ADK 워크숍: AI 에이전트 개발로 사내 시스템 통합 성공!

MCP는 LLM(Large Language Model)을 외부 시스템과 연결하기 위한 오픈소스 표준 프로토콜(Open Source Standard Protocol)이다. 이를 통해 LLM은 과거 문의 내역, 자료 위치 등 정보를 능동적으로 탐색할 수 있다.

MCP는 LLM의 활용 범위를 넓히고, 사내 시스템과의 연동을 통해 업무 효율성을 높이는 데 기여한다.

싱글 에이전트는 단일 LLM으로 구성되어 개발 비용이 낮지만, 복잡한 문제 해결에는 한계가 있다. 반면, 멀티 에이전트는 여러 LLM을 활용하여 복잡한 문제에 대응하고 작업 최적화 수준을 높일 수 있다.

멀티 에이전트는 싱글 에이전트의 한계를 극복하고, 보다 정교한 작업 수행을 가능하게 하지만, 설계 및 관리의 어려움이 따른다.

워크숍에서는 MCP를 활용해 Jira와 연동하는 ‘프로젝트 추적기’를 구축하는 실습을 진행했다. 순차적 에이전트를 활용하여 4개의 에이전트(정보 수집, 분석, 리포트 생성, 번역)를 순차적으로 실행하는 구조이다.

ADK의 순차적 에이전트를 활용하면, 복잡한 워크플로를 여러 에이전트로 분해하여 보다 쉽게 구현할 수 있다.

워크숍은 2,000명 이상의 실시간 참여를 기록했으며, 68.2%의 참가자가 워크숍 내용을 업무에 적용하거나 시도할 의향을 보였다. 이는 AI 에이전트 활용에 대한 긍정적인 인식을 보여주는 결과이다.

AI 에이전트 활용 문화 확산을 위해서는 지속적인 지식 공유와 성공 사례 전파를 통해, 조직 전체의 참여를 유도하는 노력이 필요하다.