저는 최근 사내에서 코드를 자동으로 리뷰하고 문서를 생성하는 멀티 에이전트 시스템을 만들면서, 여러 LLM 호출을 동시에 돌려야 할 일이 정말 많아졌습니다. 처음에는 GPT-4.1 한 모델로 순차 처리를 했는데, 한 건당 12초씩 걸려 다섯 건이면 1분이 훌쩍 넘었죠. 비용도 부담이었습니다. 그러다 Moonshot의 Kimi K2 모델을 알게 되었고, 256K 토큰의 거대한 컨텍스트 윈도우와 합리적인 가격 때문에 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 여러 서브 에이전트를 병렬로 띄우는 패턴을 구축했습니다. 이 글에서는 그 경험을 그대로 정리해, API를 처음 만져보는 분도 따라 할 수 있도록 단계별로 풀어 설명합니다.
이번 튜토리얼에서 사용하는 모든 API 호출은 HolySheep AI의 단일 엔드포인트(https://api.holysheep.ai/v1)를 통해 라우팅됩니다. 한 번의 가입으로 Kimi K2, GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2를 모두 쓸 수 있고, 해외 신용카드가 없어도 로컬 결제 수단으로 충전이 가능해 전 세계 개발자들이 동일한 환경에서 실험할 수 있습니다.
왜 "Swarm(스웜)" 패턴인가?
스웜(swarm)이라는 단어는 꿀벌 떼처럼 여러 개체가 동시에 움직이는 모습을 떠올리게 합니다. AI 오케스트레이션에서 "에이전트 스웜"이란, 하나의 거대한 LLM 호출로 모든 작업을 처리하는 대신, 여러 개의 작은 "서브 에이전트"에게 작업을 쪼개어 병렬로 맡기는 패턴을 말합니다. 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 속도: 순차 5건 60초 → 병렬 5건 12초 수준으로 단축
- 역할 분리: 코드 리뷰어, 문서 작성자, 테스트 설계자처럼 역할을 명확히 분리해 프롬프트 충돌 방지
- 비용 최적화: 가벼운 작업은 Kimi K2로, 무거운 추론은 Claude Sonnet 4.5로 분리해 모델별 단가 차이 활용
- 확장성: 서브 에이전트 개수만 늘리면 자연스럽게 처리량 증가
1단계 — HolySheep AI 가입하고 첫 충전하기
스크린샷 힌트: 브라우저에서 https://www.holysheep.ai/register 주소를 열면 흰색 배경에 로고가 상단에 보입니다. 우측 상단에 "Sign Up" 버튼이 있으니 클릭하세요. 이메일과 비밀번호를 입력하는 폼이 나오고, 가입 직후 대시보드에서 "Top Up" 또는 "Wallet" 메뉴가 보일 겁니다.
- 지금 가입 페이지로 이동합니다.
- 이메일과 비밀번호를 입력해 계정을 생성합니다. 가입 즉시 무료 크레딧이 자동 지급됩니다.
- 로그인 후 좌측 메뉴에서 "API Keys"를 클릭합니다.
- "Create New Key" 버튼을 눌러 이름(예:
swarm-test)을 입력하고 생성합니다. - 발급된
sk-...형태의 키를 안전한 곳에 복사해 둡니다. 이 키는 다시 표시되지 않습니다.
2단계 — Python 환경 준비하기
컴퓨터에 파이썬이 설치되어 있다면 터미널(맥/리눅스) 또는 명령 프롬프트(윈도우)를 열고 다음 명령을 입력합니다.
python -m venv swarm-env
source swarm-env/bin/activate # 윈도우: swarm-env\Scripts\activate
pip install aiohttp스크린샷 힌트: 터미널에서 pip install aiohttp 실행 시 마지막 줄에 "Successfully installed aiohttp-3.x.x"가 보이면 설치 완료입니다.
3단계 — 서브 에이전트 병렬 호출의 핵심 아이디어
스웜 패턴의 핵심은 asyncio.gather라는 함수입니다. 파이썬의 비동기(async) 기능을 사용하면 여러 HTTP 요청을 동시에 보낼 수 있고, HolySheep AI의 엔드포인트가 이를 받아 각 요청을 독립적인 Kimi K2 호출로 라우팅합니다. 우리가 만들 최종 구조는 다음과 같습니다.
- 오케스트레이터: 작업을 쪼개고 서브 에이전트들에게 동시에 전달
- 서브 에이전트 1~N: 각자 다른 역할(role)을 받아 작업을 수행하고 결과 반환
- 집계 에이전트(선택): 서브 에이전트들의 결과를 모아 최종 보고서를 작성
4단계 — 첫 번째 병렬 워크플로우 작성하기
아래 코드를 swarm_basic.py라는 파일로 저장하세요. 실행하면 세 개의 서브 에이전트가 동시에 다른 프로그래밍 언어의 개념을 요약해 줍니다.
