Agentic AI 멀티에이전트 — 프로파일과 역할 기반 팀 구성

이 백서는 AI 에이전트 팀은 사람 팀과 같은 방식으로 이해하면 된다는 한 문장에서 출발합니다. 프로파일은 직원의 자리와 기록, 에이전트는 그 설정으로 지금 일하는 직원, 메신저 봇과 Bot Mode 봇은 그 직원을 부르는 창구입니다. 8개 장에 걸쳐 챗봇과 에이전트의 차이, 멀티에이전트로 나눌 때의 판단 기준, 업무 게시판으로 일을 넘기는 방식, 다른 서버로 옮기고 다른 팀에 나눠 줄 때 지킬 비밀 정보를 다룹니다.

도입을 결정하는 의사결정권자와 설치·보안을 맡는 IT 담당자가 같은 낱말로 회의할 수 있도록 장마다 쉬운 비유와 예를 붙였습니다. 아래 버튼을 누르면 백서 81쪽 전문을 PDF 한 파일로 받을 수 있습니다.

백서는 멀티에이전트 팀 도입을 검토하는 조직이 실제로 묻는 질문 여덟 가지에 장 순서대로 답합니다.

1. AI 에이전트는 지금 쓰는 챗봇과 무엇이 다른가
2. 에이전트를 여러 개 두면 무엇이 좋아지고 언제 필요한가
3. 프로파일에는 무엇이 들어 있고 왜 역할마다 따로 두는가
4. 에이전트와 서브에이전트는 언제 생기고 프로파일과 어떤 관계인가
5. 메신저 봇과 Bot Mode 봇은 무엇이 다르고 프로파일과 어떻게 이어지는가
6. 에이전트끼리 일을 어떻게 넘기고 실제 조직은 어떻게 쓰는가
7. 다른 서버로 옮기거나 다른 팀에 나눠 줄 때 무엇을 조심하는가
8. 무엇부터 시작하고 MSAP.ai AAS로 어떻게 쉽게 쓰는가

챗봇은 답을 보여 준 순간 일이 끝나고, 그 답을 실행하는 몫은 질문한 사람에게 남습니다. AI 에이전트는 검색·파일·메신저 같은 도구를 직접 쓰며 결과물을 낼 때까지 도구 사용과 결과 확인을 되풀이합니다. Anthropic은 2024년 12월 공개한 설계 지침에서 에이전트를 AI 모델이 일하는 순서와 쓸 도구를 스스로 정하는 시스템으로 설명합니다. 여기에 정해진 시각에 일을 시작하는 예약 작업과 지난 일을 이어 쓰는 기억이 붙어 반복 업무를 맡을 수 있습니다. 그래서 에이전트 도입은 어떤 업무를 맡기고 결과를 누가 확인할지 정하는 결정입니다.

다만 에이전트는 사람이 단계마다 답을 읽고 다음 지시를 내리던 확인 절차를 건너뛰므로, 잘못된 판단 하나가 다음 단계의 입력으로 그대로 넘어갈 수 있습니다. 결과 확인자를 업무보다 먼저 정하라는 원칙은 이 구조에서 나옵니다. 에이전트의 정의와 구성 요소를 처음부터 정리하려면 AI 에이전트란 무엇인가를 함께 보면 됩니다.

▲ 요청에서 완료 보고까지 AI 에이전트가 도구를 쓰며 일하는 반복 구조 (백서 8쪽)

그림은 에이전트가 도구를 쓰고 결과를 보며 다음 행동을 고르는 반복 구조를 보여 줍니다.

입찰 공고를 정리하던 에이전트에게 「이번 달 손익도 정리해 줘」를 더 맡기면, 영업 자료를 보던 에이전트가 재무 시스템 접속 정보와 재무팀 대화 기록까지 함께 갖게 됩니다. 결과는 두 갈래입니다. 기억 섞임은 다른 업무의 맥락으로 답하는 문제이고, 권한 섞임은 맡은 일에 필요 없는 비밀 정보까지 갖는 문제입니다. 둘 다 업무를 한곳에 몰아 둔 구성에서 생기고 모델을 바꿔도 줄지 않으므로, 업무를 더하는 결정은 곧 권한을 넓히는 결정입니다. 멀티에이전트 구성은 이 섞임을 역할 단위로 끊는 데서 출발합니다.

