A-Z Beginner Hub

AI 친구 여러 명이 함께 일하는 팀 만들기

멀티에이전트는 한 명의 AI에게 모든 일을 맡기는 방식이 아닙니다. 반장, 조사자, 글쓴이, 검사자가 역할을 나누어 하나의 결과물을 만드는 방식입니다.

순서대로 배우기 바로 실습 보기

비유: 교실 모둠 활동 한 일 = 하나의 결과물

반장 에이전트 목표를 보고 누가 어떤 일을 할지 정합니다.

조사 에이전트 필요한 정보를 찾고 핵심만 모읍니다.

작성 에이전트 조사한 내용을 쉬운 글로 바꿉니다.

검토 에이전트 틀린 점, 빠진 점, 어려운 말을 찾습니다.

정리 에이전트 최종 결과물을 보기 좋게 정돈합니다.

목표 입력 → 역할 분담 → 작업 → 검토 → 최종 결과

A-Z 로드맵

처음 배우는 사람은 도구보다 순서가 먼저입니다. 아래 순서대로 가면 개념, 환경, 실습, 확장까지 자연스럽게 연결됩니다.

멀티에이전트 이해

AI 한 명과 AI 팀의 차이를 배웁니다. 큰일을 작은 역할로 나누는 것이 핵심입니다.

작업환경 준비

폴더, 파일, 터미널, 코드 편집기를 배웁니다. 요리하기 전 식탁을 정리하는 단계입니다.

필요 도구 설치

Python, VS Code, Git, 패키지 설치 도구를 준비합니다. 가위, 풀, 색연필을 책상 위에 올려두는 일입니다.

단일 에이전트 만들기

한 명의 AI에게 이름, 역할, 할 일을 줍니다. 처음에는 선생님 에이전트 하나만 만들어도 충분합니다.

역할 나누기

조사, 작성, 검토, 정리처럼 역할을 나눕니다. 축구에서 골키퍼와 공격수가 다른 일을 하는 것과 같습니다.

워크플로우 연결

누가 먼저 일하고, 누가 다음으로 이어받는지 정합니다. 기차 칸을 순서대로 연결하는 단계입니다.

검증과 수정

결과가 맞는지 검사하고, 틀리면 다시 고칩니다. 숙제를 내기 전에 한 번 더 읽는 것과 같습니다.

실제 프로젝트 확장

문서 제작팀, 수업자료 제작팀, 콘텐츠 제작팀처럼 진짜 일에 적용합니다.

쉬운 용어사전

어려운 말은 바로 막힘으로 이어집니다. 먼저 어린이도 이해할 수 있는 말로 바꾸고, 그다음 실제 뜻을 붙입니다.

용어	아주 쉬운 설명	실제 의미
AI	말을 알아듣고 대답하는 똑똑한 도우미	사람의 요청을 보고 글, 코드, 표, 계획 같은 결과를 만드는 프로그램
에이전트	특정 일을 맡은 AI 친구	역할, 목표, 규칙, 도구를 가진 작업 단위
멀티에이전트	AI 친구 여러 명이 만든 팀	여러 에이전트가 일을 나누고 결과를 주고받는 구조
프롬프트	AI에게 말하는 부탁 문장	AI가 따라야 할 지시문과 조건
도구	AI가 손에 드는 연필과 가위	파일 읽기, 검색, 코드 실행, 문서 생성 같은 기능
워크플로우	일하는 순서표	입력부터 최종 결과까지 이어지는 단계와 규칙
오케스트레이터	반장 또는 지휘자	여러 에이전트의 순서와 책임을 조율하는 관리자

필요한 도구

도구는 한 번에 모두 완벽히 알 필요가 없습니다. 먼저 이름과 쓰임새를 알고, 실습하면서 익히면 됩니다.

작업 책상

프로젝트 폴더

모든 파일을 모아두는 상자입니다. 예제 코드, 설명 문서, 결과물을 한곳에 둡니다.

글 쓰는 공책

코드 편집기

VS Code 같은 도구입니다. Python 파일과 문서를 편하게 고칠 수 있습니다.

명령 창

터미널

컴퓨터에게 글자로 명령하는 창입니다. 예를 들어 Python 예제를 실행할 때 씁니다.

만드는 도구

Python

처음 실습하기 좋은 프로그래밍 언어입니다. 에이전트 역할을 함수로 쉽게 표현할 수 있습니다.

저장 일기장

Git

작업한 내용을 기록합니다. 실수했을 때 이전 상태를 확인할 수 있습니다.

비밀 출입증

API Key

AI 서비스를 사용할 때 필요한 비밀 열쇠입니다. 화면에 공개하면 안 됩니다.

