AI로 부서 간 협업을 혁신하는 Amazon Bedrock Agents의 멀티 에이전트 협업 기능 소개

AI와 부서 간 협업

복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 기업들이 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을까요? 특히 제약, 금융, 법무 등 다양한 부서의 데이터를 한데 모아 통합적인 의사결정을 내리는 일은 여전히 쉽지 않은 과제입니다. 최근 아마존웹서비스(AWS)는 이러한 문제에 대한 흥미로운 해법을 제시했습니다. 바로 ‘Amazon Bedrock Agents’의 새로운 기능인 ‘멀티 에이전트 협업(Multi-Agent Collaboration)’입니다. 이 기능은 각기 다른 전문 분야의 AI 에이전트들이 협력해 복잡한 질문에 답할 수 있도록 설계된 시스템으로, 특히 바이오제약 산업과 같은 데이터가 방대하고 복잡한 분야에서 주목받고 있습니다.

협업의 실제 사례

이번 발표에서는 가상의 제약회사 ‘PharmaCorp’를 예로 들어, 연구개발(R&D), 법무, 재무 등 세 개 부서의 데이터를 각각 담당하는 AI 하위 에이전트들이 어떻게 협력하여 하나의 질문에 대한 통합적인 답변을 도출하는지를 보여줍니다. 예를 들어 “치료제 X의 부작용과 관련된 법적·재무적 리스크는 무엇이며, 향후 주가에 어떤 영향을 줄 수 있는가?”와 같은 질문은 단일 에이전트로는 처리하기 어려운 복합적인 정보 분석을 요구합니다. 하지만 멀티 에이전트 구조에서는 각 전문 에이전트가 자신에게 할당된 영역의 데이터를 분석하고, 이를 총괄하는 상위 에이전트가 종합해 최종 답변을 생성합니다.

효율성과 정확성 증대

이러한 구조는 단순히 여러 모델을 동시에 사용하는 것이 아니라, 각 도메인에 특화된 데이터 접근 권한과 모델 설정을 통해 효율성과 정확성을 높이는 데 중점을 둡니다. 예를 들어 R&D 에이전트는 임상시험 보고서를 분석하고, 법무 에이전트는 특허 및 소송 문서를 검토하며, 재무 에이전트는 주가 및 예산 데이터를 다룹니다. 이처럼 역할 분담이 명확하면 긴 문맥에서 발생할 수 있는 정보 누락이나 혼동도 줄일 수 있고, 각 모델의 성능도 보다 최적화할 수 있습니다.

AWS 생태계와 통합

Amazon Bedrock Agents는 AWS 생태계 내에서 제공되는 관리형 서비스로, 보안과 확장성 측면에서도 기업 환경에 적합하게 설계되어 있습니다. 기존 AWS 서비스들과의 연동도 원활하며, 개발자는 익숙한 콘솔 환경에서 API 기반으로 손쉽게 멀티 에이전트를 구성할 수 있습니다. 또한 Amazon Bedrock Guardrails나 Knowledge Bases와 같은 기능도 함께 사용할 수 있어 더욱 정교한 데이터 활용과 정책 설정이 가능합니다.

생성형 AI 기반 자동화 전략

이번 발표는 AWS가 지난 1~2년간 꾸준히 추진해온 ‘생성형 AI 기반 자동화’ 전략의 연장선에 있다고 볼 수 있습니다. 지난해 공개된 Amazon Bedrock 자체가 다양한 생성형 AI 모델을 안전하게 사용할 수 있도록 지원하는 플랫폼이었다면, 이번 멀티 에이전트 협업 기능은 그 위에서 실제 업무 흐름에 적용 가능한 형태로 진화한 사례입니다. 특히 기업 내부의 데이터 사일로 문제를 해결하고 부서 간 협업을 기술적으로 구현하려는 시도가 돋보입니다.

복잡성의 관리 필요성

물론 모든 것이 장점만 있는 것은 아닙니다. 멀티 에이전트 시스템은 여러 모델 간의 통신과 조율이라는 추가적인 복잡성을 동반합니다. 모델 호출 횟수가 늘어나면서 비용이나 응답 시간(latency)이 증가할 수 있고, 시스템 유지보수나 테스트 부담도 커질 수 있습니다. 하지만 최근에는 더 빠르고 저렴한 모델들이 등장하고 있고, 관찰 가능성(observability)을 높여주는 도구들도 함께 발전하고 있어 이러한 부담은 점차 줄어들 것으로 보입니다.

미래 지향적인 방향성

결론적으로 Amazon Bedrock Agents의 멀티 에이전트 협업 기능은 복잡한 비즈니스 환경에서 AI를 보다 실용적으로 활용할 수 있는 방향성을 제시합니다. 특히 다양한 전문 영역 간 데이터를 연결해 통합적인 인사이트를 얻고자 하는 기업들에게 유용한 도구가 될 수 있습니다. 아직 초기 단계인 만큼 실제 도입 시에는 비용과 운영 측면에서 신중한 접근이 필요하지만, 앞으로 다양한 산업군에서 점차 활용 범위가 넓어질 것으로 기대됩니다.