▲ 만능 비서 한 명의 책상과 부서별 담당자 팀의 책상 비교 (백서 13쪽)

만능 비서 한 명의 책상과 부서별 담당자 팀의 책상을 나란히 놓으면 섞임이 어디서 생기는지 드러납니다.

멀티에이전트 방식은 역할마다 기억·비밀 정보·부르는 창구를 따로 두는 칸막이와, 큰 조사를 여럿이 동시에 처리하는 일 나누기를 줍니다. 대가도 분명합니다. Anthropic이 2025년 6월 공개한 자사 다중 에이전트 조사 시스템의 조사 업무 측정에서 여러 에이전트가 함께 일하는 구성은 일반 채팅보다 토큰을 약 15배 썼습니다. 이 값은 업무 종류와 구성에 따라 달라지는 참고값이므로, 멀티에이전트로 나눌지는 업무 가치와 사용량을 함께 견주어 결정해야 합니다.

▲ 조사 업무에서 잰 AI 사용량 비교 — 일반 채팅 1, 에이전트 하나 약 4, 멀티에이전트 약 15 (Anthropic 자사 다중 에이전트 조사 시스템, 조사 업무, 2025년 6월 측정 — 업무 종류와 구성에 따라 달라짐) (백서 16쪽)

비밀 정보 범위가 다르다는 신호 하나만으로도 멀티에이전트로 나눌 이유가 되고, 같은 맥락을 계속 공유하는 업무는 한 에이전트로 시작합니다.

Hermes Agent는 Nous Research가 공개한 오픈소스 AI 에이전트로, 멀티에이전트의 역할 나누기를 프로파일이라는 단위로 제품 안에 정리해 두었습니다. 공식 문서는 프로파일, 에이전트, 서브에이전트, 메신저 봇, Bot Mode 봇을 서로 다른 용어로 정의하고, 여기에 모든 프로파일이 함께 쓰는 업무 게시판이 더해집니다. 이 백서는 이 다섯 용어를 회사 조직에 하나씩 대응시켜 설명합니다.

▲ Hermes Agent 용어를 회사 조직에 빗댄 전체 그림 — 프로파일, 지금 일하는 직원, 도우미, 부르는 창구, 업무 게시판 (백서 19쪽)

프로파일은 에이전트 한 명이 일하는 데 필요한 것을 묶어 계속 보관하는 단위입니다. 성격, 쓸 AI 모델, 익힌 기술(스킬, 업무 절차를 적은 문서), 비밀 정보, 기억, 대화 기록, 예약 작업, 메신저 계정의 여덟 가지가 들어가고, 대화가 끝나거나 프로그램을 다시 시작해도 그대로 남습니다. 멀티에이전트 팀에서 프로파일은 서로 설정을 물려받지 않아 역할마다 기억과 비밀 정보가 섞이지 않습니다. 다만 공식 문서는 프로파일이 격리 공간이 아니라고 밝히므로, 비밀 정보 범위가 크게 다른 역할은 서버나 계정을 따로 나눌지 결정해야 합니다.

한 프로파일을 서버 두 대에서 동시에 실행하지 않는 것도 운영 규칙입니다. 두 프로그램이 같은 기억에 번갈아 기록하면 프로파일의 기억이 처음 정한 설정과 다른 내용으로 바뀌어 가기 때문입니다.

▲ 프로파일 한 개에 담기는 여덟 항목 — 일하는 방식을 정하는 세 칸과 쌓이고 권한을 가진 다섯 칸 (백서 24쪽)

여덟 항목 가운데 비밀 정보·기억·대화 기록은 옮기거나 나눠 줄 때 반드시 점검할 칸입니다.

에이전트는 일이 들어오는 순간 생기는 실행 중인 직원입니다. 메신저 대화, 예약 작업, 업무 게시판 일감마다 하나씩 생기고 일이 끝나면 사라지므로 프로파일 하나에 에이전트 여럿이 속합니다. 예를 들면 오전 9시 공고 정리 예약 작업 중에 고객 질문이 들어오면 같은 「영업 담당」 프로파일 아래 에이전트 두 개가 따로 일합니다. 큰 조사는 서브에이전트에게 나눠 맡기며, v0.21.0 기본값으로 동시에 최대 10개까지 부릅니다.

