하나의 작업에만 집중하는 소형 특화 에이전트. 범용 에이전트의 불안정성 대신 좁은 목표와 명확한 검증 기준을 갖춰 신뢰할 수 있는 결과를 낸다.
범용 AI 에이전트는 다양한 작업을 처리할 수 있지만 그만큼 실패 지점도 많고, 어디서 틀렸는지 파악하기 어렵다. Micro-Agent는 반대 방향에서 접근한다. 에이전트 하나가 하나의 일만 한다. 범위가 좁을수록 결과를 검증하기 쉽고, 실패해도 해당 에이전트만 다시 돌리면 된다.
마이크로서비스 아키텍처가 거대한 서버 애플리케이션을 작은 독립 서비스로 분리한 것처럼, Micro-Agent 아키텍처는 AI 에이전트를 역할별로 나눠 각자 독립적으로 동작하게 만든다. 느슨한 결합(loose coupling)과 명확한 책임 분리가 핵심 원칙이다.
Builder.io가 공개한 오픈소스 micro-agent가 대표적인 구현체다. 사용자가 프롬프트를 입력하면 먼저 단위 테스트를 생성하고, 그 테스트를 통과할 때까지 코드를 반복 수정한다. 목표가 "테스트 통과"라는 명확한 기준으로 고정되어 있어 무한 루프나 방향 상실 없이 수렴한다.
보안 인시던트 조사에서도 활용된다. 로그 수집, 패턴 분석, 결과 해석을 각각 별도 에이전트가 맡으면, 각 단계를 과거 실제 데이터로 독립적으로 테스트하고 튜닝할 수 있다. 단계별 정확도를 따로 측정할 수 있다는 점이 모놀리식 에이전트와 가장 큰 차이다.
Micro-Agent는 멀티에이전트 시스템의 구성 단위로 자주 쓰인다. 오케스트레이터가 복잡한 작업을 분해하면, 각 세부 작업을 전담 Micro-Agent가 처리한다. Builder.io의 비주얼 매칭 기능도 이 구조를 쓴다. 한 에이전트가 디자인을 분석해 피드백을 주고, 다른 에이전트가 그 피드백으로 코드를 수정하는 식이다.
에이전트를 잘게 나눌수록 에이전트 간 통신과 조율 비용이 늘어난다. 어디까지 분리할지 기준이 불명확하면 오히려 시스템이 복잡해진다. 각 Micro-Agent의 입출력 인터페이스를 명확히 정의하고, 전체 흐름을 조율하는 오케스트레이터 설계를 함께 고려해야 한다.