DEV 트랙 스포트라이트: 생산 에이전트 스웜 구축 - 산업 AI 마스터하기 (DEV311)

발행: 3일 전 (2025년 12월 11일 오후 07:38 GMT+9)

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Source: Dev.to

AI는 단순한 챗봇을 넘어 발전했습니다. 오늘날 AI 시스템은 계획을 세우고, 협업하며 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다—마치 엔지니어 팀이 함께 일하는 것처럼 말이죠. AWS re:Invent 2025에서 AWS 수석 개발자 옹호자 Betty Zheng과 AWS Data Hero이자 Tetrate 수석 AI 엔지니어인 Trista Pan이 프로덕션 수준의 멀티‑에이전트 시스템 구축에 대한 심도 있는 세션을 진행했습니다.

전체 세션 보기: (link to session)

멀티‑에이전트 시스템이 중요한 이유

“AI는 채팅을 넘어섰습니다. 오늘날 AI 시스템은 계획을 세우고, 협력하며 실제 복잡한 문제를 해결합니다—마치 엔지니어 팀과 함께 일하는 것처럼.” — Betty Zheng

단일 AI 에이전트도 강력하지만, 멀티‑에이전트 시스템은 새로운 역량을 제공합니다:

전문화 – 각 에이전트가 특정 작업에 집중합니다.
협업 – 에이전트들이 함께 복잡한 문제를 해결합니다.
확장성 – 작업 부하를 여러 에이전트에 분산합니다.
탄력성 – 하나의 에이전트가 실패해도 시스템은 계속 작동합니다.

Tetrate의 실제 프로덕션 사례

고객 지원 에이전트

일상 대화와 전문적인 제품 추천을 모두 처리하는 정교한 멀티‑에이전트 워크플로우입니다. 시스템은 의미 검색을 활용해 사용자의 의도를 파악하고, 다음 사이에서 지능적으로 라우팅합니다:

일반 질문에 대한 대화형 응답.
상세 사양을 포함한 기술 제품 추천.
정확한 정보 검색을 위한 지식 베이스와의 통합.

핵심 인사이트: 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것이 아니라, 상황을 이해하고 사용자가 캐주얼한 도움을 원하는지, 전문적인 기술 안내가 필요한지를 판단해 응답 스타일을 조정합니다.

트러블슈팅 에이전트

전통적인 챗봇을 넘어 실제 프로덕션 문제를 해결하는 자율 시스템입니다:

우선순위와 유형에 따라 Jira 티켓을 자동으로 가져옵니다.
런북 및 QA 저장소를 활용해 이슈를 분석합니다.
MCP (Model Context Protocol) 서버를 사용해 프로덕션 환경에서 실제 수정을 실행합니다.

핵심 인사이트: 단순히 솔루션을 제시하는 것이 아니라 행동으로 옮깁니다. 에이전트는 명령을 실행하고, 구성을 업데이트하며, 적절한 가드레일과 로깅을 유지하면서 문제를 자율적으로 해결합니다.

프로덕션 AI 에이전트를 위한 아키텍처 구성 요소

모델

기본 레이어에는 다음이 포함됩니다:

Amazon Bedrock – 다양한 모델 옵션을 제공하는 관리형 서비스.
OpenAI – GPT‑4 및 기타 상용 모델.
오픈소스 모델 – Llama, Mistral 등 특정 사용 사례에 적합한 모델.

베스트 프랙티스: 빠른 반복을 위해 Bedrock 같은 관리형 서비스로 시작하고, 요구사항이 명확해지면 특정 모델로 최적화합니다.

AI 에이전트 구축 플랫폼

팀의 기술 역량에 따라 선택하세요:

Low‑code 플랫폼 (예: n8n) – 비기술 사용자와 빠른 프로토타이핑에 적합.
오픈소스 SDK (LangChain, LlamaIndex) – 유연성이 필요한 개발자에게 적합.
Strands Agents SDK – 최소 코드로 프로덕션 급 멀티‑에이전트 시스템을 구축할 수 있음.

Strands Agents SDK는 몇 줄의 코드만으로 멀티‑에이전트 시스템을 구축하면서도 프로덕션 수준의 신뢰성을 제공하는 오픈소스 SDK입니다.

