사일로 속의 Agent들

"왜 3개 팀에 같은 질문을 따로따로 해야 하죠?"

공장에 AI Agent를 3개 도입했다.

Agent	담당	만든 팀
설비 Agent	설비 모니터링, 고장 진단	설비보전팀
품질 Agent	품질 분석, SPC 관리	품질관리팀
생산 Agent	생산 계획, 실적 분석	생산관리팀

각자 맡은 일은 잘 한다. 그런데 문제가 터졌다.

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금요일 오후 3시: 불량 급증 사건

[상황]
B라인에서 불량률이 갑자기 3배로 뛰었다.

[공장장의 지시]
"원인 파악하고 대책 세워!"

[현실]
1. 품질 Agent에게 물었다:
   "B라인 불량 원인이 뭐야?"
   → "불량 유형은 치수 불량이 80%입니다. 원인은 알 수 없습니다."

   품질 Agent는 설비 데이터를 모른다.

2. 설비 Agent에게 물었다:
   "B라인 설비 이상 있어?"
   → "PRESS-002 온도가 72도로 경고 수준입니다."

   설비 Agent는 불량 데이터를 모른다.

3. 생산 Agent에게 물었다:
   "B라인 생산 계획 조정해야 해?"
   → "현재 계획대로 진행 중입니다."

   생산 Agent는 불량도 설비 상태도 모른다.

세 Agent가 각각 아는 것만 대답한다. 아무도 전체 그림을 보지 못한다.

사람이 직접 세 Agent의 답변을 종합해야 한다. 이게 바로 Agent 사일로(Silo) 문제다.

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만약 Agent끼리 대화할 수 있다면?

[이상적인 흐름]

공장장: "B라인 불량 원인 찾고 대책 세워"

품질 Agent → 설비 Agent:
  "B라인 치수 불량이 급증했어. 설비 쪽 이상 있어?"

설비 Agent → 품질 Agent:
  "PRESS-002 온도가 72도야. 열팽창으로 치수 틀어졌을 수 있어."

품질 Agent → 생산 Agent:
  "PRESS-002 문제로 B라인 불량률 높아. 라인 조정 필요해."

생산 Agent:
  "B라인 생산을 C라인으로 임시 이관할게. 예상 지연: 2시간."

→ 종합 보고:
  "불량 원인: PRESS-002 과열로 인한 치수 불량
   조치: 설비 정비 요청 + C라인 임시 이관
   예상 복구: 2시간"

사람 개입 없이 Agent들이 알아서 협력한다. 이것을 가능하게 하는 것이 A2A -- Agent-to-Agent Protocol이다.

오늘 이걸 배운다.