▲ 프로파일 1개 → 에이전트 N개 → 에이전트마다 도우미 서브에이전트 최대 10개(기본값) (백서 34쪽)

그래서 멀티에이전트 팀의 규모는 임원 보고에서 프로파일 수로 세고, IT 담당자가 관리할 처리량은 동시에 일하는 에이전트와 도우미 수로 셉니다.

같은 영어 낱말 Bot이 두 대상을 가리키기 때문에 도입 회의에서 셈이 자주 어긋납니다. 메신저 봇은 텔레그램·슬랙 같은 메신저에 만든 계정으로, 계정 하나가 프로파일 하나에만 연결됩니다. Bot Mode 봇은 데스크톱 앱 명단에 이름과 얼굴로 오른 프로파일로, 꺼도 프로파일과 대화 기록이 남습니다. 공식 정의를 한 줄로 줄이면 「모든 Bot은 프로파일이지만, 모든 프로파일이 Bot은 아니다」입니다.

회의에서 「메신저 봇을 하나 더 만들자」는 말이 나오면 먼저 새 역할인지, 같은 역할의 창구 추가인지를 갈라야 합니다. 새 역할이면 새 프로파일을 만들고, 같은 역할을 다른 메신저에서도 부르려면 기존 프로파일에 메신저 봇 계정을 하나 더 연결합니다. 프로파일을 복제해도 메신저 봇 계정은 따라오지 않으므로 새 계정을 따로 준비합니다.

▲ 프로파일 집합 안에 들어 있는 Bot Mode 봇 집합 — 모든 Bot Mode 봇은 프로파일이지만 모든 프로파일이 Bot Mode 봇은 아니다 (백서 40쪽)

업무 게시판(칸반)은 멀티에이전트 팀에서 한 서버의 모든 프로파일이 함께 쓰는 일감 게시판이고, 일감이 넘어갈 때마다 기록이 한 줄씩 남습니다. 영업 에이전트가 「제안서 기술 검토」 일감을 올리면 역할 설명을 대조해 엔지니어 프로파일에 배정하고, 엔지니어 에이전트는 영업 쪽 비밀 정보를 보지 않고 일감 내용만으로 일합니다. 짧은 일을 바로 받아 이어 가면 도우미를, 역할을 넘거나 사람 확인이 필요한 일은 업무 게시판의 검토 상태로 보냅니다.

▲ 업무 게시판에 올린 일감이 역할 설명 대조를 거쳐 담당 프로파일의 에이전트에게 가고 사람 확인으로 끝나는 흐름 (백서 48쪽)

배정의 정확도는 역할 설명 두 줄의 품질로 정해지므로, 설명은 그 업무를 실제로 하는 담당자가 씁니다.

한 IT 서비스 기업은 영업·엔지니어·재무·인사·마케팅·성능 관제 등 업무 역할 11개를 Hermes Agent 프로파일 11개로 나누고, 역할마다 메신저 봇을 하나씩 연결해 대부분 상시 운영합니다. 정기 업무는 예약 작업으로, 부서 사이 일감은 업무 게시판으로, 직원 문의는 메신저 봇으로 들어옵니다. 세 흐름의 공통점은 결과를 받는 사람이 흐름마다 미리 정해져 있다는 점입니다.

▲ 업무 역할 11개를 프로파일 11개로 나누고 역할마다 메신저 봇 하나를 연결한 뒤 업무 게시판으로 서로 일감을 넘기는 에이전트 팀 구성도 (백서 53쪽)

이 사례를 멀티에이전트 시범 팀에 옮길 때도 역할 수보다 흐름마다 결과 확인자 한 명을 먼저 적습니다.

