다양한 인공지능(AI) 추론 엔진이 영역을 넘나들며 유기적으로 상호작용하는 멀티 에이전트 시스템이 빠르게 확산하고 있다. 이에 따라 역할별 에이전트를 효과적으로 조율하는 ‘AI 에이전트 오케스트레이션’의 중요성이 한층 부각되고 있다. 멀티 에이전트 시스템이 사용자 요청을 해석하고, 업무 흐름을 설계하며, 작업을 위임·조정하고, 결과를 지속적으로 검증·개선하는 지능형 워크플로(작업 흐름)를 구현하기 위해서는 정교한 오케스트레이션이 필수적이다. 반대로 조율 체계가 미흡할 경우, 멀티 에이전트의 잠재적 비즈니스 가치를 충분히 실현하기 어렵다.
에이전틱 AI ‘복잡성·비용’ 해소 시 기업 매출 견인할 것
딜로이트 전망에 따르면, 자율형 AI 에이전트 시장은 2026년 85억달러(약 12조5000억원), 2030년에는 350억달러(약 51조5000억원) 규모로 성장할 것으로 추산된다. 딜로이트는 기업 에이전트 오케스트레이션 역량을 정교화·고도화하고, 이에 수반하는 과제와 리스크를 선제적으로 관리할 경우 시장 규모가 2030년까지 15~30% 추가 확대돼 최대 450억달러(약 66조1600억원)까지 성장할 수 있다고 내다보고 있다.
그러나 동시에 현재 진행 중인 에이전틱 AI(목표를 달성하기 위해 스스로 계획하고 실행하는 AI) 프로젝트 40% 이상이 예상치 못한 비용 부담, 확장 복잡성, 예기치 않은 리스크 등으로 인해 2027년 이전에 중단될 가능성도 제기된다. 다만 이러한 프로젝트 역시 잠재적 위험 요소를 사전에 해소할 경우 기업 매출 성장을 크게 견인할 기회 요인이 될 수 있다. 결국 선제 대응이 핵심 변수로 작용한다.
단일 에이전트에서 멀티 에이전트로 전환
현재 기업은 특정 업무에 특화된 단일 목적 AI 에이전트를 활용해 여러 단계를 자율적으로 수행할 수 있는 수준에 도달했다. 그러나 최근에는 단일 에이전트를 넘어 멀티 에이전트 시스템을 통해 훨씬 더 광범위하고 폭발적인 기업 가치를 창출할 수 있다는 인식이 확산하고 있다. 그럼에도 불구하고 현장에서 멀티 에이전트 기술 활용 수준은 여전히 제한적이다.
딜로이트가 미국 산업 전반의 리더 약 550명을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 기본적인 자동화 역량이 성숙 단계에 도달했다고 평가한 응답자는 80%에 달했다. 반면 AI 에이전트 활용 역량까지 성숙 단계에 도달했다고 응답한 비율은 28%에 그쳤다. 이는 에이전틱 AI가 가치 창출 잠재력이 높음에도 불구하고, 실제 적용과 결과 측면에서는 여전히 불확실성이 크다는 점을 보여준다.
현재 멀티 에이전트 시스템은 인간이 직접 개입하는 ‘휴먼인더루프’ 구조에서 더 높은 성과를 보인다. 인간 경험과 직관이 에이전트의 판단을 보완하고, 조직 특유의 기대치와 의사 결정 기준에 정합성을 부여하기 때문이다. 이에 따라 향후 12~18개월 내 휴먼인더루프 구조를 유지한 상태에서 복잡한 에이전트 오케스트레이션을 실험적으로 도입하는 기업이 증가할 것으로 전망된다.
또 업무 복잡성, 산업 특성, 워크플로 설계, 결과의 중요도에 따라 인간이 감독만 수행하는 ‘휴먼온더루프’, 인간이 개입하지 않는 ‘휴먼아웃오브더루프’ 단계까지 자율성 스펙트럼이 점진적으로 정립될 것으로 예상된다. 딜로이트는 2026년을 전후해 선도 기업이 휴먼온더루프 중심의 오케스트레이션 체계로 전환하기 위한 기반 구축에 본격 착수할 것으로 보고 있다.
