11. Agentic AI에서 Multi-Agent 협업과 Routing 전략 설계

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제조공정 Agentic AI 시스템에서 여러 Unit-Agent들이 동시에 존재할 때,
Task Routing 및 협업 전략을 어떻게 설계해야 효율적인 문제 해결이 가능한지 설명하시오.
LangGraph 또는 LangChain 구조를 예로 들어,
Super-Agent가 Unit-Agent들의 실행 순서와 병렬 처리를 결정하는 로직을 기술하시오.

 

 

① 개요 — Multi-Agent 시스템의 필요성

제조 환경은 데이터 유형(센서·문서·품질지표·이미지) 이 다양하고,
과업 복합성(KPI 계산 → 원인분석 → 조치안 제시) 이 높기 때문에
단일 LLM으로는 정확성과 추적성이 떨어진다.

따라서 “역할별 분업화된 다중 에이전트 구조(Multi-Agent System)” 로 전환해야 한다.
이때 중심 역할은 Super-Agent가 담당하며,
Unit-Agent는 “전문화된 도구 호출”을 수행하는 하위 구성요소다.

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② 주요 구성요소 정의

구성 요소역할예시

Super-Agent (Planner/Router)	사용자의 요청을 분석하고, 필요한 하위 Agent들을 호출하는 지휘자	“이번 주 품질 리포트 작성” → DataAgent, KPIAgent, RAGAgent 순 호출
Unit-Agent	특정 도구·모델·DB를 조작하여 결과를 생성	DataQuery, KPI, RootCause, RAG, Chart, Report
Memory / Context Store	Agent 간 intermediate 결과 공유	LangGraph Memory, Redis, PostgreSQL
Execution Engine	병렬/동적 실행 및 장애 복구 제어	LangGraph, Temporal, Argo

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③ Routing 전략 유형

전략 유형설명장점단점

Static Routing	고정된 플로우 (예: Data→KPI→RAG→Report)	안정성, 단순함	유연성 낮음
Dynamic Routing	입력 데이터·확률값·의도(Intent)에 따라 실행 경로를 실시간 결정	자율성, 효율적 처리	설계 복잡
Hybrid Routing	주요 경로는 고정, 세부 선택은 동적	안정성과 유연성의 균형	관리 비용 중간

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④ LangGraph 기반 설계 예시

nodes:
  - intent_parser
  - data_agent
  - anomaly_agent
  - rootcause_agent
  - rag_agent
  - report_agent
edges:
  - intent_parser -> data_agent
  - data_agent -> anomaly_agent
  - anomaly_agent -> rootcause_agent
  - rootcause_agent -> rag_agent [if confidence < 0.9]
  - rag_agent -> report_agent

• Super-Agent 로직 (Python 의사코드)

 

if intent == "weekly_quality_report":
    run_parallel([data_agent, anomaly_agent])
    result = rootcause_agent.run(data, anomalies)
    if result.confidence < 0.9:
        rag_context = rag_agent.retrieve(result.keywords)
        result = rootcause_agent.refine(rag_context)
    report = report_agent.generate(result)

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⑤ 실무 시나리오 예시

• 상황: “라인2 수율 급락 보고서 작성 요청”

1. Super-Agent가 intent=‘report_generation’ 감지
2. DataAgent와 AnomalyAgent를 병렬 실행 (데이터 집계 + 이상탐지)
3. RootCauseAgent가 SHAP 기반 원인 분석 수행 (온도, 속도 영향도 산출)
4. Confidence=0.82 → RAGAgent 호출하여 SOP 근거 확보
5. ReportAgent가 최종 보고서 생성
6. 결과 Groundedness=0.97, CitationAccuracy=0.95 → 승인 통과

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⑥ 실무적 효과

지표전통 BIAgentic AI

분석시간	2~3시간	10분
정확도	단순 통계 기반	인용 근거 포함
유연성	수동	동적 라우팅
장애 대응	수동 재시도	자동 폴백 및 재실행

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⑦ 평가 포인트

• LangGraph 노드 구조와 조건 분기를 명확히 기술했는가
• 병렬 처리(parallel)와 Confidence 기반 분기(if) 로직을 제시했는가
• Super-Agent의 의사결정 메커니즘을 명확히 설명했는가