AI 에이전트는 하나가 아니다…애니모카 ‘멀티 에이전트’ 플랫폼 공개

AI 에이전트를 하나의 거대한 모델로 운영하는 방식에서 벗어나 여러 에이전트가 협력하는 ‘네트워크형 인공지능’ 구조가 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다.

AI 에이전트 플랫폼 ‘오픈클로(OpenClaw)’가 강력한 기능으로 주목받고 있지만 실제로 이를 제대로 활용하기까지는 상당한 기술적 장벽이 존재하는 것으로 나타났다. 11일(현지시간) 얏 시우 애니모카브랜드 회장은 공식 채널을 통해 현재의 에이전트 AI 환경이 여전히 설정과 운영이 복잡해 일반 사용자가 접근하기 어려운 단계라고 설명했다.

오픈클로는 세계적으로 빠르게 확산되고 있는 에이전트 AI 시스템 가운데 하나로 평가된다. 하지만 실제 사용 과정에서는 CLI 환경, VPS나 Docker 기반 호스팅, API 키 관리, 에이전트 스킬 설정 등 다양한 기술 요소가 필요하다. 이 때문에 많은 사용자가 한두 개의 기본적인 에이전트를 실행하는 수준에서 멈추는 경우가 많다는 분석이다.

현재 대부분의 이용자가 경험하는 에이전트 AI는 단일 보조 에이전트에 몇 가지 도구를 연결하고 일부 스크립트를 추가하는 형태다. 여기에 여러 기능을 수동으로 연결해 운영하는 방식이 일반적이다. 그러나 이러한 구조는 사실상 챗봇에 추가 작업을 맡기는 것과 크게 다르지 않은 경험을 제공하는 경우가 많다는 지적이 제기된다.

얏 시우 회장은 진정한 에이전트 AI의 가치는 하나의 거대한 AI가 아니라 여러 에이전트가 동시에 작동할 때 나타난다고 강조했다. 실제 조직이 한 명의 천재에게 모든 역할을 맡기기보다 여러 전문가로 구성된 팀을 운영하는 것과 같은 원리라는 설명이다.

단일 에이전트는 다양한 역할을 동시에 수행해야 하기 때문에 컨텍스트가 과도하게 커지고 책임이 혼재되는 문제가 발생한다. 반면 역할이 명확하게 분리된 여러 전문 에이전트는 관리와 개선이 훨씬 용이하다. 예를 들어 특정 에이전트는 대시보드 데이터를 읽고 이상 징후를 탐지하는 역할만 수행하고, 또 다른 에이전트는 콘텐츠 작성이나 리서치, 리스크 검토 등 특정 업무에만 집중할 수 있다.

이러한 에이전트들이 서로 데이터를 전달하고 검증하며 협력하면 단일 모델보다 훨씬 강력한 ‘네트워크 지능’이 형성된다. 실제 오픈클로 개발자인 피터 슈타인버거는 코딩 작업만을 위해 최대 10개의 AI 에이전트를 동시에 운영하고 있는 것으로 알려졌다.

문제는 현재 대부분의 AI 도구가 이러한 멀티 에이전트 구조를 일반 사용자가 쉽게 운영하도록 설계되지 않았다는 점이다. 각 에이전트마다 별도의 설정과 호스팅이 필요하고, 메모리와 컨텍스트를 공유하는 과정도 복잡하다. 운영 상태를 관찰하거나 제어하기 위한 도구 역시 여러 대시보드와 스크립트에 분산돼 있어 관리가 쉽지 않다.

이 같은 환경에서는 자연스럽게 ‘모든 일을 처리하는 하나의 거대한 에이전트’를 만들려는 시도가 나타나지만, 이는 결국 확장성과 안정성 측면에서 한계를 드러내는 경우가 많다는 분석이다.

애니모카브랜드는 이러한 문제를 해결하기 위해 멀티 에이전트 AI 운영을 간소화한 플랫폼 ‘애니모카 마인즈(Animoca Minds)’를 개발했다고 밝혔다. 이 플랫폼은 사용자가 인프라 관리나 복잡한 설정 없이도 여러 AI 에이전트를 쉽게 생성하고 운영할 수 있도록 설계됐다.

애니모카 마인즈에서는 각 AI 에이전트를 ‘마인드(Mind)’라는 개별 단위로 생성할 수 있다. 각 마인드는 고유한 역할과 메모리, 정체성을 갖고 특정 업무에 특화된다. 예를 들어 리서치, 커뮤니티 관리, 운영, 콘텐츠 제작, 데이터 분석 등 다양한 기능을 담당하는 Mind를 각각 생성할 수 있다.

또한 이들 마인드는 동일한 데이터와 신원 체계를 공유하며 블록체인 기반 자산이나 인센티브 시스템도 처리할 수 있다. 설정 과정 역시 이메일 대화만으로 진행할 수 있으며 이후에는 텔레그램을 통해 에이전트와 상호작용할 수 있도록 설계됐다.

이러한 구조에서는 새로운 업무가 필요할 때 기존 에이전트를 복잡하게 확장하기보다 새로운 마인드를 생성하는 방식이 가능하다. 특정 지역 시장이나 브랜드 톤에 맞는 전용 에이전트를 만들거나 기존 마인드를 복제해 실험하는 것도 간단하다.

여러 마인드가 동시에 작동하면 새로운 형태의 협력 지능이 나타난다. 시장 데이터를 감시하는 마인드가 신호를 발견하면 전략 마인드가 이를 분석하고 콘텐츠 마인드가 이를 커뮤니티 메시지로 전환한다. 동시에 리스크 관리 마인드가 정책이나 평판에 맞지 않는 내용을 검토하고 수정할 수 있다.

이 과정에서 개별 에이전트는 모든 정보를 알 필요가 없지만 전체 네트워크는 집단적으로 판단하고 개선하는 능력을 갖게 된다. 인간 운영자는 이러한 상호작용 과정을 관찰하고 필요한 경우 개입할 수 있다.

얏 시우 회장은 앞으로 인공지능의 핵심은 단일 모델의 능력이 아니라 여러 AI가 협력하는 네트워크 지능에 있다고 강조했다. 그는 “오픈클로가 보여준 가능성은 분명하지만 이를 구현하려면 여전히 개발자 수준의 기술이 필요하다”며 “애니모카 마인즈는 누구나 몇 분 안에 에이전트 AI 네트워크를 구축할 수 있도록 만드는 것을 목표로 한다”고 설명했다.