AI 에이전트는 다양한 프로그래밍 언어, 프레임워크, 인프라, 통신 프로토콜을 기반으로 빠르게 확산할 가능성이 크다. 일부 에이전트는 텍스트·음성·이미지 등 다양한 정보를 처리하는 멀티모달 역량과 함께 높은 수준의 지능을 동시에 요구받는다. 이에 따라 기업 내부를 넘어 디지털 인터페이스 전반에서 에이전트 간 협력 방식을 정의하는 표준 수립이 시급한 과제로 부상하고 있다. 현재는 미국 매사추세츠공대(MIT)의 ‘난다(NANDA)’ 프로젝트 같은 웹 기반 에이전트 프로토콜이 대표적 사례로 언급된다.
멀티 에이전트 환경에서 ‘핵심 표준’ 맞춰 전략 재편해야
멀티 에이전트 환경에서는 에이전트 간, 외부 도구·플랫폼 간 표준화된 통신 규격이 필수적이다. 이를 통해 에이전트의 역량, 인사이트, 실행 결과에 대한 예측 가능한 메시지 교환이 가능해진다. 최근 1년간 구글 ‘A2A (에이전트 투 에이전트)’와 앤트로픽 ‘MCP (모델 맥락 프로토콜)’ 등 다양한 통신 규격이 등장하며 서로 다른 프레임워크 간 협업 경쟁이 본격화하고 있다.
다만 통신 규격 간 과도한 경쟁은 특정 생태계에 종속되는 ‘닫힌 정원’ 구조를 초래할 수 있다. 업계에서는 이르면 2026년을 기점으로 다수 규격이 두세 개의 사실상 표준으로 수렴할 가능성이 제기된다. 이에 따라 주요 테크 기업도 핵심 표준에 맞춰 전략을 재편할 것으로 예상된다.
멀티 에이전트 시스템이 대규모로 확산하면서, AI 에이전트의 의사 결정과 실행 과정을 통합적으로 관리하고 이해하는 역량이 중요해지고 있다. 이를 위해 감독 에이전트를 포함한 통합·확장형 오케스트레이션 플랫폼이 활용될 수 있다. 이런 플랫폼은 요청 해석,작업 분배, 접근 권한 관리, 병렬 처리, 다단계 프로세스 실행 등을 담당한다. 향후 1년 내 주요 테크 기업이 관련 기능을 대거 출시할 것으로 예상되며, 기업은 자체 구축과 외부 솔루션 도입 사이에서 전략적 선택을 해야 한다. 어떤 방식을 택하든, 오케스트레이션 플랫폼이 운영 지표 추적, 성능 개선, 비용 관리의 핵심 인프라로 자리 잡을 전망이다.
에이전틱 AI가 업무 재설계, ‘디지털 노동력’의 부상
시장조사 기관 가트너는 기업용 소프트웨어 중 에이전틱 AI가 적용된 비율이 2024년 1% 미만에서 2028년 33%까지 증가할 것으로 전망했다. 또한 2028년에는 일상적 업무 의사 결정의 최소 15%가 AI 에이전트를 통해 자율적으로 이뤄질 것으로 예상했다.
이런 변화에 대응하기 위해 기업은 2026년을 기점으로 기존 업무 흐름을 재구성하고, 더 세분된 독립형 업무 모듈을 정의하는 작업에 착수할 것으로 보인다. 동시에 인간과 멀티 에이전트 간 협업 방식도 중요한 변수로 떠오르고 있다. 전 세계 주요 기업 최고인사책임자(CHRO) 200명 대상 조사에서 응답자 86%는 ‘디지털 노동력’의 통합을 핵심 역할로 인식하고 있는 것으로 나타났다.
초기에는 인간이 ‘에이전트 보스’로서 AI를 관리하거나, 에이전트와 병행 협업하는 구조가 주를 이뤘다. 그러나 2026년에는 이러한 협업 모델이 더 다양한 직무와 핵심 업무 영역으로 확산할 전망이다. 에이전트 오케스트레이션을 통해 업무 효율성을 극대화하고, 인간의 고유한 강점과 결합해 더 큰 가치를 창출하기 위한 정교한 업무 재설계가 본격화할 것으로 보인다.