AI 기술이 고도화되면서 ‘단일 프롬프트’의 한계를 넘어 여러 개의 프롬프트가 서로 협력하는 다중 에이전트(Multi-Agent) 시스템이 주목받고 있습니다.
특히 OpenAI의 GPTs 기능을 활용하면, 복잡한 작업을 여러 역할로 나누어 자동화할 수 있습니다.
이번 글에서는 OpenAI GPTs 환경에서 다중 에이전트 워크플로우를 설계하고 구현하는 방법을 실전 예시 중심으로 소개합니다.
다중 에이전트 시스템이란?
다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)은 하나의 AI가 모든 일을 수행하는 대신,
각기 다른 역할을 가진 여러 AI가 협력하여 결과를 도출하는 구조입니다.
예를 들어 ‘기획 에이전트’가 아이디어를 생성하고, ‘작성 에이전트’가 문서를 작성하며,
‘검수 에이전트’가 품질을 확인하는 식입니다.
이 구조를 통해 복잡한 업무를 병렬 처리하거나, 인간의 개입 없이 자율적 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
OpenAI GPTs에서의 다중 에이전트 구조
OpenAI의 GPTs(Custom GPT)는 사용자 정의 프롬프트를 기반으로 독립적인 에이전트를 만들 수 있게 합니다.
여러 GPT를 각각 다른 역할(예: Planner, Writer, Reviewer, SEO 등)로 설계하고,
이들을 JSON 구조나 외부 API를 통해 연결하면 하나의 유기적인 워크플로우를 완성할 수 있습니다.
| 에이전트 역할 | 주요 기능 | 입력/출력 예시 |
|---|---|---|
| Planner | 사용자 요청 분석 및 주제 제안 | 입력: 키워드 출력: 주제 리스트 |
| Writer | 선택된 주제에 맞춰 본문 작성 | 입력: 주제 출력: 3,000자 본문 |
| CTA Agent | 행동 유도 버튼 생성 및 삽입 | 입력: 본문 위치 출력: CTA HTML |
| SEO Optimizer | 키워드, 메타설명, 썸네일 프롬프트 생성 | 입력: 완성 글 출력: SEO 블록 |
다중 에이전트 워크플로우 설계 절차
1️⃣ 역할 정의: 수행해야 할 기능을 에이전트 단위로 나눕니다.
2️⃣ 프롬프트 매핑: 각 역할별 핵심 지시문(prompt set)을 설계합니다.
3️⃣ 데이터 흐름 설계: 입력과 출력을 JSON으로 정의해 다음 에이전트에 전달되도록 설정합니다.
4️⃣ 테스트 및 튜닝: 전체 파이프라인을 실행하면서 정확도와 효율을 검증합니다.
OpenAI GPTs에서의 실제 예시
예를 들어, 워드프레스 블로그 콘텐츠를 자동으로 생성하는 시스템을 구성한다고 가정해봅시다.
이때의 다중 에이전트 워크플로우는 다음과 같습니다.
- 1단계 Planner: 사용자가 입력한 키워드를 분석하여 검색량 높은 주제 10개 제안
- 2단계 Writer: 선택된 주제로 3,000자 이상의 HTML 본문 작성
- 3단계 CTA Agent: 중간과 결론부에 행동유도버튼 자동 삽입
- 4단계 SEO Agent: 키워드, 메타설명, 초점 키프레이즈 자동 출력
- 5단계 Publisher: 워드프레스 호환성 검수 후 게시용 HTML 완성
이렇게 다중 GPT가 각자의 프롬프트 세트로 독립적이면서도 상호 연결되어 작동하면,
사람이 직접 개입하지 않아도 완성도 높은 콘텐츠가 자동 생산됩니다.
이는 마치 AI 팀이 협업하는 구조와 유사합니다.
프롬프트 매핑 구조 예시 (JSON)
{
"agents": {
"planner": {"task": "키워드 분석 및 주제 제안"},
"writer": {"task": "본문 작성", "input": "planner.output"},
"cta": {"task": "CTA 삽입", "input": "writer.output"},
"seo": {"task": "SEO 메타정보 생성", "input": "writer.output"},
"publisher": {"task": "최종 HTML 검수"}
}
}
이러한 JSON 구조는 각 에이전트 간 입력·출력 연결을 명확히 정의하여,
자동화된 파이프라인에서 누락이나 중복을 방지합니다.
특히 GPTs에서 instruction set을 계층적으로 설계하면,
에이전트 간 프롬프트 충돌을 줄이고 일관된 품질을 유지할 수 있습니다.
활용 사례 및 확장 가능성
다중 에이전트 프롬프트 매핑은 콘텐츠 제작뿐 아니라
기업 내 업무 자동화, 고객 응대, 제품 추천, 법률 문서 작성 등 다양한 분야로 확장됩니다.
각 부서의 업무를 에이전트로 분리하고, GPT 간 API 브릿지나 Zapier, Make, n8n 같은
자동화 툴로 연결하면 완전한 AI 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
결론적으로, 다중 에이전트 프롬프트 매핑은 AI 시대의 새로운 협업 방식입니다.
단일 모델의 한계를 넘어서, 각기 다른 목적과 프롬프트를 가진 GPT가 유기적으로 협력할 때
비로소 ‘AI 팀워크’가 완성됩니다.
이제 당신의 프로젝트에서도 GPTs 기반 다중 에이전트 구조를 실험해보세요.