전트 팀은 문자 그대로 자신의 경험을 통해 학습합니다.
Dreaming을 활성화하려면 Managed Agents 설정에서 드림 일정을 구성하세요. 대부분의 팀에게 야간 실행이 권장되는 주기입니다.
5단계: 결과 정의하기
Outcomes는 루브릭 기반 채점 시스템을 사용하여 "성공"의 모습을 정의할 수 있는 새로운 기능입니다.
에이전트가 좋은 출력을 생성하기를 바라는 대신, 특정 기준을 정의합니다:
"보고서에는 5개 경쟁사 모두의 가격 데이터가 포함되어야 합니다. 경쟁사 데이터가 누락되면 완전성 점수가 80% 미만으로 떨어집니다. 분석 섹션에는 일반적인 관찰이 아닌 최소 3개의 구체적인 인사이트가 포함되어야 합니다. 글은 2,000단어 미만이어야 합니다."
Claude는 루브릭에 따라 자체 출력을 평가하고 통과할 때까지 반복합니다. 이렇게 하면 출력을 보기도 전에 오류를 잡아내는 품질 루프가 생성됩니다.
6단계: 간단한 작업으로 먼저 테스트하기
10개 에이전트 시스템을 구축하는 것부터 시작하지 마세요.
간단한 파이프라인 작업에서 두 개의 에이전트를 함께 작업시키는 것부터 시작하세요. 통신을 올바르게 설정하고, 출력 형식을 올바르게 설정하며, 오류 처리를 올바르게 설정하세요.
그런 다음 세 번째 에이전트를 추가하세요. 그 다음 네 번째 에이전트를 추가하세요. 각 추가 사항은 통합 전에 독립적으로 테스트되어야 합니다.
훌륭한 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 팀은 점진적으로 구축하는 팀이지, 첫날부터 완벽한 시스템을 설계하려는 팀이 아닙니다.
7단계: 모니터링 및 반복하기
멀티 에이전트 시스템은 싱글 에이전트보다 더 복잡합니다. 더 많은 문제가 발생할 수 있습니다. 모니터링은 선택 사항이 아닙니다.
다음 사항을 주시하세요:
핸드오프 실패 — 다음 에이전트가 구문 분석할 수 없는 출력을 생성하는 에이전트. 출력 형식 사양을 강화하여 수정합니다.
중복 작업 — 여러 에이전트가 깨닫지 못한 채 동일한 작업을 수행하는 경우. 각 에이전트의 범위를 매우 구체적으로 만들어 수정합니다.
품질 저하 — 파이프라인이 길어짐에 따라 출력 품질이 저하되는 경우. 주요 체크포인트에 검토 에이전트를 추가하여 수정합니다.
토큰 팽창 — 에이전트가 토큰 제한을 초과하는 불필요하게 장황한 출력을 생성하는 경우. 출력 길이에 제약 조건을 추가하여 수정합니다.
프로덕션에서의 실제 사례
지금 바로 프로덕션에서 실행 중인 실제 멀티 에이전트 설정입니다:
주간 시장 인텔리전스 보고서
에이전트 1: 웹 리서치 에이전트 — 대상 시장의 최근 뉴스, 제품 출시 및 자금 조달 라운드를 검색합니다. 병렬로 실행됩니다.
에이전트 2: 경쟁사 모니터 에이전트 — 5개 경쟁사 웹사이트의 가격, 기능 및 메시징 변경 사항을 확인합니다. 병렬로 실행됩니다.
에이전트 3: 소셜 리스너 에이전트 — X 및 LinkedIn에서 관련 토론, 정서 및 새로운 트렌드를 스캔합니다. 병렬로 실행됩니다.
에이전트 4: 분석 에이전트 — 에이전트 1-3의 데이터를 수신하고 가장 중요한 5가지 개발 사항을 식별하며 각각을 영향별로 평가합니다.
에이전트 5: 보고서 작성 에이전트 — 분석 결과를 가져와 권장 사항이 포함된 형식화된 경영진 브리핑을 생성합니다.
에이전트 6: 품질 검토 에이전트 — 정의된 루브릭에 대해 보고서를 확인하고 문제를 플래그 지정하며 작성자에게 수정을 요청합니다.
총 소요 시간: 15분 미만. 싱글 에이전트 사용 시 이전 시간: 1시간 이상. 수동으로 수행할 때 이전 시간: 반나절.
보고서는 매주 월요일 오전 8시에 Google Drive에 저장됩니다. 팀은 커피를 마시며 읽습니다.