워크플로우 오케스트레이션

멀티‑에이전트 조정을 위한 세 가지 주요 패턴:

오케스트레이션 모델 – 한 명의 리드 에이전트가 전문 에이전트에게 작업을 위임합니다.
- 적합 상황: 명확한 계층 구조와 정의된 작업 위임이 필요할 때.
- 예시: 프로젝트 매니저 에이전트가 전문 에이전트를 조정하는 경우.
스웜 모델 – 중앙 리더 없이 에이전트들이 협업합니다.
- 적합 상황: 에이전트가 스스로 조직화해야 하는 동적 문제 해결에 적합.
- 예시: 여러 에이전트가 동시에 문제의 다양한 측면을 분석하는 경우.
워크플로우 기반 – 정적인 워크플로우가 여러 에이전트를 연결합니다.
- 적합 상황: 단계가 명확한 예측 가능한 프로세스.
- 예시: 각 단계에 특화된 에이전트가 배치된 문서 처리 파이프라인.

지식 베이스 (RAG)

엔터프라이즈 수준의 Retrieval‑Augmented Generation(RAG)에서는 정적·동적 데이터를 모두 다뤄야 합니다:

벡터 데이터베이스 – 문서 간 의미 유사도 검색.
Natural Language to SQL – 구조화된 데이터베이스 질의.
API 호출 – 외부 시스템으로부터 실시간 데이터 확보.

핵심 인사이트: 단일 데이터 소스에 의존하지 마세요. 프로덕션 시스템은 여러 소스를 적절한 보안 제어와 데이터 신선도 고려와 함께 오케스트레이션해야 합니다.

AI 에이전트를 위한 DevOps

“AI 에이전트도 소프트웨어입니다 – DevOps 원칙이 여기에도 적용됩니다.” — Trista Pan

핵심 실천 사항:

관측성 – 에이전트 의사결정, 툴 호출, 추론 체인을 로그에 기록.
보안 – 인증, 권한 부여, 데이터 접근 제어 구현.
가용성 – 재시도, 폴백, 서킷 브레이커 등 실패에 대비한 설계.
테스트 – 개별 에이전트에 대한 단위 테스트와 멀티‑에이전트 워크플로우에 대한 통합 테스트.

프로덕션 가드레일: 세 가지 안전 레이어

규칙 기반 가드레일

키워드·패턴 필터링(욕설, PII, 민감 데이터 등).
빠르고 결정론적.
구현·유지 관리가 용이.
사용 사례: 명백히 해로운 콘텐츠 차단.

메트릭 기반 가드레일

환각 점수·위험 메트릭 활용.
응답 품질·정확도 평가.
드리프트·성능 저하 모니터링.
사용 사례: 응답 품질이 기준을 충족하는지 확인.

LLM 기반 가드레일

보조 모델이 처리 전 악의적 의도를 감지.
컨텍스트와 뉘앙스 분석.
더 정교하지만 속도가 느림.
사용 사례: 미묘한 프롬프트 인젝션·탈옥 시도 탐지.

베스트 프랙티스: 세 레이어를 모두 구현하세요—빠른 필터링을 위한 규칙 기반, 품질 관리를 위한 메트릭 기반, 정교한 위협 탐지를 위한 LLM 기반.

핵심 정리 및 베스트 프랙티스

단순하게 시작하고 점진적으로 확장

“멀티‑에이전트 시스템으로 확장하기 전에 단일 에이전트부터 시작하세요.” — Trista Pan

먼저 단일 에이전트를 검증하고, 요구사항이 명확해지면 복잡성을 추가합니다.

프레임워크 선택이 중요

프로토타이핑? n8n 같은 Low‑code 플랫폼 사용.
유연성이 필요? LangChain 같은 오픈소스 SDK 활용.
프로덕션 규모? Strands Agents SDK 또는 Amazon Bedrock AgentCore 고려.

관측성은 절대 타협 금지

포괄적인 로깅을 구현하세요:

에이전트 의사결정·추론 과정.
툴 호출 및 결과.
오류 상황·폴백.
성능 지표·지연 시간.

초기부터 보안 적용

입력·출력 단계에 가드레일 배치.
적절한 인증·권한 부여.
모든 에이전트 행동 감사.
속도 제한·남용 방지.

시리즈 소개

이 글은 DEV Track Spotlight 시리즈의 일부로, AWS re:Invent 2025 개발자 커뮤니티(DEV) 트랙 세션을 조명합니다.

DEV 트랙에서는 60개의 고유 세션이 93명의 발표자에 의해 진행되었습니다. 발표자는 AWS 커뮤니티의 AWS Heroes, AWS Community Builders, AWS User Group Leaders 등이며, AWS와 Amazon의 발표자도 포함되었습니다. 다루어진 주제는 다음과 같은 최첨단 영역을 포함합니다:

🤖 GenAI & Agentic AI – 멀티‑에이전트 시스템, Strands Agents SDK, Amazon Bedrock AgentCore 등.