MCP 기반 멀티에이전트 시대, AI는 이제 혼자가 아니다

- AI 에이전트, 혼자서 작업하지 않는다 - 멀티에이전트 시스템으로 구동되는 새로운 데이터 인프라 확산 [Unblock Media] 이제 에이전트는 혼자가 아니다. AI는 혼잣말 대신 서로 말하고, 데이터를 직접 움직이고, 타 시스템에 명령을 내리는 소셜 컴퓨팅을 시작했다. AI는 더 이상 질문을 받고 한 번에 답변만 하는 모델이 아니다. 오늘날의 에이전트(Agent)는 질문을 분석하고, 도구를 선택하며, 외부 시스템과 협업해 작업을 실행한다. 예시로 Retrieval-Augmented Generation(RAG)에서 단일 에이전트가 쿼리를 분해하고, 벡터 DB 검색 후, 결과를 평가해 응답을 생성한다. 멀티에이전트는 실제로 코드 작성, 테스트, 배포까지 자동화된 다단계 처리에서 문서 분석, 요약, 이메일 작성까지 역할 분담 기반 협업에 사용된다. 예시로 Hierarchical Multi-agent 시스템에서 Supervisor Agent가 전체 요청을 수신한 후 Query Agent가 도구별(웹, 이메일, DB 등)로 정보를 검색하고, Supervisor가 종합하여 최종 응답을 생성한다. Spice (오픈소스 프로젝트)는 다양한 데이터 소스를 하나의 SQL 엔드포인트로 통합하고, MCP(Model Context Protocol)는 이를 네트워크화한다. 이제 에이전트는 IDE나 Claude 같은 앱에서 Google Maps, S3, MySQL을 동시에 호출할 수 있다. 예시로 @svpino는 “Spice 덕분에 내 IDE에서 여러 데이터 소스를 한 번에 질의하며 작업 가능하다”고 밝혔다. Virtuals Protocol은 사용자가 AI 에이전트를 직접 생성하고, DeFAI 기반 트레이딩 에이전트를 배포할 수 있도록 설계된 Web3 플랫폼이다. 향후 MCP와 연계하여 멀티에이전트 간의 작업 분담 및 자산화된 에이전트 경제를 실현할 수 있는 잠재력이 있다. 지금 이 시점에 중요한 이유는 ChatGPT, Claude, Gemini가 고립된 모델의 한계를 드러냈기 때문이다. 기업용 AI는 조직화된 협업 구조가 필요하며, 오픈소스 도구와 LLM 툴 증가로 AI 시스템 간 통신 표준화가 필요하다. 미래 예측으로는 멀티에이전트의 확산과 MCP가 에이전트 간 메시징 프로토콜의 표준으로 부상할 것이며, 모든 SaaS, API가 Agent-ready 인프라를 요구할 가능성이 있다. Gartner 등 업계 예측에 따르면 2024년까지 2026년까지 기업 AI 배포의 40% 이상이 멀티에이전트 조정을 포함할 것이라고 예측했다. 결론적으로 하나의 AI가 대답하던 시대는 끝났다. 이제 AI는 함께 일하고, 서로 배우며, 스스로 움직여야 한다. Agentic Architecture와 MCP, 그 조합이 만들어낼 진짜 자율 시스템의 시대를 주목해야 한다.