다중 에이전트 오케스트레이션은 여러 자율적 에이전트가 조화를 이루며 협력하여 목표를 달성하도록 하는 체계적인 조정 과정을 의미한다. 이 과정은 각 에이전트가 독립적인 역할을 수행하면서도 전체적인 시스템의 목표를 위해 상호작용하도록 설계된다. 이를 통해 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있으며, 분산된 환경에서도 높은 신뢰성과 결정론적 결과를 보장한다. 다중 에이전트 시스템은 다양한 산업에서 효율성을 극대화하고 자율적 작동을 가능하게 하는 기반이 된다.

이러한 오케스트레이션은 현대 시스템이 점점 더 복잡해지고 있어 필요성이 대두되고 있다. 유지보수, 예측 가능성, 효율성의 필요성이 증가함에 따라 에이전트 간의 체계적 조정은 필수 요소가 된다. 이를 위해 개발된 프레임워크는 에이전트 간의 상호작용과 역할을 명확히 정의하고 조율하여 신뢰할 수 있는 결과를 보장한다. 이러한 프레임워크는 자율 주행, 클라우드 관리, 스마트 팩토리 등 다양한 도메인에 적용될 수 있다. 나아가 이는 복잡한 시스템 환경에서 안정적이고 효과적인 운영을 가능하게 하는 혁신적인 도구로 자리 잡고 있다.

글로벌 자율 클라우드 운영 기업 몬티클라우드(MontyCloud)가 국제 인공지능 학술 대회 ‘CAIN(Conference on AI eNgineering) 2025’에 참가해 인도 공과 대학 IIIT 하이데라바드(Hyderabad)의 공학 연구 센터(SERC)의 SA4S 그룹과 협력해 연구한  ‘자율 에이전트 오케스트레이션 프레임워크’를 발표한다고 밝혔다.

이번 발표되는 연구는 다중 에이전트 시스템을 구축하기 위한 권장 접근 방식을 제공해 개발자가 에이전트 간 상호 작용을 정의하고 제어하는 프레임워크다. 에이전트 오케스트레이션에 대한 결정론적 접근 방식을 통해 다중 에이전트 시스템에 제어력과 예측 가능성의 확장 및 확정을 지원한다.

사용자는 프레임워크로 도출된 결정론적 결과를 다중 에이전트 조정이 필요한 다양한 도메인에 적용할 수 있으며, 도메인 별 일관된 데이터를 기반한 신뢰할 수 있는 자율 시스템 구축을 지원한다. 특히, 여러 에이전트의 조정된 행동을 가능하게 해 자율 애플리케이션 개발을 지원한다.

현재 몬티클라우드는 이 프레임워크를 기반한 자율 클라우드를 운영하고 있으며, 이를 기반으로 고객이 클라우드 운영에서의 고효율, 자동화 및 제어를 달성할 수 있도록 지원하고 있다.

IIIT 하이데라바드 조교수 카르틱 바이디야나탄 박사(Dr. Karthik Vaidhyanathan)는 “AI 시스템 엔지니어링은 유지보수성, 성능, 신뢰성 등과 관련된 많은 도전 과제를 제기한다.”라며 “이 연구는 연구와 실무 사이의 격차를 메우는 것을 목표로 하며, 이는 CAIN의 주요 목표 중 하나와 일치한다.”라고 말했다.