AI Agent Orchestrator, 오케스트레이션

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AI 에이전트 오케스트레이션이란 무엇인가요? | IBM

 

에이전트 오케스트레이션 - 여러 전문화된 AI Agent를 조정하여 목표를 달성

단일 범용 AI 솔루션에 의존하는게 아니라 특정 작어을 위해 설계된(혹은 스스로 설계하여) AI 에이전트 네트워크를 사용하여 복잡한 워크플로와 프로세스를 자동화 함 

 

AI 시스템이 발전하면서 Agent로도 복잡한 작업을 처리하기에 충분하지 않은 경우가 많고, 자율 시스템은 여러 클라우드와 어플리케이션에 걸쳐 구축되어 있기 때문에 협업에 어려움을 겪는 경우가 많으며 이로 인해 운영이 고립되고 효율성이 감소 함 

=> Agent 오케스트레이션은 다중 에이전트 시스템 간의 상호작용을 관리해 각 에이전트가 목표를 향해 효과적으로 기여할 수 있게 함
워크플로우를 최적화하고, 오류를 최소화하며 상호 운용성을 향상시켜 AI 시스템이 리소스를 동적으로 할당하고 작업의 우선순위를 지정하고 변화하는 조건에 실시간으로 대응할 수 있도록 지원 

 

오케스트레이션의 유형

• 중앙 집중식 오케스트레이션 - 단일 AI 오케스트레이터 에이전트가 시스템의 두뇌 역할을 하여 다른 에이전트에 지시, 작업 할당, 최종 결정 진행. 일관성, 제어, 예측 가능 워크 플로우를 보장
• 분산형 오케스트레이션 - MAS가 직접적인 커뮤니케이션과 협업을 통해 기능할 수 있도록 지원함. 에이전트는 독립적인 결정을 내리거나 그룹으로 합의에 도달하며 한 번의 실패로 인해 시스템이 중단되지 않으며 확장성과 복원력이 향상
• 계층적 오케스트레이션 - 에이전트가 계층적으로 배열되어 상위 레벨 오케스트레이터는 하위 레벨 에이전트를 감독, 관리하여 전략적 제어와 작업별 실행 간 균형을 유지. 이를 통해 보다 체계적인 워크플로우를 확보하는 동시에 전문 에이전트가 어느 정도 자율성을 가지고 작동할 수 있으나 계층 구조가 너무 경직되면 적응력 저하
• 페더레이션 오케스트레이션 - 개별 조직간 협업에 중점을 두어 데이터를 완전히 공유하거나 개별 시스템에 대한 제어를 포기하지 않고도 함께 작업하도록 함. 이 오케스트레이션 유형은 개인정보 보호, 보안 또는 규제 제약으로 인해 데이터를 무제한으로 공유할 수 없는 상황에서 유용함 

 

AI 오케스트레이션 - 머신러닝 모델, 데이터 파이프라인, API와 같은 AI 구성 요소를 관리, 자동화하여 시스템 내에서 이런 구성 요소가 효율적으로 함께 작동하도록 보장.
성능 최적화, 반복 작업 자동화, 확장성 및 시스템 전체 성능 지원에 중점

AI Agent 오케스트레이션 - 자율 AI 에이전트를 조정하는데 초점을 맞춘 AI 오케스트레이션의 하위 집합.
에이전트가 효과적으로 협업하고 작업할 당하고, 워크플로우를 구조화할 수 있도록 지원

다중 에이전트 오케스트레이션 - 여러 AI 에이전트가 복잡한 문제를 함꼐 해결하도록 관리 

 

AI 에이전트 오케스트레이션 단계

• 평가 및 계획
• 전문화된 AI 에이전트 선택
• 오케스트레이션 프레임워크 구현
• 에이전트 선택 및 할당
• 워크플로 조정 및 실행
• 데이터 공유 및 컨텍스트 관리
• 지속적인 최적화 및 학습

 

평가 및 계획(인간 주도)

오케스트레이션을 시작하기 전에 조직은 기존 AI 에코시스템을 평가하고 멀티 에이전트 오케스트레이션의 이점을 누릴 수 있는 프로세스를 식별합니다. 오케스트레이션 팀은 명확한 목표를 정의하고, 통합 범위를 결정하고, 적절한 AI 기술을 선택합니다.

전문화된 AI 에이전트 선택(인간 주도)

AI 엔지니어와 개발자는 데이터 분석, 자동화 또는 의사 결정을 전문으로 하는 에이전트와 같은 작업별 AI 에이전트를 선택합니다. 이러한 에이전트는 생성형 AI 및 머신 러닝 모델을 사용하여 기능을 향상합니다.

오케스트레이션 프레임워크 구현(인간 주도)

시스템 아키텍트는 선택한 AI 에이전트를 통합 오케스트레이션 프레임워크에 통합하여 에이전트 간 원활한 커뮤니케이션을 촉진하는 워크플로를 구축합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 작업 실행 순서 정의
• 데이터 접근을 위한 API 통합 설정
• IBM watsonx Orchestrate, Microsoft Power Automate, LangChain과 같은 오픈 소스 오케스트레이션 툴 구현

이 작업이 완료되면 오케스트레이터 에이전트가 실시간 실행을 인계받습니다.

