AI 루프에서 서브에이전트와 오케스트레이터를 사용하는 방법

AI 루프에서 서브에이전트와 오케스트레이터를 사용하는 방법#

“신제품 출시 제안서를 만들어 줘.” 짧은 요청 뒤에는 시장 자료 확인, 데이터 분석, 홍보 문구 작성, 주장 검토, 최종 편집이 숨어 있다. 한 AI가 순서대로 처리할 수도 있다. 하지만 원본 자료와 작성한 주장, 검토 의견이 뒤섞이면 어디에서 잘못됐는지 찾기 어렵다.

서브에이전트는 전체 업무에서 한 부분을 맡는 AI 작업자다. 오케스트레이터는 어떤 일을 누구에게 맡길지 정하고 결과를 취합하는 조정자다. 업무를 나눈다고 자동으로 품질이 올라가지는 않는다. 역할 사이에 무엇을 전달하고 누가 검증하는지를 분명히 해야 한다.

이 글은 멀티 에이전트 시스템 자체를 소개하기보다 루프의 실행 단계를 어디에서 나눌지를 설명한다. 루프가 한 번 돌 때 조사·작성·검증을 한 작업자가 순서대로 수행할 수도 있고, 필요하면 일부를 다른 작업자에게 맡길 수도 있다. 중요한 것은 역할 수가 아니라 작업을 넘긴 뒤에도 완료 기준을 유지하는 것이다.

작업을 나눠도 루프는 하나다#

루프 단계	조정자가 해야 할 일	분업으로 생기는 위험
계획	하위 작업과 의존 관계 정의	여러 작업자가 다른 목표로 시작
실행	자료·권한·제출 형식을 함께 전달	전달 과정에서 범위나 단위 누락
관찰	각 작업의 결과와 오류를 모음	‘완료’라는 답만 받고 실제 결과를 보지 않음
검증	최종 결과를 원자료와 대조	각 부분은 맞지만 결합한 결과는 모순

예를 들어 조사 담당이 원화 가격을 수집하고 작성 담당이 달러 가격이라고 가정해 표를 만들면, 두 작업 모두 자기 임무를 ‘완료’했다고 보고해도 전체 보고서는 실패다. 조정자의 검증은 하위 작업을 합친 뒤에도 다시 필요하다.

언제 한 AI로 충분한가#

회의 메모를 정리하거나 제공된 문서의 제목을 수정하는 일이라면 한 AI와 명확한 지시문으로 충분할 수 있다. 조사 담당·작성 담당·검토 담당을 각각 따로 만들면 호출 횟수와 전달 과정만 늘어난다.

원문에는 “단일 에이전트는 반드시 실패하고 여러 에이전트가 더 빠르다”는 식의 가상 수치와 서술이 있다. 실제로는 분업이 유리한 조건이 있고, 단일 흐름이 유리한 조건도 있다. 한 AI에게도 자료 접근 범위, 검증 도구, 중간 점검을 주면 많은 작업을 안정적으로 처리할 수 있다.

분업이 유리한 신호#

조사와 작성이 서로 다른 자료·권한을 사용한다.
여러 독립 자료를 동시에 수집할 수 있다.
산출물의 사실 검증을 작성 과정과 분리해야 한다.
한 작업의 실패가 다른 작업의 결과를 덮어쓰지 않도록 하고 싶다.
중간 결과를 각각 검토해야 한다.

이 가운데 몇 개가 해당한다고 해서 바로 여러 AI를 도입할 필요는 없다. 먼저 단일 워크플로의 단계와 입력·출력을 명확히 만들고, 충돌이나 병목이 확인된 부분만 분리한다.

루프에서 오케스트레이터는 실제로 무엇을 하는가#

오케스트레이터를 회사의 팀장에 비유할 수 있다. 팀장은 “시장 조사”라는 막연한 부탁만 하는 것이 아니라 조사 범위와 제출물을 정한다. 각 결과가 모이면 누락을 확인하고 최종 결과물을 판단한다.

오케스트레이터가 항상 AI일 이유는 없다. 정해진 순서와 단순한 분기는 워크플로 규칙으로 처리하고, AI의 판단이 필요한 단계만 AI에 맡길 수 있다. 가령 ‘자료 수집 성공 여부’는 도구의 응답값으로 확인하고, ‘이 자료로 어떤 문단을 작성할지’는 AI가 판단하게 하는 방식이다. AI를 한 명 더 추가하는 것보다 분기 기준을 선명하게 만드는 편이 더 쉬운 경우가 있다.

역할	해야 할 일	하면 안 되는 일
오케스트레이터	목표 분해, 작업 순서·권한 설정, 결과 취합	근거 없이 완료 판정
조사 담당	지정 범위의 자료와 출처 정리	확인되지 않은 수치를 사실처럼 제시
작성 담당	승인된 근거로 독자가 읽을 수 있는 초안 작성	출처가 없는 내용을 추가
검증 담당	초안의 주장과 근거 대조, 누락 보고	단순히 ‘좋아 보인다’고 통과 처리
사람	애매한 정책 판단과 대외 발표 승인	검증 없이 자동 결과를 그대로 배포

오케스트레이터 자체가 AI일 수도 있고, 사람이 정한 규칙으로 작동하는 워크플로일 수도 있다. 작은 업무에서는 규칙 기반 분배가 더 단순하고 추적하기 쉬울 때가 있다.

역할 이름보다 ‘전달물 계약’이 중요하다#

조사 담당이 작성 담당에게 “관련 자료를 찾아봤어요”라고 말하면 무엇을 써야 할지 알기 어렵다. 다음처럼 전달물을 정해 보자.