일반적인 멀티 에이전트 실수 및 피하는 방법
실수 1: 모든 에이전트를 너무 일반적으로 만드는 것. 멀티 에이전트의 핵심은 전문화입니다. 리서치 에이전트가 분석과 글쓰기도 한다면 목적을 놓친 것입니다. 각 에이전트는 한 가지 일을 매우 잘해야 합니다. 좁을수록 강력합니다. 넓을수록 약합니다.
실수 2: 출력 형식을 표준화하지 않는 것. 리서치 에이전트가 자유 형식의 단락을 생성하고 분석 에이전트가 구조화된 JSON을 기대한다면 핸드오프가 중단됩니다. 에이전트를 구축하기 전에 에이전트 간 데이터 계약을 정의하세요. 어떤 필드? 어떤 형식? 필드가 비어 있으면 어떻게 되나요?
실수 3: 너무 많은 에이전트를 너무 일찍 병렬로 실행하는 것. 간단한 파이프라인에서 두 개의 에이전트로 시작하세요. 통신이 작동하도록 만드세요. 그런 다음 세 번째를 추가하세요. 그 다음 네 번째를 추가하세요. 각 추가는 복잡성을 증가시킵니다. 점진적으로 관리하세요.
실수 4: 에이전트 간 오류 처리가 없는 것. 파이프라인에서 하나의 에이전트가 실패하면 어떻게 되나요? 전체 시스템이 충돌하나요? 다음 에이전트가 잘못된 입력을 받나요? 명시적인 폴백 동작을 구축하세요. "가격 데이터를 사용할 수 없는 경우 과거 데이터로 진행하고 최종 보고서에 격차를 표시합니다."
실수 5: 토큰 비용을 무시하는 것. 멀티 에이전트 설정은 싱글 에이전트 실행보다 더 많은 토큰을 사용합니다. 각 에이전트는 고유한 컨텍스트, 고유한 추론 및 고유한 출력을 가지고 있습니다. 사용량을 모니터링하고 필수 세부 정보를 잃지 않으면서 간결하게 프롬프트를 최적화하세요.
미래는 멀티 에이전트입니다
Anthropic은 멀티 에이전트 오케스트레이션을 단순한 부가 기능으로 구축하는 것이 아닙니다. 그들은 이를 앞으로 AI 시스템이 작동할 근본적인 아키텍처로 구축하고 있습니다.
Code with Claude 이벤트에서 Anthropic은 자사의 Cowork 제품이 이 아키텍처를 사용하여 구축되었음을 보여주었습니다. 복잡한 작업을 처리하기 위해 협력하는 여러 특화된 에이전트들. 자율적으로 구축하는 도구는 자율적으로 작동하는 도구에 의해 구축되었습니다.
Apple은 Claude가 새로운 Extensions 시스템을 통해 다른 AI 서비스와 함께 iOS 27에 통합될 것이라고 발표했습니다. Claude가 더 많은 워크플로우와 장치에 내장됨에 따라 멀티 에이전트는 복잡한 교차 도메인 작업을 처리하는 자연스러운 방법이 됩니다.
오늘날 멀티 에이전트 인프라에 투자하고 있는 기업들(Netflix, Harvey, Shopify, Mercado Libre)은 재미로 하는 것이 아닙니다. 싱글 에이전트 접근 방식으로는 실제 문제의 복잡성을 확장할 수 없기 때문에 하는 것입니다.
그리고 지금 이러한 패턴을 배우는 개인 빌더들은 가까운 미래에 상당한 가치가 있는 기술을 갖게 될 것입니다.
솔직한 진실
멀티 에이전트 시스템은 마법이 아닙니다. AI에 적용된 소프트웨어 엔지니어링입니다.
기본 사항은 팀 기반 시스템 구축과 동일합니다: 명확한 역할, 명확한 커뮤니케이션, 정의된 인터페이스, 오류 처리 및 반복.
차이점은 "팀"이 6명의 급여 대신 Claude 구독료만 들고, 24/7 쉬지 않고 작업하며, Dreaming을 통해 시간이 지남에 따라 개선된다는 것입니다.
우리는 멀티 에이전트 시대의 맨 처음에 있습니다. 지금(2026년 5월) 이러한 패턴을 알아내는 사람들은 이것이 모든 AI 시스템이 작동하는 기본 방식이 될 때 엄청난 선두를 달리게 될 것입니다.
대부분의 사람들은 이것을 읽고 멀티 에이전트가 자신에게 "너무 고급"이라고 생각할 것입니다. 이번 주에 첫 번째 2-에이전트 파이프라인을 구축하는 사람들은 그것이 예상보다 훨씬 간단하다는 것을 깨닫게 될 것입니다.
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