[Multi-Agent] 통신 플랫폼 설계 고찰

Sat, 21 Feb 2026 21:00:00 +0900

들어가며

AI 에이전트 시스템이 발전하면서 단일 에이전트에서 멀티 에이전트 시스템으로의 전환이 가속화되고 있습니다. 이 글에서는 멀티 에이전트 간의 효율적인 통신을 위한 플랫폼 아키텍처를 설계하는 방법에 대해 고찰합니다.

1. 아키텍처 개요

멀티 에이전트 플랫폼은 크게 Orchestrator, Message Bus, 그리고 다양한 특화된 에이전트들로 구성됩니다.

Multi-Agent Architecture

핵심 컴포넌트

컴포넌트	역할
Orchestrator	태스크 조율, 에이전트 스케줄링
Message Bus	에이전트 간 통신 중계
State Store	공유 상태 관리
Task Queue	우선순위 기반 작업 큐
Agents	특화된 작업 수행

2. 통신 프로토콜 설계

에이전트 간 통신은 비동기 메시지 패싱을 기반으로 설계합니다.

Message Protocol

통신 흐름

Publish: 에이전트가 태스크 요청을 메시지 버스에 발행
Route: 버스가 적절한 에이전트에게 메시지 라우팅
Accept: 대상 에이전트가 태스크 수락
Acknowledge: 버스가 요청자에게 수락 확인
Execute: 에이전트가 실제 작업 수행
Result: 결과를 버스에 발행
Deliver: 버스가 결과를 요청자에게 전달

3. 메시지 구조

확장 가능하고 타입 안전한 메시지 구조를 설계합니다.

Message Structure

메시지 엔벌로프

{
 "header": {
 "message_id": "uuid-v4",
 "timestamp": "2026-02-21T12:00:00Z",
 "source_agent": "agent-research-01",
 "target_agent": "agent-writer-01",
 "message_type": "TASK_REQUEST"
 },
 "metadata": {
 "priority": "normal",
 "ttl": 3600,
 "correlation_id": "parent-uuid"
 },
 "payload": {
 "content_type": "json",
 "encoding": "utf-8",
 "data": {
 "task": "summarize",
 "content": "..."
 }
 }
}

메시지 타입

타입	용도
`TASK_REQUEST`	작업 요청
`TASK_RESULT`	작업 결과
`STATUS_UPDATE`	상태 변경 알림
`HEARTBEAT`	생존 확인
`QUERY`	정보 조회
`RESPONSE`	조회 응답

4. 에이전트 상태 관리

각 에이전트는 명확한 상태 머신을 가집니다.

State Management

상태 전이

IDLE → RECEIVING → PROCESSING → EXECUTING → COMPLETED → IDLE
 ↘ ↘ ↘
 ERROR ──────→ retry ──→ IDLE

상태별 동작

상태	동작
IDLE	새 태스크 대기
RECEIVING	메시지 수신 및 검증
PROCESSING	태스크 분석 및 준비
EXECUTING	실제 작업 수행
COMPLETED	결과 전송 및 정리
ERROR	오류 처리 및 재시도

5. 통신 패턴

5.1 Request-Response

동기식 1:1 통신 패턴입니다.

# Request
response = await bus.request(
 target="agent-code-01",
 message=TaskRequest(task="generate_code", spec={...}),
 timeout=30
)

# Response
return TaskResult(status="success", data=generated_code)

비동기식 1:N 통신 패턴입니다.

# Subscribe
@bus.subscribe("research.completed")
async def handle_research_result(message):
 # 연구 결과 처리
 pass

# Publish
await bus.publish(
 topic="research.completed",
 message=ResearchResult(data={...})
)

5.3 Broadcast

전체 에이전트에게 알림을 보낼 때 사용합니다.

# Broadcast
await bus.broadcast(
 message=SystemAlert(
 level="warning",
 message="High load detected"
 )
)

6. 핵심 설계 원칙

6.1 느슨한 결합 (Loose Coupling)

에이전트는 서로의 내부 구현을 알지 못해야 합니다. 메시지 인터페이스를 통해서만 통신합니다.

6.2 내결함성 (Fault Tolerance)

class Agent:
 async def execute_with_retry(self, task, max_retries=3):
 for attempt in range(max_retries):
 try:
 return await self.execute(task)
 except Exception as e:
 if attempt == max_retries - 1:
 await self.transition_to(State.ERROR)
 raise
 await asyncio.sleep(2 ** attempt) # Exponential backoff

6.3 확장성 (Scalability)

수평적 확장: 동일한 역할의 에이전트를 추가
로드 밸런싱: 메시지 버스에서 자동 분배
샤딩: 태스크 타입별로 에이전트 그룹 분리

6.4 관찰 가능성 (Observability)

# 메트릭 수집
@metrics.track
async def process_message(self, message):
 with metrics.timer("process_duration"):
 result = await self.handle(message)
 metrics.increment("messages_processed")
 return result

7. 구현 고려사항

7.1 메시지 직렬화

포맷	장점	단점
JSON	가독성, 호환성	크기, 성능
Protocol Buffers	성능, 스키마	복잡성
MessagePack	JSON 호환, 크기	도구 지원

7.2 백프레셔 (Backpressure)

class Agent:
 def __init__(self, max_concurrent=10):
 self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)

 async def process(self, message):
 async with self.semaphore:
 return await self.handle(message)

7.3 데드레터 큐 (Dead Letter Queue)

처리 실패한 메시지를 별도 큐로 이동시켜 분석 및 재처리합니다.

8. 결론

멀티 에이전트 통신 플랫폼은 다음 요소들이 핵심입니다:

유연한 메시지 구조: 다양한 통신 시나리오 지원
명확한 상태 관리: 예측 가능한 에이전트 동작
다양한 통신 패턴: 요청-응답, 발행-구독, 브로드캐스트
내결함성 설계: 재시도, 타임아웃, 에러 처리

이러한 원칙들을 기반으로 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.

참고 자료

영어 버전: English Version

Distributed-Systems on Yarang's Tech Lair