AI 에이전트, 4명 넘으면 비효율? 구글·MIT 연구가 밝힌 '최적의 법칙'

AI 에이전트 군단을 만드는 것이 항상 정답은 아니다. 구글과 MIT의 최신 공동 연구는 '에이전트가 많을수록 좋다'는 업계의 통념에 제동을 걸었다. 연구에 따르면, 에이전트 팀의 규모를 키우는 것이 항상 성능 향상으로 이어지지는 않으며, 오히려 불필요한 오버헤드를 발생시켜 효율을 떨어뜨릴 수 있는 '양날의 검'인 것으로 나타났다.

멀티 에이전트 시스템의 신화

최근 기업 환경에서는 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 AI 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템(MAS)에 대한 관심이 급증했다. 코딩 지원이나 금융 분석 봇처럼 지속적인 상호작용이 필요한 작업에서 여러 '전문가' 에이전트에게 업무를 나누는 것이 우월한 접근법이라는 인식이 팽배했다. 하지만 연구진은 언제 에이전트를 추가하는 것이 성능을 증폭시키고, 언제 잠식하는지를 예측할 정량적 프레임워크가 부재했다고 지적한다.

협업의 한계: 3가지 상충 관계

연구팀은 시스템 아키텍처의 순수한 효과를 분리하기 위해 180개의 고유한 구성으로 실험을 설계했다. 여기에는 OpenAI, 구글, 앤트로픽의 LLM과 5개의 아키텍처가 포함됐다. 실험 결과, 멀티 에이전트 시스템의 효율성은 3가지 주요 패턴에 의해 결정되는 것으로 밝혀졌다.

개발자를 위한 4가지 실행 지침

이번 연구는 기업의 의사결정자와 개발자에게 구체적인 가이드라인을 제공한다.

미래: 소통의 한계를 넘어서

현재의 한계가 AI의 근본적인 한계는 아니라고 연구진은 말한다. 김유빈 연구원은 현재 프로토콜의 제약일 가능성이 높다며, 희소 통신 프로토콜, 계층적 분해, 비동기식 조정과 같은 혁신을 통해 대규모 에이전트 협업의 잠재력을 끌어낼 수 있을 것으로 내다봤다. 이러한 발전은 2026년에 기대해 볼 만하다. 그때까지 기업 설계자에게 데이터가 주는 메시지는 명확하다. 더 작고, 더 똑똑하며, 더 구조화된 팀이 승리한다는 것이다.