AI 에이전트, 많을수록 무조건 좋을까? 구글이 밝혀낸 뜻밖의 진실 안녕하세요! 요즘 AI 업계의 가장 뜨거운 화두는 바로 'AI 에이전트(Agent)'입니다. "AI 한 명이 일하는 것보다, 여러 명이 팀을 이뤄서 일하면 훨씬 똑똑하지 않을까?" 많은 분들이 이렇게 생각합니다. 마치 사람도 혼자 일하는 것보다 팀으로 일할 때 시너지가 나는 것처럼요. 그래서 요즘은 "무조건 에이전트를 많이 투입하자!(More agents is all you need)"라는 믿음이 퍼져 있었죠. 그런데 최근 구글 리서치(Google Research)와 MIT가 이 믿음에 제동을 거는 아주 흥미로운 연구 결과를 내놓았습니다. 제목부터 "에이전트 시스템 확장의 과학"입니다. 과연 AI 팀플레이는 무조건 정답일까요? 연구 결과를 아주 쉽게 3가지로 정리해 드립니다. 1. 🗣️ 사공이 많으면 배가 산으로 간다 (소통의 비용) 연구진이 발견한 첫 번째 법칙은 '도구와 소통의 딜레마'입니다. 어려운 작업을 하려면 AI가 계산기도 쓰고, 검색도 하고, 코딩도 해야 합니다(이걸 '도구 사용'이라고 해요). 그런데 AI 친구들을 많이 불러 모아 놓으면 어떤 일이 벌어질까요? 기대: "서로 도구를 나눠서 쓰며 척척 해결하겠지?" 현실: "야, 너 그 도구 썼어?", "아니? 네가 쓰는 거 아니었어?" 자기들끼리 대화하고 조율하느라 정작 뇌 용량(Context Window)을 다 써버립니다. 일을 해야 하는데 회의만 하다가 지쳐버리는 꼴이죠. 복잡한 도구를 써야 하는 작업이라면, 차라리 똑똑한 AI 한 놈이 혼자 하는 게 훨씬 낫다는 결과가 나왔습니다. 2. 📈 이미 잘하는데 훈수 두지 마라 (능력의 포화) 두 번째 발견은 정말 의외입니다. "혼자서도 45점 이상 받는 AI에게는 팀원이 필요 없다"는 것입니다. 어떤 문제를 AI 혼자 풀게 했을 때 성공률이 45%가 넘어가면, 거기에 다른 AI들을 더 붙여봤자 성적이 거의 오르지 않거나 오히려 떨어졌습니다. 팀플레이가 효과적인 경우: 혼자서는 도저히 못 풀어서 쩔쩔매는 아주 어려운 문제일 때. 팀플레이가 비효율적인 경우: 혼자서도 어느 정도 잘할 때. (이럴 땐 그냥 두는 게 최고!) 3. 📢 틀린 말이 눈덩이처럼 커진다 (오류 증폭) 세 번째는 '전화 놀이(말 전하기 게임)'의 공포입니다. AI끼리 수평적으로 자유롭게 대화하게 놔두면 좋은 시너지가 날 것 같지만, 실제로는 한 명이 헛소리(오류)를 하면 옆의 AI가 그걸 믿고 더 큰 헛소리를 만들어냅니다. 연구 결과 오류가 최대 17배까지 증폭되었습니다. 그래서 해결책은? 바로 '관리자(Manager)'를 두는 것입니다. 자유로운 토론보다는, 깐깐한 관리자 AI가 중간에서 검토하고 지시하는 중앙 집중식 구조가 훨씬 안전하고 성과가 좋았습니다. 📝 그래서 결론은? "무조건 쪽수로 밀어붙이지 마세요!" 구글 연구진은 상황에 따라 전략을 다르게 짜야 한다고 조언합니다. 순서대로 논리적으로 풀어야 하는 문제 (예: 수학 증명, 논리 추론) 👉 그냥 똑똑한 AI 한 명(Single Agent)을 쓰세요. 여러 명이 붙으면 오히려 방해됩니다. 동시에 여러 일을 처리해야 하는 문제 (예: 방대한 데이터 분석) 👉 관리자(Manager)가 있는 AI 팀을 꾸리세요. 관리자가 일을 나눠주고 검사해야 합니다. 웹 서핑처럼 자유도가 높은 문제 👉 이때는 AI들이 각자 흩어져서 자유롭게 일하는 게 좋습니다. 💡 마치며 이번 연구는 AI 시스템 설계가 막연한 '감'이 아니라 '과학'이 되어야 함을 보여줍니다. "AI가 몇 명이냐"보다 중요한 것은 "어떤 구조로 일하게 하느냐"였습니다. 앞으로 AI 서비스를 만들거나 사용할 때, 무작정 "최신 AI 여러 개 씁니다!"라는 말보다 "작업 특성에 맞게 최적의 팀을 짰습니다"라는 말이 더 신뢰가 가겠네요! 출처 : https://research.google/blog/towards-a-science-of-scaling-agent-systems-when-and-why-agent-systems-work/
