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ODW #2: ADK로 싱글/멀티 에이전트를 개발해 사내 시스템과 통합

ODW #2: ADK로 싱글/멀티 에이전트를 개발해 사내 시스템과 통합
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Summary

나만 쓰기 아까운 AI 에이전트, 팀 전체의 생산성 치트키로 만드는 법

ADK와 MCP를 활용해 흩어진 사내 정보를 통합하고 복잡한 워크플로를 자동화하는 멀티 에이전트 전략

LY Corporation에서 진행한 대규모 AI 워크숍 사례를 통해, 단순한 챗봇을 넘어 실무 시스템과 긴밀하게 결합된 AI 에이전트 구축 노하우를 공유합니다. 싱글 에이전트의 한계를 극복하는 멀티 에이전트 설계법부터 Jira/Confluence 연동을 위한 MCP 프로토콜 활용까지, AI 기술의 조직적 확산 과정을 시니어 엔지니어의 관점에서 상세히 다룹니다.

  • 01ADK를 활용한 Python 기반의 유연한 에이전트 도구 정의 및 신속한 배포 프로세스
  • 02MCP(Model Context Protocol) 표준을 통한 Jira, Confluence 등 사내 시스템의 능동적 정보 탐색 구현
  • 03정보 수집부터 리포트 생성, 번역까지 이어지는 '순차적 멀티 에이전트' 아키텍처의 실무 적용
  • 04개인 단위의 AI 활용을 팀과 조직 차원의 자산으로 전환하는 상향식(Bottom-up) 지식 공유 전략
  • 052,000명 규모의 실전 워크숍 데이터로 증명된 AI 에이전트 도입의 정성적 성과

RECOMMENDATION

사내 데이터 파편화로 고통받는 팀이나, 단순 LLM 호출을 넘어 정교한 워크플로 자동화를 꿈꾸는 플랫폼 엔지니어 및 테크 리드에게 이 아키텍처를 추천합니다.

The Problem

사내 정보가 Jira와 Confluence 등 여러 시스템에 분산되어 검색 및 활용이 어렵고, 개인별 AI 도구 활용 능력의 차이로 인해 지식 사일로화와 중복 작업이 발생하는 문제가 있었습니다. 또한 복잡한 업무 프로세스를 처리하기에는 싱글 에이전트만으로 한계가 있음을 확인했습니다.

The Solution

오픈소스 프레임워크인 ADK(Agent Development Kit)를 도입하여 싱글 및 멀티 에이전트를 구축하고, MCP(Model Context Protocol)를 통해 사내 시스템과 데이터를 표준화된 방식으로 연동했습니다. 특히 순차적 에이전트(Sequential Agent) 구조를 활용해 정보 수집부터 분석, 번역까지 이어지는 자동화 워크플로를 구현했습니다.

The Result

약 2,000명의 사내 직원이 워크숍에 참여하여 AI 에이전트의 가능성을 체험했으며, 설문 결과 참여자의 68.2%가 가까운 시일 내에 실무 적용 의사를 밝히는 등 조직 전반의 AI 활용 문화를 확산시켰습니다.

Trade-off

멀티 에이전트 시스템은 복잡한 작업 수행이 가능하지만 토큰 소모량이 증가하고 개발 난이도가 높아지는 단점이 있으며, 너무 많은 도구를 부여할 경우 프롬프트 비대화로 인해 응답 속도와 정확도가 저하될 위험이 있습니다.

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Key Concepts

Concept · 01

ADK (Agent Development Kit)

에이전트의 동작을 정의하고 멀티 에이전트 시스템을 구현하기 위해 Python, Java, Go 등을 지원하는 오픈소스 개발 키트입니다.

  • 일반 함수를 에이전트가 이해하고 실행할 수 있는 도구(Tool)로 자동 변환
  • Sequential Agent 설정을 통한 에이전트 간의 순차적 협업 구조 설계
Concept · 02

MCP (Model Context Protocol)

LLM을 외부 시스템이나 데이터 소스와 연결하기 위한 오픈소스 표준 프로토콜로, 에이전트가 정보를 능동적으로 가져올 수 있게 합니다.

  • Jira 및 Confluence와 같은 사내 시스템과의 표준화된 데이터 통신 구현
  • 에이전트에게 필요한 컨텍스트를 실시간으로 주입하여 정보 최신성 유지
Concept · 03

멀티 에이전트 시스템 (Multi-Agent Systems)

단일 LLM의 한계를 넘기 위해 여러 개의 특화된 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 아키텍처입니다.

  • 정보 수집, 분석, 보고서 작성 등 단계별로 역할을 분담해 정확도 제고
  • 컨텍스트 분리를 통해 단일 프롬프트 비대화에 따른 성능 저하 문제 해결