거버넌스와 실행 계층에 집중한 새로운 다중 에이전트 아키텍처 공유

작성자가 직접 구축한 플랫폼에 대한 피드백을 요청하고 있으며, 기존 프레임워크와 차별화되는 거버넌스 중심 접근 방식에 대해 관심을 보이는 반응이 예상된다.

• 다중 에이전트 시스템 설계 시 에이전트 간 직접적인 데이터 공유 대신 명시적인 핸드오프 구조를 채택하여 디버깅 난이도를 낮추라.
• 보안이 중요한 환경이라면 MCP를 도입하여 모델과 도구 사이의 접근 제어 계층을 분리하라.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

— AI 모델이 외부 도구나 데이터 소스에 연결되는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜이다. 이 시스템에서는 모든 도구 호출이 MCP 게이트웨이를 통과하며 역할 기반 권한 체크와 감사 로그 기록을 수행하여 보안과 통제력을 확보한다.

다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System)

— 서로 다른 역할을 가진 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 목표를 달성하는 아키텍처이다. 본 게시물에서는 코디네이터, 개발자, QA 등 전문화된 에이전트들이 명시적인 핸드오프 절차를 통해 협업하는 구조를 다룬다.

역할 기반 액세스 제어(RBAC)

— 사용자나 에이전트의 역할에 따라 시스템 자원에 대한 접근 권한을 제한하는 보안 방식이다. 에이전트 런타임에서 직접 도구에 접근하는 것을 차단하고, 정의된 역할에 따라 허용된 도구만 사용하도록 강제하는 데 사용된다.

SQLite Write-Ahead Logging(SQLite WAL)

— 데이터베이스의 동시성을 높이기 위해 변경 사항을 별도의 로그 파일에 먼저 기록하는 방식이다. 에이전트 간의 수많은 작업 상태 변경과 버전 관리를 효율적으로 처리하면서 데이터 무결성을 유지하기 위해 선택된 기술 스택이다.