🐍06. 멀티에이전트·A2A 패턴

한 Agent에 모든 역할을 넣으면 초반은 빠르지만 운영 후반에 복잡도가 급증합니다. 멀티에이전트는 역할을 분리해 품질과 책임 경계를 명확히 만드는 전략입니다.

AI 활용 안내: 이 문서는 생성형 AI를 활용해 작성했으며, Pydantic AI 공식 문서를 1차 출처로 검토해 정리했습니다.

공식문서 흐름 점검 (개요 보완)

• 흐름: Multi-Agent 위임 패턴 → Programmatic hand-off → Graph 기반 협업 → A2A 연동(FastA2A) → 관측(트레이싱) 체계.
• 이번 편에서 빠지면 안 되는 포인트:
  • 위임과 핸드오프를 같은 개념으로 섞지 않고 역할을 나눈다.
  • A2A는 “통신 규약” 관점, Multi-Agent는 “업무 분해” 관점으로 설명한다.
  • 협업 장애 시 책임 위치를 추적하는 관측 포인트를 포함한다.
• 공식 문서 체크 링크:
  • https://ai.pydantic.dev/multi-agent-applications/index.md
  • https://ai.pydantic.dev/a2a/index.md
  • https://ai.pydantic.dev/agent/index.md

언제 멀티에이전트가 필요한가

• 한 요청 안에 조사/분석/검증이 동시에 필요한 경우
• 팀별 소유 로직이 다른 경우
• 오류 원인 추적이 어려워진 경우

공식 문서:

• Multi-agent: https://ai.pydantic.dev/multi-agent-applications/
• A2A: https://ai.pydantic.dev/a2a/

flowchart LR
  A[요청 접수 에이전트] --> B[조사 에이전트]
  A --> C[검증 에이전트]
  B --> D[통합 에이전트]
  C --> D
  D --> E[최종 답변]

미니 사례 A: 보고서 품질 편차가 큰 팀

한 에이전트가 조사+작성+검증을 다 담당하자, 요청마다 품질 편차가 컸습니다. 조사/검증을 분리하고 마지막 통합 단계만 메인 에이전트가 맡도록 바꾸니 안정화됐습니다.

미니 사례 B: 장애가 났는데 원인 위치를 찾기 어려운 팀

단일 에이전트 구조에서는 어디서 잘못됐는지 추적이 어려웠습니다. 역할별 로그를 분리하니 재현과 수정이 빨라졌습니다.

실무 적용 순서

1. 현재 업무를 2~3개 역할로 쪼개기
2. 역할별 입력/출력 계약 정의
3. 핸드오프 규칙(성공/실패/재요청) 정의
4. 통합 단계에서 최종 책임 지점 고정

성공 판정:

• 각 역할의 책임이 문서로 분리됐다
• 장애 시 어디가 실패했는지 바로 찾는다
• 품질 편차가 눈에 띄게 줄었다

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