import asyncio
import aiohttp
HolySheep AI 게이트웨이 통합 엔드포인트
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
async def call_kimi_subagent(session, task: str, agent_id: int):
"""하나의 서브 에이전트를 호출하는 비동기 함수"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
}
payload = {
"model": "kimi-k2-0711",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": f"당신은 {agent_id}번 서브 에이전트입니다. 한국어로 5줄 이내로 간결하게 답하세요.",
},
{"role": "user", "content": task},
],
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.6,
}
async with session.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
) as resp:
data = await resp.json()
return {
"agent_id": agent_id,
"output": data["choices"][0]["message"]["content"],
}
async def orchestrate_swarm(tasks):
"""여러 서브 에이전트를 병렬로 실행"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
coroutines = [
call_kimi_subagent(session, task, i + 1)
for i, task in enumerate(tasks)
]
return await asyncio.gather(*coroutines)
if __name__ == "__main__":
tasks = [
"Python asyncio의 핵심 개념을 설명하세요.",
"JavaScript Promise.all의 사용법을 설명하세요.",
"Rust tokio 런타임이 무엇인지 설명하세요.",
]
results = asyncio.run(orchestrate_swarm(tasks))
for r in results:
print(f"\n[에이전트 {r['agent_id']}]")
print(r["output"])
스크린샷 힌트: 실행 후 터미널에 "[에이전트 1]", "[에이전트 2]", "[에이전트 3]"이 거의 동시에 출력되는 것을 확인할 수 있습니다. 만약 순차적으로 한 줄씩 늦게 뜬다면 asyncio.gather가 제대로 동작하지 않는 것이므로 7단계의 오류 해결을 참고하세요.
5단계 — 재시도와 에러 처리가 포함된 프로덕션 버전
실제 서비스에서는 일시적인 네트워크 오류나 API 서버 부하로 호출이 실패할 수 있습니다. 아래 코드는 최대 3회까지 재시도하고, 각 에이전트의 성공/실패와 평균 지연 시간을 측정합니다.
import asyncio
import aiohttp
import time
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
class KimiAgentSwarm:
def __init__(self, api_key: str, max_retries: int = 3, timeout: int = 60):
self.api_key = api_key
self.max_retries = max_retries
self.timeout = timeout
self.metrics = {"success": 0, "failure": 0, "total_latency_ms": 0.0}
async def run_subagent(self, session, role: str, task: str):
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
}
payload = {
"model": "kimi-k2-0711",
"messages": [
{"role": "system", "content": f"역할: {role}. 결과를 한국어 마크다운으로 작성하세요."},
{"role": "user", "content": task},
],
"max_tokens": 1500,
"temperature": 0.5,
}
last_error = None
for attempt in range(self.max_retries):
try:
start = time.time()
async with session.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=self.timeout),
) as resp:
latency_ms = (time.time() - start) * 1000
if resp.status == 200:
data = await resp.json()
self.metrics["success"] += 1
self.metrics["total_latency_ms"] += latency_ms
return {
"role": role,
"output": data["choices"][0]["message"]["content"],
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"attempt": attempt + 1,
}
last_error = f"HTTP {resp.status}"
except Exception as e:
last_error = str(e)
await asyncio.sleep(2 ** attempt) # 지수 백오프
self.metrics["failure"] += 1
return {"role": role, "error": last_error, "attempt": self.max_retries}
async def orchestrate(self, roles_and_tasks):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
coros = [
self.run_subagent(session, role, task)
for role, task in roles_and_tasks
]
return await asyncio.gather(*coros)
async def main():
swarm = KimiAgentSwarm(HOLYSHEEP_API_KEY)
plan = [
("코드 리뷰어", "다음 함수의 잠재적 버그 3가지를 찾아라: def add(a,b): return a-b"),
("문서 작성자", "위 함수의 올바른 사용 예시를 만들어라"),
("테스트 설계자", "위 함수에 대한 pytest 단위 테스트를 작성하라"),
]
results = await swarm.orchestrate(plan)
for r in results:
print(r)
total = swarm.metrics["success"] + swarm.metrics["failure"]
avg = swarm.metrics["total_latency_ms"] / max(swarm.metrics["success"], 1)
print(f"\n요약: 성공 {swarm.metrics['success']}/{total}, 평균 지연 {round(avg, 1)} ms")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
스크린샷 힌트: 정상 실행 시 마지막 줄에 "요약: 성공 3/3, 평균 지연 8500.0 ms" 같은 메시지가 보입니다. 8500ms는 Kimi K2가 한 요청당 평균 8~9초 안에 답한다는 의미이며, 세 요청이 동시에 진행되므로 전체 작업 시간은 단일 호출 시간과 거의 같습니다.
6단계 — 결과를 모으는 집계(Aggregator) 에이전트
서브 에이전트들의 결과가 흩어져 있으면 가독성이 떨어집니다. 마지막 단계에서 시니어 역할의 집계 에이전트를 호출해 통합 보고서를 만들어 봅시다.
import asyncio
import aiohttp
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
async def aggregate(session, subagent_outputs, original_query: str) -> str:
"""서브 에이전트 결과를 통합하는 시니어 에이전트"""
combined = "\n\n".join(
f"### 서브에이전트 보고서 {i + 1}\n{out}" for i, out in enumerate(subagent_outputs)
)
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
}
payload = {
"model": "kimi-k2-0711",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "당신은 시니어 에이전트입니다. 하위 에이전트 보고서를 받아 중복을 제거하고 일관된 한국어 통합 보고서를 작성하세요.",
},
{
"role": "user",
"content": f"원래 질문: {original_query}\n\n서브에이전트 결과:\n{combined}",
},
],
"max_tokens": 2500,
}
async with session.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
) as resp:
data = await resp.json()
return data["choices"][0]["message"]["content"]
async def main():
sub_results = [
"이 함수는 뺄셈으로 잘못 작성되어 있습니다.",
"올바른 사용 예: print(add(