하나의 천재 AI가 아닌 전문가 AI 팀 꾸리기

21단계에서 만든 단일 에이전트는 간단한 업무에는 좋지만, 회계사무소의 실무(세금계산서 OCR, 은행 입금내역 크로스체크, 보고서 생성 등)를 모두 맡기려면 기능(Tool)이 50개가 넘어갑니다.

인간도 한 사람이 모든 것을 다 하면 실수하듯이, AI도 마찬가지입니다. 따라서 업무별로 전문 AI(Agent)를 쪼개고 협업시키는 구조가 바로 멀티에이전트입니다.

에이전트마다 쓸 수 있는 도구 목록을 확실히 제한하여, 불필요한 혼란을 막습니다.

• Data Agent Tools : get_transactions(), get_payments(), calculate_receivable()
• Document Agent Tools : extract_pdf_text(), run_ocr(), search_document()
• Audit Agent Tools : check_amount_diff(), detect_anomaly(), verify_dates()

Data Agent가 일을 끝내고 Manager에게 보고할 때 "거래가 42개 정도 있습니다~" 라고 자연어로 말하면 시스템이 꼬입니다. 반드시 기계가 읽기 쉬운 구조화된 JSON(Dictionary) 형식으로 리턴해야 합니다.

{
    "agent": "DataAgent",
    "status": "success",
    "data": {
        "transaction_count": 42,
        "total_sales": 530000000,
        "receivable": 35000000
    },
    "warnings": []
}

회계 실무에서는 AI가 "계약금액이 1억원입니다"라고 말한 것을 절대 그대로 믿으면 안 됩니다. 나중에 감사에서 문제가 터집니다.

나중에 이 시스템을 여러 회계사무소에 팔려면(Multi-Tenant), A세무사무소의 AI가 B세무사무소의 엑셀을 읽는 대참사를 막아야 합니다.

# [위험한 코드] 모든 거래내역을 다 뒤짐
df = transactions[transactions["거래처"] == "ABC상사"]

# [안전한 코드] Multi-Tenant 구조: 현재 로그인한 회계사무소(office_id)의 데이터 안에서만 검색
df = transactions[ 
    (transactions["office_id"] == current_office_id) & 
    (transactions["거래처"] == "ABC상사") 
]

Manager Agent가 각 전문 Agent들을 순서대로 호출하고, 결괏값을 취합해 Report Agent에게 넘겨주는 파이프라인 뼈대입니다.

def manager_agent_workflow(user_query, office_id):
    # 1. 의도 분석 및 작업 지시서 작성
    task_plan = analyze_query(user_query) # 예: {'customer': 'C001', 'period': '2026-Q1'}
    
    # 2. Data Agent 호출 (장부 숫자 집계)
    print("🤖 Data Agent 작업 중...")
    data_result = run_data_agent(task_plan, office_id)
    
    # 3. Document Agent 호출 (관련 증빙 텍스트 추출)
    print("🤖 Document Agent 작업 중...")
    doc_result = run_document_agent(task_plan, office_id)
    
    # 4. Audit Agent 호출 (둘을 비교하여 이상거래 색출)
    print("🤖 Audit Agent 작업 중...")
    audit_result = run_audit_agent(data_result, doc_result)
    
    # 5. 상태 통합
    final_state = {
        "data": data_result,
        "documents": doc_result,
        "audits": audit_result
    }
    
    # 6. Report Agent 호출 (최종 검토 보고서 생성)
    print("📝 Report Agent 보고서 작성 중...")
    final_report = run_report_agent(final_state)
    
    return final_report