Mixture of Agents Architecture: 기술에서 비즈니스 임팩트까지

Session Overview

전통적인 AI 검색은 질의 분석 → 결과 검색 → 재정렬 → 요약이라는 매우 정형화된 단계를 따릅니다: 이 방식은 단순한 질문에는 효과적이지만, 복잡하고 다차원적인 요청 앞에서는 쉽게 한계를 드러낸다. Genspark는 여기에 대한 근본적인 대안으로 Mixture of Agents(MoA) 아키텍처를 선보였습니다. 이번 세션에서 Wen Sang COO는 Genspark의 Super Agent가 어떻게 기존 AI 검색의 한계를 넘어서는지를 아래의 구조를 통해 공개한다:

🔄 Dynamic Orchestration
– 빠른 응답부터 심층 분석까지 역할이 다른 8개의 특화 LLM이 유기적으로 협력
– 질의의 복잡도에 따라 실행 단계를 ‘고정된 순서가 아닌’ 실시간으로 계획 및 조정

🛠️ Specialized Tool Ecosystem
– 프레젠테이션 제작, 코드 실행, 데이터 분석 등 사전 설계된 서브 에이전트 라이브러리
– Super Agent가 상황에 따라 에이전트를 즉시 호출하고, 실행 전략을 실패 시 재구성

✅ Cross-Verification Framework
– 에이전트들이 서로의 결과를 교차 검증하여 환각(Hallucination)을 억제
– 무차별 웹 크롤링이 아닌 신뢰 가능한 출처 기반의 큐레이션 데이터 활용

핵심 철학: 통제를 줄이고, 도구를 늘려라.
고정된 워크플로우를 버리고, 상황에 적응하는 에이전트 주도 구조로 전환함으로써 Genspark는 단순 검색부터 프레젠테이션 생성, 전화 수행, 인터랙티브 페이지 제작까지 — 인간의 문제 해결 방식을 확장 가능한 형태로 재현하는 초유연성을 실현했습니다. MoA 아키텍처가 왜 정적 AI 검색에서 유연하고 맥락 인지적인 지능으로의 진화를 의미하는지, 그 기술적 본질과 비즈니스적 파급 효과를 함께 탐구합니다.