MCP를 활용한 AI 에이전트 간의 협업 및 비동기 통신 구축 전략

핵심 기술

이 콘텐츠는 Model Context Protocol (MCP)을 활용하여 자율적인 AI 에이전트 간의 직접적인 메시징 없이 공유 컨텍스트를 통해 효과적으로 통신하고 협업하는 방법을 소개합니다. 이는 에이전트 시스템의 수평적 확장을 가능하게 하여 분산된 지능형 시스템 구축의 기반을 마련합니다.

기술적 세부사항

• MCP의 역할: 에이전트에게 필요한 컨텍스트를 제공하는 것을 넘어, 에이전트 간의 조정(coordination) 계층으로 기능합니다.
• 간접 통신: 에이전트 A는 자신의 메모리와 다음 단계를 MCP에 저장하고, 에이전트 B는 필요한 컨텍스트를 MCP에서 가져오는 방식으로 통신합니다. 직접적인 API 호출이나 메시지 큐 방식이 아닌 공유 상태를 이용합니다.
• 핵심 디자인 패턴:
  • 체인형 에이전트 (Chained Agents): 일련의 작업을 순차적으로 수행하는 에이전트 간의 작업 전달. (예: Planner → Researcher → Writer → Reviewer)
  • 에이전트 오프로딩 (Agent Offloading): 특정 작업을 하위 에이전트에게 위임하고, 해당 에이전트는 이 작업을 소비하여 실행합니다.
• 구현 예시: PlannerAgent가 작업 목록을 MCP에 저장하면, BuilderAgent가 이를 읽어 작업을 수행하는 방식으로 설명됩니다. saveContext 및 fetchContext와 같은 함수 호출을 통해 컨텍스트가 관리됩니다.
• 기술적 이점: 에이전트 간의 느슨한 결합(loosely coupled)을 유지하면서도 높은 수준의 조정을 가능하게 하며, 별도의 엔드포인트나 로직 추가 없이 기존 MCP 프로토콜을 활용합니다.
• 권장 사항: 고유한 task_id 사용, 명확한 persona 및 role 정의, 메모리 과도한 변경 방지, 메모리를 개인 로그가 아닌 공유 문서처럼 다루기.

개발 임팩트

MCP 기반의 에이전트 간 통신은 복잡한 파이프라인 구축, 에이전트 스웜(분산 작업 처리), 에이전트 주도 스케줄링, 교차 에이전트 메모리 공유를 가능하게 합니다. 이는 하드코딩된 로직 없이 유연하고 확장 가능한 AI 시스템 아키텍처를 구축하는 데 기여합니다.

커뮤니티 반응

(원문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 시리즈물의 Day 1-3을 통해 MCP 기술의 실용성과 발전 가능성이 시사됨)