아마존코리아 (AWS Korea)에 방문하여 LLM 시대에 중요해진 MCP에 대해 교육을 받은 내용을 정리한다.
🧠 MCP(Model Context Protocol)란?
LLM 기반 에이전트를 활용한 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)이 주목받고 있다. 하나의 에이전트로는 해결하기 어려운 복잡한 작업을, 여러 개의 특화된 에이전트가 협력하여 해결하도록 설계한 방식이다. 이를 체계화한 개념이 MCP다.
✅ 왜 멀티 에이전트인가?
기존에는 Single Agent 구조로 하나의 LLM이 모든 작업을 처리했다. 그러나 다음과 같은 한계가 있다.
- LLM은 작은 노이즈에도 민감하다.
- 복잡한 문제를 한 번에 해결하기 어렵다.
문제를 작게 쪼개고, 각 파트를 특화된 에이전트가 맡는 Multi-Agent 구조가 더 효과적이다.
🧩 MCP의 4가지 전략적 구조
MCP에서는 에이전트를 어떻게 연결하고 협력시킬지에 대해 4가지 전략이 있다.
1. 🛠️ Agents as Tools (계층적 위임)
오케스트레이터 에이전트가 전문화된 서브 에이전트를 도구처럼 호출한다.
매니저가 분야별 팀원에게 업무를 분배하는 구조와 유사하다.
2. 🐝 Swarm Intelligence (협업 처리)
여러 에이전트가 공유된 메모리를 사용하며 병렬로 작업을 수행한다.
독립적으로 판단하되 공동의 목표를 향해 협업한다.
3. 🔗 Graph-Based Workflows (구조화된 종속성)
에이전트 간 의존성을 그래프 형태로 정의한다.
작업 순서를 명확하게 정의하고 병렬 및 순차 처리를 조합한다.
4. 🧩 Workflow Orchestration (순차처리)
정해진 플로우에 따라 작업을 순차적으로 처리한다.
단순한 멀티스텝 태스크에 적합하다.
💡 MCP의 의의
멀티 에이전트 협력 구조는 복잡한 문제 해결, 태스크 분배, 신뢰도 확보에 효과적이다.
AutoGPT, LangGraph, CrewAI 등의 프레임워크에서도 활용되고 있다.
MCP는 앞으로 AI 에이전트 아키텍처의 핵심 패러다임이 될 것이다.
참고 사이트 (AWS)
https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/event/dashboard/en-US/workshop/strands
