Agent Manager란?
AI 시스템에서 Agent Manager는 메인 에이전트가 여러 서브에이전트와 도구를 조율하는 구조를 말한다.
단순한 챗봇과 달리, Agent Manager 구조의 AI는 대화 외에도 실제 행동을 수행할 수 있다:
- 파일 읽기/쓰기
- 터미널 명령 실행
- 브라우저 조작
- 외부 도구(MCP 서버) 연동
구조
메인 에이전트 (Agent Manager)
├── 브라우저 서브에이전트 → 웹페이지 조작
├── MCP 서버 연동 → 외부 도구 (Stitch 등)
└── 터미널 프로세스 관리 → 명령 실행 & 모니터링
메인 에이전트가 사용자와 대화하면서, 필요에 따라 서브에이전트에게 작업을 위임하고 결과를 종합한다.
장점과 단점
장점
- 복잡한 작업(코드 수정 → 브라우저 확인 → 커밋)을 연결해서 처리 가능
- 각 서브에이전트가 자기 분야에 최적화
- 사용자가 세세하게 지시하지 않아도 자율적으로 판단
단점
- 서브에이전트 호출 시 추가 시간/비용 발생
- 자율 판단이므로 의도치 않은 행동 가능성
- 간단한 질문에는 오히려 과도한 구조
언제 쓰면 좋을까?
| 상황 | 적합한 방식 |
|---|---|
| "이 컴포넌트 만들고 브라우저에서 확인해줘" | ✅ Agent Manager |
| "버그 원인 찾아서 고쳐줘" | ✅ Agent Manager |
| "TypeScript 제네릭 설명해줘" | ❌ 일반 AI 채팅이면 충분 |
| "함수 이름 추천해줘" | ❌ 일반 AI 채팅이면 충분 |
핵심: 여러 도구를 연결해서 실제 행동이 필요한 복합 작업 → Agent Manager가 유리. 단순 질문/답변 → 일반 AI로 충분.