실습 예제

각 실습은 “비유 → 해보기 → 확인” 순서로 구성합니다. 설명만 읽고 끝나지 않도록 작은 결과물이 있어야 합니다.

실습 1

한 명의 에이전트 만들기

선생님 에이전트 하나를 만들어 어려운 말을 쉬운 말로 바꿉니다.

입력: “멀티에이전트가 뭐야?”
역할: 유치원 선생님처럼 설명하기
출력: 쉬운 비유와 한 문장 설명

def teacher_agent(topic):
    return f"{topic}은 한 명의 선생님이 천천히 설명해 주는 것과 같아요."

print(teacher_agent("AI 에이전트"))

실습 2

세 명의 에이전트 연결하기

반장, 작성자, 검사자가 차례대로 일하게 만듭니다.

반장: 할 일을 작게 나눔
작성자: 쉬운 글을 씀
검사자: 예제가 들어갔는지 확인

goal = "멀티에이전트를 쉽게 설명하기"
tasks = planner_agent(goal)
drafts = [writer_agent(task) for task in tasks]
reviews = [reviewer_agent(draft) for draft in drafts]

실습 3

문서 제작팀 만들기

수업자료 한 장을 만드는 팀을 설계합니다.

조사자: 핵심 내용 3개 찾기
작성자: 초등학생용 설명으로 바꾸기
검토자: 어려운 단어 찾기
정리자: 표와 제목으로 정돈하기

실습 4

실패했을 때 다시 시키기

검토자가 “어렵다”고 판단하면 작성자에게 다시 고치게 합니다.

if "어려운 단어" in review:
    draft = writer_agent("더 쉬운 말로 다시 쓰기")
    review = reviewer_agent(draft)

Python으로 구현할 수 있을까?

가능합니다. 처음에는 진짜 AI API 없이도 함수로 역할을 나누어 연습할 수 있습니다. 이후 API를 연결하면 실제 AI 에이전트가 됩니다.

처음 단계

함수로 에이전트 흉내 내기

각 에이전트를 Python 함수 하나로 생각합니다. 입력을 받고 결과를 돌려주면 됩니다.

def planner_agent(goal):
    return ["조사하기", "쉬운 글 쓰기", "검사하기"]

def writer_agent(task):
    return f"{task} 결과를 쉬운 말로 작성했습니다."

def reviewer_agent(text):
    return "예제가 있으면 통과, 없으면 다시 작성"

확장 단계

AI API 연결하기

함수 안에서 AI 모델을 호출하면 진짜 에이전트처럼 작동합니다. 이때 API Key는 `.env` 파일에 숨겨 둡니다.

# 개념 예시입니다.
# 실제 API 연결은 사용하는 AI 서비스 문서에 맞춰 작성합니다.

def ai_agent(role, task):
    prompt = f"너는 {role}야. 다음 일을 해줘: {task}"
    return call_ai_model(prompt)

추천 순서: 먼저 `examples/01_single_agent.py`를 실행하고, 그다음 `examples/02_multi_agent_team.py`를 실행합니다. AI API 연결은 역할 분담 구조를 이해한 뒤에 붙이는 것이 좋습니다.

실전 프로젝트 아이디어

처음부터 거대한 시스템을 만들 필요는 없습니다. 작고 반복되는 일을 골라 에이전트 팀으로 바꾸면 됩니다.

문서

수업자료 제작팀

주제 입력 → 핵심 정리 → 쉬운 설명 → 활동지 생성 → 검토

콘텐츠

블로그 글 제작팀

키워드 조사 → 제목 후보 → 초안 작성 → 문장 다듬기 → 발행용 정리

영상

유튜브 대본팀

아이디어 → 구성안 → 대본 → 장면 설명 → 자막 문장

업무

이메일 정리팀

메일 읽기 → 중요도 분류 → 답장 초안 → 일정 확인

개발

코드 도우미팀

요구사항 분석 → 코드 작성 → 테스트 → 오류 설명

검수

품질 검사팀

결과물 확인 → 빠진 조건 찾기 → 수정 지시 → 최종 승인

확인 질문

각 장이 끝날 때 아래처럼 스스로 답해 보면 이해도를 확인할 수 있습니다.

개념 확인

에이전트와 일반 AI 답변은 무엇이 다를까요?
왜 여러 에이전트로 나누면 더 편할까요?
오케스트레이터는 팀에서 어떤 역할일까요?

실습 확인

단일 에이전트 예제를 실행해 보았나요?
세 명의 에이전트가 어떤 순서로 일했나요?
검토 결과가 나쁘면 다시 작성하게 만들 수 있나요?