다른 서버로 옮기는 대상은 프로파일(책상과 업무 노트)이고, 일이 끝나면 사라지는 에이전트는 옮길 대상에 들지 않습니다. 같은 조직 안에서 서버를 옮길 때는 기억과 대화 기록까지 담기는 내보내기 파일을 쓰고, 다른 부서나 지사에 같은 역할을 나눠 줄 때는 배포판을 씁니다. 배포판은 성격·스킬·예약 작업·설정을 묶어 주고, 업데이트해도 받는 쪽의 기억·대화 기록·비밀 정보를 건드리지 않습니다. 내보내기 비밀 정보는 파일 이름으로 거르는 방식이라 이름이 다른 백업 사본이 가려지지 않고 들어갈 수 있으므로, 넘기기 전에 확인 담당자가 파일을 열어 점검해야 합니다.

▲ 본사가 만든 배포판을 지사가 설치하고 업데이트하는 흐름 (백서 59쪽)

첫 멀티에이전트 팀은 매일 되풀이되고 결과를 사람이 확인할 수 있는 업무 3개로 시작합니다. 업무 하나에 프로파일 하나를 두고, 프로파일마다 역할 설명 두 줄과 결과 확인자 한 명을 설계표에 적은 뒤, 메신저와 화면 콘솔 가운데 부르는 창구를 고릅니다. 2주 동안 맡긴 일 수, 사람이 고친 비율, 기억·비밀 정보 섞임 여부, 확인자의 확인 기록을 보고 역할 추가·창구 조정·중단 가운데 하나를 정합니다. 장마다 남긴 의사결정 질문을 모으면 이 검토 목록의 빈칸이 채워집니다.

시범 기간에는 도우미를 부른 횟수와 AI 사용량도 업무별로 함께 적어 둡니다. 에이전트 하나를 더 두는 결정은 그만큼 사용량과 관리할 비밀 정보를 늘리는 결정이므로, 이 기록이 있어야 2주 뒤 넓힐지를 근거를 갖고 판단할 수 있습니다.

▲ 반복 업무 3개에서 출발하는 에이전트 팀 시범 도입 4단계 (백서 66쪽)

화면 콘솔을 창구로 고른 부서라면 MSAP.ai AAS(AI Agent Studio)가 선택지 가운데 하나입니다. MSAP.ai AAS가 지금 연결하는 에이전트 플랫폼이 Hermes Agent 이므로, 앞에서 본 프로파일·예약 작업·스킬이 화면에 같은 단위로 나타납니다. 부서 담당자는 명령줄 없이 화면에서 멀티에이전트 팀의 에이전트와 대화하고, 실행 승인 요청에 답하고, 프로파일과 예약 작업을 고칩니다. 화면의 「에이전트」는 한 사람 몫으로 설치된 Hermes Agent 한 벌이라 지금 일하는 직원과 이름만 같다는 점을 미리 알아 두면 혼동이 줄어듭니다.

▲ MSAP.ai AAS 화면의 에이전트·프로파일과 이 문서의 개념이 겹치는 방식 (백서 74쪽)

메신저 연결 마법사처럼 아직 구현되지 않은 기능의 범위도 백서에 표로 밝혀 두었습니다.

• 챗봇은 답하고 끝나고, AI 에이전트는 도구를 써서 결과물까지 끝냅니다.
• 에이전트 하나에 업무를 더하는 결정은 곧 권한을 넓히는 결정입니다.
• 멀티에이전트는 칸막이를 얻는 대신 사용량이 늘어나므로 업무 가치와 함께 견줍니다.
• 프로파일은 계속 남는 책상과 업무 노트, 에이전트는 지금 일하는 직원, 메신저 봇과 Bot Mode 봇은 부르는 창구입니다.
• 서브에이전트는 기본값으로 동시에 최대 10개까지 부르는 도우미입니다.
• 남에게 줄 때는 배포판, 서버를 옮길 때는 내보내기 파일을 쓰고 넘기기 전에 점검합니다.
• 멀티에이전트 시범 팀은 반복 업무 3개, 업무 하나 = 프로파일 하나, 결과 확인자 한 명으로 시작합니다.

AI 에이전트와 챗봇은 무엇이 다른가요?

챗봇은 답을 주고 끝나지만 AI 에이전트는 도구를 써서 결과물까지 끝냅니다. 에이전트는 예약 작업으로 정해진 시각에 일을 시작하고 기억으로 지난 일을 이어 쓰므로 반복 업무를 맡을 수 있습니다.

