에이전트가 팀을 이뤄 일하는 Multi-Agent 시스템
하나의 AI에게 "넌 회계전문가이자 세무, 재무, 분석 전문가야"라고 주문하면 프롬프트가 혼란에 빠집니다.
이번 단계에서는 총괄 매니저(Manager Agent)의 지휘 아래 거래, 증빙, 결산, 재무분석 전문가 Agent들이 협력(Agent-to-Agent Communication)하여 결산 보고서를 완성해내는 궁극의 Multi-Agent 회계 아키텍처를 구현합니다.
하나의 AI에게 모든 짐을 지우지 마라
단일 Agent의 한계: 복잡한 회계 결산 시스템에서 하나의 LLM에게 모든 툴(Tool 20개 이상)을 던져주고 만능이 되길 바라면 비용 증가(토큰 낭비)는 물론이고, 결정 장애(Hallucination)가 잦아집니다.
Multi-Agent 해결책: 프롬프트를 쪼갭니다. 오직 "증빙만 검사하는" Evidence Agent, 오직 "이상 거래만 찾는" Transaction Agent로 작고 스마트하게 분리한 뒤, Manager Agent가 이들을 고용해 일을 시키는 구조로 아키텍처를 설계해야 합니다.
6가지 전문 Agent의 명확한 역할 분담
특히 Manager Agent는 스스로 분석하지 않고 "누구에게 무슨 일을 시킬지 (라우팅)"만 결정하는 두뇌 역할을 합니다.
Agent 간 통신과 JSON 표준화
각기 다른 LLM(Agent)들이 서로 결괏값을 주고받으려면(Agent-to-Agent Communication), 반환 데이터의 형태가 통일되어 있어야 합니다. 이 때 파이썬 서버가 강력한 중재자 역할을 합니다.
# 모든 Agent가 반환해야 하는 표준 Finding 규격 finding = { "category": "receivable", "title": "매출채권 증가", "description": "전월 대비 36.4% 증가", "severity": "HIGH", # 위험도 표준화: LOW, MEDIUM, HIGH, CRITICAL "source": "transaction_agent" }
Python asyncio를 활용한 병렬(Parallel) 실행
순차적(Sequential)으로 에이전트를 부르면 시간이 너무 오래 걸립니다. 증빙 검사와 재무 분석은 서로 연관성이 없으므로 동시에 실행(Parallel)시켜야 성능이 극대화됩니다.
import asyncio await asyncio.gather( transaction_agent(), # 10초 evidence_agent(), # 15초 financial_agent() # 12초 ) # 순차적으로 하면 37초가 걸리지만, 병렬로 돌리면 가장 늦은 15초 만에 3개의 Agent 작업이 동시 완료됩니다!
Agent 실패 처리와 Idempotency(멱등성)
특정 Agent(예: Financial Agent)가 DB 접근 에러로 실패했다고 해서 전체 결산 검토 시스템이 중단(Crash)되면 안 됩니다.
- Try-Except 고립: 실패한 Agent는 상태를
"failed"로 기록하고, Report Agent가 "재무분석 부분은 회계사가 수동 검토 바랍니다"라고 넘어가도록 설계합니다. - Retry(재시도): 일시적 네트워크 오류 시 3번 재시도. 단, 데이터 삽입/수정 Tool을 자동 재시도할 땐 중복 실행 방지(멱등성 설계)가 필수적입니다.
[명심] 계산은 Python이, 판단은 AI가
Multi-Agent 구조에서 절대로 잊지 말아야 할 원칙입니다.
❌ 나쁜 설계 : AI에게 거래내역 텍스트를 통째로 던지며 "매출 증가율을 계산해서 판단해줘"
✅ 좋은 설계 : Python이 `(당월-전월)/전월` 공식을 돌려 정확하게 36.4%라는 팩트를 꼽아내고, AI(Agent)는 이 수치를 보고 "위험도 HIGH: 회수가능성 의심"이라는 판단과 요약 텍스트만 생성함.
End-to-End 추적: Task_id 기반 Audit Log
다수의 에이전트가 우후죽순 동작하면 로그가 꼬입니다. 결산 지시 한 번에 TASK-20260827-000123 같은 고유 식별자를 부여하여 모든 Agent의 행동을 하나로 묶어(DB에) 추적해야 합니다.
36단계 예고: AI Agent Workflow 엔진 구축
이제 우리는 파이썬 코드 안에서 여러 에이전트를 부르고 조립하는 데 성공했습니다.
다음 36단계에서는 이를 코드가 아닌 시스템 화면(UI)에서 업무 흐름을 정의하고 실행하는 Workflow Engine으로 발전시킵니다. 작업 큐(Queue), 스케줄러, 실패 시 상태 복원 기능을 갖춘 진정한 엔터프라이즈 급 회계 자동화 플랫폼의 정점을 만나보게 됩니다.