Multi-Agent 환경을 위한 준비 

최근 'AI 에이전트'라는 단어가 우리에게 익숙해지기도 전에, 시장은 이미 여러 에이전트가 협업하는 'Multi-Agent(멀티 에이전트)' 환경으로 빠르게 진화하고 있습니다. 세일즈포스는 이러한 변화를 선도하며 Agentforce 360과 Atlas Reasoning Engine 등을 통해 기업이 멀티 에이전트 시대를 대비할 수 있도록 돕고 있습니다. 아래 네 가지 글을 읽어보시기를 추천드립니다.  

1. Multi-Agent Systems Explained: A Complete Guide

Salesforce는 Multi-Agent Systems를 단일 AI가 아닌, 여러 전문 에이전트가 역할을 나누어 협업하는 구조

로 정의합니다.  단일 AI가 모든 일을 처리하는 방식에서 벗어나, 특정 분야에 특화된 여러 에이전트가 유기적으로 협력하는 구조를 설명합니다. 각 에이전트는 독립적인 의사결정 능력을 갖추고 서로 정보를 교환하며, 이를 통해 대규모 비즈니스 프로세스에서 발생하는 복잡한 변수들을 효과적으로 제어할 수 있습니다. 특히 에이전트 간의 '조정(Coordination)' 능력이 시스템 전체의 생산성을 결정짓는 핵심 요소임을 강조합니다.

2. Multi-Agent AI Is Coming Fast. Here’s How to Prepare 

기업이 멀티 에이전트 환경을 성공적으로 도입하기 위해 갖춰야 할 네 가지 축인 데이터, 통합, 거버넌스, 오케스트레이션을 설명합니다. 에이전트들이 정확한 판단을 내릴 수 있도록 '신뢰할 수 있는 데이터 레이어' 를 구축하는 것이 최우선이며, 각 에이전트의 권한 범위를 설정하는 명확한 가이드라인이 필요합니다. 또한 시스템 간의 충돌을 방지하기 위한 중앙 관리 체계의 중요성을 설명하는 글입니다. 

3. Inside the Brain of Agentforce: Revealing the Atlas Reasoning Engine

Agentforce 360 출시와 함께, Atlas Reasoning Engine 역시 기존 Java 기반의 Planner 에서 Python 기반의 Planner 로 변화하고, Agent Script가 발표되었습니다. 이러한 Reasoning engine의 변화는 Agent가 deterministic하게 동작하도록 지원하고, Multi-Agent 환경에서 Orchestration을 원활하게 수행하기 위함입니다. Software Engineering SVP인 Phil Mui 님의 기고를 읽어 보시는 것을 추천 드립니다. 

4. Salesforce Expands MuleSoft Agent Fabric with Automated Discovery for Any AI Agent or Tool 

Multi-agent 환경은, 당연히 세일즈포스 플랫폼 위에서의 Agent 들 간의 소통을 의미하는 것은 아닙니다. 익히 들어보신 것 처럼 MCP, A2A기반으로, 서로 다른 플랫폼 위의 에이전트들을 연결할 수 있습니다.  Mulesoft의 'Agent Fabric'은 이처럼 서로 다른 플랫폼에서 개발된 에이전트들이 마치 하나의 팀처럼 작동할 수 있도록 연결하는 가교 역할을 합니다. '자동화된 에이전트 검색(Automated Discovery)' 기능을 통해 기업 내에 존재하는 수많은 API와 도구들을 에이전트가 스스로 찾아내고 활용할 수 있는 환경을 조성합니다. 이는 기술적 파편화를 해결하고, 에이전트가 기업의 방대한 자산을 실시간으로 탐색하여 업무에 즉시 투입될 수 있도록 돕는 솔루션입니다.

위 네 가지 글은, Salesforce가 Multi-Agent 환경을 어떻게 바라보고, Agentforce를 설계하고 발전시켰으며, 이를 어떻게 연결할 수 있는지에 대한 내용입니다. 자세한 내용은 각 글을 참조해주세요. 

감사합니다.