멀티에이전트는 언제 필요한가요?

멀티에이전트는 역할이 둘 이상이고 업무마다 비밀 정보 범위나 결과 확인자가 다를 때 필요합니다. 모든 단계가 같은 맥락을 계속 공유하는 업무는 에이전트 하나로 시작하고, 나눌 신호가 실제로 나타날 때 역할을 하나씩 떼어 냅니다.

멀티에이전트를 쓰면 AI 사용량은 얼마나 늘어나나요?

조사 업무 측정에서 멀티에이전트 구성은 일반 채팅보다 토큰을 약 15배 썼습니다. 이 값은 Anthropic이 2025년 6월 공개한 자사 다중 에이전트 조사 시스템의 조사 업무에서 잰 참고값이며 업무 종류와 구성에 따라 달라집니다.

프로파일과 에이전트는 어떻게 다른가요?

프로파일은 계속 남는 자리와 기록이고, 에이전트는 그 설정으로 지금 일하는 직원입니다. 에이전트는 대화 한 건, 예약 작업 한 건마다 생기고 일이 끝나면 사라지므로 프로파일 하나에 에이전트 여럿이 속합니다.

메신저 봇과 Bot Mode 봇은 무엇이 다른가요?

메신저 봇은 메신저 계정이고, Bot Mode 봇은 데스크톱 명단에 오른 프로파일입니다. 메신저 봇 계정 하나는 프로파일 하나에만 연결되고, 모든 프로파일이 Bot Mode 봇인 것은 아니며, 어느 창구로 불러도 같은 프로파일의 에이전트가 답합니다.

에이전트를 다른 팀에 나눠 줄 때는 무엇을 써야 하나요?

다른 부서나 지사에 같은 역할을 나눠 줄 때는 받는 쪽 데이터를 보존하는 배포판을 씁니다. 배포판은 성격·스킬·예약 작업·설정을 묶어 주고, 업데이트해도 받는 쪽의 기억·대화 기록·비밀 정보를 그대로 둡니다.

시범 도입은 무엇부터 시작하나요?

첫 멀티에이전트 시범 도입은 매일 되풀이되고 결과를 사람이 확인할 수 있는 업무 3개부터 시작합니다. 업무 하나에 프로파일 하나를 두고 부르는 창구와 결과 확인자를 먼저 정한 뒤, 2주 동안 운영해 넓힐지를 판단합니다.

• AI 에이전트란 무엇인가 — 정의, 구조, 기업 도입 기준 (MSAP.ai)
• AI 에이전트와 챗봇의 차이 — 5가지 기준 비교 (MSAP.ai)
• Agentic AI(에이전틱 AI)란 무엇인가 (MSAP.ai)
• 멀티 에이전트 시스템 설계 — 협업 패턴과 도입 전 알아야 할 실패 모드 (MSAP.ai)
• 오픈소스 AI 에이전트 Hermes 도입 가이드 (MSAP.ai)
• AI 에이전트 필수 기능 여덟 가지, 도입 전 점검 기준 (MSAP.ai)
• Hermes Agent 공식 문서 — 프로파일로 에이전트 여럿 운영하기
• Hermes Agent 공식 문서 — 프로파일 배포판
• Hermes Agent 공식 문서 — 업무 게시판(칸반)으로 함께 일하기
• Hermes Agent 공식 문서 — 서브에이전트에게 일 나눠 맡기기
• Hermes Agent 공식 문서 — 데스크톱 앱의 Bot Mode
• Hermes Agent 공식 문서 — 프로파일마다 메신저 봇 연결하기
• Anthropic — Building effective agents (2024-12)
• Anthropic — How we built our multi-agent research system (2025-06)

백서에는 멀티에이전트 시범 팀 설계표와 2주 확인표, 1장부터 7장까지 모은 의사결정 질문 묶음, 이전·배포 전 점검표가 실려 있어 그대로 내부 검토 회의에 가져갈 수 있습니다. 프로파일 설계표와 의사결정 질문 묶음을 백서 81쪽 PDF 한 파일에 담았습니다.