문샷, 300개 에이전트 동시 운영하는 '키미 K2.6 에이전트 스웜' 공개 - AI타임스

단일 AI 모델이 순차적으로 작업을 수행하던 기존 방식이 한계에 직면한 가운데, 새로운 패러다임인 ‘에이전트 군집’ 구조가 등장하며 생산성의 판을 뒤흔들고 있다. 문샷 AI는 22일(현지시간) '키미 K2.6(Kimi K2.6)'에서 최대 300개의 하위 에이전트를 동시에 운영하며 최대 4000단계에 달하는 작업을 병렬 처리할 수 있는 ‘에이전트 스웜(Agent Swarm)’을 공개했다. 에이전트 스웜은 하나의 중앙 ‘오케스트레이터(Orchestrator)’가 전체 작업을 분석하고 이를 여러 하위 작업으로 분해한 뒤, 각 작업을 전문화된 서브 에이전트에 분배하는 구조다. 이후 각 에이전트는 독립적으로 작업을 수행하고, 오케스트레이터가 이를 다시 통합해 하나의 완성된 결과물로 만든다. 이 과정은 분산 컴퓨팅 구조와 유사하며, 작업 시간을 크게 단축할 수 있다. 핵심 차별점은 이러한 오케스트레이션 기능이 외부 프레임워크가 아닌 모델 자체에 내장돼 있다는 점이다. 즉, 작업 분해부터 역할 할당, 진행 추적, 결과 통합까지 전 과정을 모델이 스스로 수행한다. 이전 버전인 K2.5가 최대 100개의 에이전트를 지원했던 것과 달리, K2.6은 이를 300개까지 확장하면서 동적 작업 분해와 오류 처리 능력을 크게 개선했다. 실제 성능 지표에서도 이러한 변화가 드러난다. K2.6은 '브라우즈컴프 스웜(BrowseComp Swarm)'에서 86.3%를 기록하며, 'GPT-5.4'의 78.4%를 크게 앞섰다. 이는 단순한 모델 성능이 아니라, 다수의 에이전트를 효과적으로 조율하는 ‘협업 능력’에서 비롯된 결과다. 이러한 구조는 다양한 실제 업무에 적용 가능하다. 예를 들어, 대규모 코드 리팩토링에서는 파일 단위로 작업을 분할해 각 에이전트가 병렬로 수정 작업을 수행할 수 있다. 연구 분석에서는 수십개의 에이전트가 각각 다른 자료를 조사해 하나의 종합 보고서를 생성할 수 있다. 또 하나의 문서를 기반으로 웹사이트, 문서, 프레젠테이션, 데이터 시트 등 다양한 형식의 결과물을 동시에 생성하는 것도 가능하다. 특히 ‘병렬 리서치’ ‘코드베이스 리팩토링’ ‘멀티 포맷 생성’과 같은 작업 패턴은 에이전트 스웜의 대표적인 활용 사례로 꼽힌다. 이들 방식은 독립성과 병렬성이 높은 작업일수록 효과가 극대화된다. 다만 에이전트 수가 늘어날수록 새로운 과제도 등장한다. 수백개의 에이전트를 동시에 운영할 경우, 자원 관리와 비용 통제, 작업 간 의존성 관리가 핵심 이슈로 떠오른다. 예를 들어, 300개 에이전트가 각각 대량의 토큰을 사용하면 단일 실행 비용이 수 달러 수준까지 증가할 수 있다. 이를 해결하기 위해 캐싱 전략, 모델 경량화, 작업별 역할 분리 등 다양한 최적화 기법이 활용된다. 또 대규모 병렬 구조에서는 실패를 전제로 한 설계가 필수적이다. 일부 에이전트가 실패하더라도 전체 결과물의 품질을 유지할 수 있도록 재시도 로직, 부분 결과 병합, 타임아웃 관리 등이 요구된다. 실제로 전문가들은 에이전트 완료율, 토큰 사용량, 실행 시간 분포 등 다양한 지표를 기반으로 지속적인 모니터링이 필요하다고 강조했다. 키미 K2.6 에이전트 스웜은 홈페이지에서 체험해 볼 수 있다. 박찬 기자 [email protected]