조사 담당 산출물
- 확인한 주장
- 원문 출처와 위치
- 자료를 확인한 날짜
- 확인하지 못한 부분

작성 담당 산출물
- 초안
- 각 주요 주장에 연결한 근거
- 미확인 문장 목록

검증 담당 산출물
- 통과한 항목
- 실패한 항목과 이유
- 수정할 위치
- 사람의 결정을 기다리는 질문

‘조사 담당에게는 웹 검색 권한만, 작성 담당에게는 초안 폴더 쓰기만’처럼 역할마다 필요한 도구와 접근 범위도 나눈다. 하지만 검증 담당이 조사 담당과 똑같은 잘못된 자료만 읽었다면 독립 검증이라고 볼 수 없다. 확인 가능한 원문을 다시 대조해야 한다.

세 가지 협업 패턴#

순차 실행: 앞 단계의 결과를 뒤 단계가 사용한다#

시장 조사 → 초안 작성 → 사실 검증은 순서가 있다. 조사가 끝나기 전에 작성하면 근거 없는 문장이 생길 수 있다. 단계마다 산출물을 확정해 넘기고 검증에 실패하면 어느 단계로 돌아갈지 정한다.

병렬 실행: 서로 영향을 주지 않는 일을 동시에 처리한다#

경쟁사 세 곳의 공개 가격 페이지를 각각 조사할 수 있다. 세 작업은 병렬로 실행하고, 결과를 하나의 표로 취합한다. 이때 자료의 확인 날짜, 가격의 기준, 화폐 단위가 같아야 비교할 수 있다. 병렬 실행이 언제나 더 빠른 것은 아니다. 실행 비용과 결과 통합 시간도 늘어난다.

독립 평가: 하나의 초안을 별도 기준으로 점검한다#

작성 담당이 만든 고객 안내문을 검증 담당이 정책 문서와 비교한다. 검증 담당이 발견한 불일치를 구체적으로 기록하면 작성 담당이 해당 문장만 고칠 수 있다. 두 AI가 서로 “좋다”고 동의하는 것만으로 사실 확인이 되는 것은 아니다.

실전 사례: 여행 상품 캠페인 초안#

학습용 가상 상황이다. 여행사는 여름 휴가 캠페인을 준비하며 공개 자료 조사, 콘셉트 제안, SNS 문구 초안이 필요하다.

사용자 목표: 여행 상품의 SNS 캠페인 초안 세 가지.
조사 담당: 지정한 시장과 기간에서 공개 자료를 찾고 출처를 붙인다.
작성 담당: 확인된 자료와 상품 브리프를 이용해 타깃·콘셉트·문구를 작성한다.
검증 담당: 상품 가격·운영 일정·광고 표현을 제공된 브리프와 대조한다.
오케스트레이터: 세 결과를 모아 불일치와 미확인 항목을 정리한다.
사람: 예산·대외 광고 문안을 승인한다.

조사에서 유효한 자료가 없었다면 작성 담당은 ‘시장 점유율’을 만들어 넣지 않는다. 검증에서 가격 오류가 발견되었다면 전체 조사를 다시 시작하는 대신 해당 브리프 항목과 문구부터 바로잡는다.

한 작업자가 실패했을 때#

조사 담당이 시간 초과되면 오케스트레이터는 선택해야 한다. 다른 근거 자료가 있으면 범위를 좁혀 재시도할 수 있고, 없으면 ‘조사 미완료’로 멈춰야 한다. 작성 담당이 빈 근거를 받아도 자동으로 가상의 데이터를 채우지 않도록 해야 한다.

작업 실패를 기록하는 항목은 작업 ID, 사용한 자료, 실패한 단계, 이미 완료한 결과, 재시도해도 되는지다. 이것이 있어야 모두 처음부터 반복하지 않는다.

업무 루프에 분업을 도입하는 순서#

한 흐름으로 수행한다. 조사·초안·검증을 한 워크플로의 단계로 나눈다.
전달물과 완료 기준을 만든다. 각 단계의 입력과 출력이 명확해야 한다.
병목을 찾는다. 작업이 느려서인지, 권한이 섞여서인지, 검증이 어려워서인지 확인한다.
필요한 역할만 분리한다. 조사나 검증 하나부터 나눈다.
품질과 비용을 비교한다. 추가 호출과 전달 과정이 실제 개선을 가져왔는지 측정한다.

비교 항목	단일 흐름에서 볼 것	분리 후 확인할 것
정확성	틀린 주장·수치의 개수	분업으로 오류가 줄었는가
시간	검토 완료까지 전체 시간	병렬 실행과 취합을 포함해 줄었는가
비용	도구·모델 호출량	작업자 증가에 비해 효익이 있는가
추적성	어느 단계에서 틀렸는가	담당 산출물과 원인이 더 분명해졌는가

직접 해보기: 역할 전달 명세#

전체 업무 목표:
조사 담당 입력·출력:
작성 담당 입력·출력:
검증 담당의 확인 기준:
오케스트레이터의 최종 책임:
서로 공유할 파일·자료:
실패한 결과의 반환 형식:
사람에게 넘길 판단:

다섯 번째 부품은 AI 작업자의 수가 아니다. 각 작업자가 검증 가능한 결과를 전달하고, 누가 최종 책임을 지는지 보이는 구조다.

이어지는 가드레일은 이 분업에서 특히 중요하다. 조사 담당의 외부 문서가 작성 담당의 지시를 바꾸지 못해야 하고, 검증 담당의 ‘통과’ 표시만으로 대외 발송이 허용되어서는 안 된다. 역할마다 자료 접근과 승인 권한을 따로 정해야 전체 루프가 통제된다.

AI 루프에서 서브에이전트와 오케스트레이터를 사용하는 방법