에이전트 선택 및 할당(오케스트레이터 주도)

오케스트레이터는 실시간 데이터, 워크로드 밸런싱 및 사전 정의된 규칙을 기반으로 각 작업에 가장 적합한 AI 에이전트를 동적으로 식별합니다.

워크플로 조정 및 실행(오케스트레이터 주도)

오케스트레이터 플랫폼은 작업 순서 지정 및 실행을 관리하여 에이전트 간의 원활한 협업을 보장합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 작업을 하위 작업으로 세분화
• 각 단계를 처리할 적절한 AI 에이전트 할당
• 에이전트 간 종속성 관리
• 필요한 데이터 및 서비스에 액세스하기 위해 API 호출을 통해 외부 시스템과 통합

데이터 공유 및 컨텍스트 관리(오케스트레이터 주도)

정확성을 보장하고 중복 작업을 방지하기 위해 AI 에이전트는 지속적으로 정보를 교환하고 공유 지식 기반을 유지합니다. 오케스트레이터는 실시간 컨텍스트로 에이전트를 업데이트합니다.

지속적인 최적화 및 학습(오케스트레이터+인간 인풋)

오케스트레이터는 에이전트 성능을 모니터링하고 비효율성을 감지하며 워크플로를 자율적으로 조정할 수 있습니다. 오케스트레이션 전략을 개선하거나, AI 모델을 재학습시키거나, 장기적 개선을 위한 오케스트레이션 규칙을 수정하려면 인간의 감독이 필요한 경우가 많습니다.

 

장점

• 효율성 향상 - 워크플로우 간소화, 중복 감소, 전반적인 운영 성능 개선
• 민첩성과 유연성 - 시장 상황 변화에 따라 운영을 신속하게 조정 가능 
• 향상된 경험 - 운영 효율성 향상, 보다 정확하고 개인화된 지원을 통해 만족스러운 경험 제공
• 안정성 및 내결함성 향상 - 다른 에이전트를 통해 오류를 소중할 수 있어 시스템 안정성이 향상되고 지속적인 서비스 제공 보장
• 워크플로우 자가 개선 - 시간이 지남에 따라 개선되고, 새로운 데이터에 변화하는 요구 사항에 자율적으로 적응할 수 있는 워크 플로우 제작 가능
• 확장성 - 증가하는 수요 처리 가능 

 

해결되지 않은 과제

• 다중 에이전트 종속성 - 오작동의 위험이 있음. 동일한 파운데이션 모델을 사용하면 광범위하게 실패하거나, 외부 공격에 더 취약해질 수 있음
• 조정 및 커뮤니케이션 - 에이전트가 제대로 상호작용하지 않으며 서로 적대적으로 작업하거나 중복된 작업을 할 수 있음. 명확한 프로토콜, 표준화된 API, 메세지 전달 시스템을 잘 구성하는 것이 중요
• 확장성 - Agent 수가 늘어남에 따라 시스템 성능과 관리 용이성을 유지하는 것이 더욱 복잡해짐. 잘못 설게된 오케스트레이션 시스템은 증가된 오크로드로 인해 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 지연이나 시스템 오류가 발생할 수 있음. 의사 결정을 분산하는 분산형 또는 계층적 오케스트레이션 모델을 사용하여 장애 지점 또는 정체를 방지함으로써 해결 가능
• 의사 결정의 복잡성 - 작업을 어떻게 할당하고, 실행할지 결정하는 것은 매우 복잡해질 수 있음. 명확한 구조가 없으면 조건이 자주 변경되는 역동적인 환경에서 에이전트는 결정을 내리는데 어려움을 겪을 수 있음. 강화학습, 우선순위 지정 알고리즘 및 사전 정의된 역할은 효율성을 유지하면서 자율적으로 작업을 결정할 수 있는데 도움을 줄 수 있음  
• 내결함성 - 에이전트 자체 장애가 발생할 수 있음. 사용자 개입 없이 시스템을 자동으로 복구할 수 있는 장애 복구 매커니즘, 이중화 전략, 자가 치료 아케틱쳐를 설계하여 강화
• 데이터 개인정보 보호 및 보안 - 민감한 정보를 자주 처리하고 공유하여 개인정보 보호나 데이터 보안에 대한 우려가 제기. 강력한 암호화 프로토콜을 구현, 엄격한 엑세스 제어 시행, 원시 데이터를 노출하지 않고도 AI 모델이 협력적으로 개선할 수 있도록 페더레이션 학습 기술을 활용 
• 적응성 및 학습 - 새로운 작업과 과제에 지속적으로 적응해야 하는데 수동 업데이트가 필요한 시스템은 비효율적, 유지 보수 비용 증가. 적응성 향상을 위해 다양한 기술을 오케스트레이션 프로세스에 통합 가능. 시간에 지남에 따라 행동을 개선하여 인간의 개입을 자주 받지 않고도 시스템 성능 개선

 

2026.01.09 - [인공지능/논문 리뷰 or 진행] - ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool Orchestration

ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool Orchestration

처음 본 Agent orchestra 논문입니다 

이러한 구조로 진행되며 한 명의 지휘자를 통해 진행이되는데 여기선 중앙 집중식이라고 볼 수 있겠네요