여러 AI에게 역할을 나누는 법 — 멀티 에이전트 분업

같은 일을 세 AI에게 시킬 필요는 없다

ChatGPT에게 보고서를 쓰게 하고, Claude에게도 똑같이 쓰게 하고, Gemini에게도 쓰게 한 뒤 결과를 단순 비교하는 것은 교차 검증용으로는 쓸 수 있지만 진정한 의미의 '협업 분업'이라 보기는 어렵다.

역할을 기능별로 분리한다

복잡한 프로젝트에서는 AI들의 역할을 전문화하는 것이 훨씬 높은 품질을 낳는다.

리서치 및 문서 작성 파이프라인

1. 조사자 (Researcher Agent): 신뢰할 수 있는 소스에서 팩트와 수치 데이터 수집
2. 분석자 (Analyst Agent): 데이터 간의 모순점과 핵심 인사이트 도출
3. 작성자 (Writer Agent): 독자 타깃에 맞춘 명확한 구조의 보고서 초안 작성
4. 검수자 (Reviewer / Critic Agent): 할루시네이션, 누락된 근거, 논리적 오류를 비판적으로 검증

소프트웨어 개발 파이프라인

• Agent A (Architecture & Planner): 요구사항 분석 및 구현 계획 수립
• Agent B (Implementer): 계획에 따른 실제 코드 작성
• Agent C (QA & Reviewer): 테스트 코드 실행, 브라우저 렌더링 검사, 보안 리뷰

가장 중요한 것은 '작업 경계(Boundary)'

❌ 나쁜 지시: "너희 셋이 알아서 상의해서 웹사이트 멋지게 만들어봐."

⭕ 좋은 지시:

• Agent A는 content/*.md 파일만 작성한다.
• Agent B는 src/components/*.tsx UI만 수정한다.
• Agent C는 npm run typecheck 및 빌드 오류만 검증한다.

작업 디렉토리와 파일 범위가 명확할수록 에이전트 간의 덮어쓰기 충돌이 사라진다.

최종 조율자(Orchestrator)의 필요성

여러 에이전트가 동시에 결과물을 쏟아낼 때, 상충되는 내용을 최종 결정할 **상위 오케스트레이터(또는 사람)**가 반드시 존재해야 한다.

• 권장 구조: 단일 지휘자(Orchestrator) → 전문화된 서브 에이전트들 → 독립된 검증 및 승인 단계

멀티 에이전트의 목표는 단순히 AI의 수를 늘리는 것이 아니라, 복잡한 문제를 작고 관리 가능한 단위로 분할하여 실패 확률을 낮추는 것이다.