툴링 병목 현상: AI/MCP 툴 과부하 문제 개요

1. 서론: 능력의 역설

에이전트 AI의 운영 패러다임은 모델이 캘린더 관리, 이메일 클라이언트부터 복잡한 데이터베이스 쿼리, 웹 검색 API에 이르기까지 다양한 외부 도구를 선택하고 활용하는 능력에 중점을 둡니다. 목표는 다단계의 실제 작업을 수행할 수 있는 다재다능한 비서를 만드는 것입니다. 더 큰 도구 세트가 더 강력한 에이전트와 동일하다는 논리적이지만 결함이 있는 가정이 있었습니다.

실제로는 중요한 확장성 문제가 발생했습니다. 사용 가능한 도구의 수가 증가함에 따라 기본 대규모 언어 모델(LLM)의 성능은 선형적으로 확장되지 않습니다. 대신, 도구 선택의 정확도 감소, 작업 실패율 증가, 운영 비용 증가를 특징으로 하는 성능 저하 상태에 들어갑니다. 이 "툴 과부하"는 주변적인 문제가 아니라 에이전트 시스템을 구축하는 현재 접근 방식에 대한 근본적인 도전입니다. 한 개발자가 Hacker News에서 툴 통합 표준인 Model Context Protocol (MCP)에 대한 토론에서 명확히 밝혔듯이, 문제는 근본적입니다: "제 요점은 점점 더 많은 툴을 추가하는 것이 확장되지 않고 작동하지 않는다는 것입니다. 소수의 툴이 있을 때만 작동합니다. 50개의 MCP 서버를 활성화하면 요청 성능이 저하될 것입니다." (출처).

이 현상은 실질적인 좌절감을 낳고 있습니다. 개발자들과 일반 사용자들조차 압도당한다고 보고하며, 한 Reddit 사용자는 여러 AI 툴을 사용한 경험을 "혼란스럽다"고 묘사하며 "어떤 툴을 무엇에 사용했는지" 잊어버린다고 말했습니다. (

). 이 기사는 학술 연구 및 개발자 포럼의 증거를 바탕으로 기술적 관점에서 이 문제를 해부하여, 툴링 병목 현상을 AI의 미래에 대한 주요 장애물로 공식화할 것입니다.

2. 툴 과부하 문제의 기술적 기반

툴 과부하 문제는 현대 LLM의 아키텍처적 한계, 주로 유한한 컨텍스트 창과 어텐션 메커니즘과 관련하여 발생합니다. 컨텍스트 창이 극적으로 확장되었지만, 그 공간을 활용하는 방법은 그 속도를 따라가지 못해 상당한 성능 저하를 초래했습니다.

2.1. 컨텍스트 창 팽창과 추론 능력 저하

LLM이 툴을 사용하는 능력은 해당 툴의 정의가 컨텍스트 창(모델의 효과적인 단기 기억) 내에 존재하는지에 달려 있습니다. 이 정의에는 툴의 이름, 기능에 대한 자연어 설명, 매개변수가 포함됩니다. 더 많은 툴이 추가됨에 따라 이러한 정의의 총 크기, 즉 "토큰 팽창"이 컨텍스트 창의 점점 더 큰 부분을 차지하게 됩니다.

이는 두 가지 부정적인 결과를 낳습니다. 첫째, 모든 요청의 계산 비용과 지연 시간을 직접적으로 증가시킵니다. Meibel AI의 연구에서 보여주듯이, 입력 토큰 수와 출력 토큰 생성 시간 사이에는 직접적인 상관관계가 있습니다. (출처). 둘째, 더 중요하게는 실제 작업별 컨텍스트에 사용할 수 있는 공간을 밀어냅니다. 여기에는 사용자의 지시, 대화 기록, 모델이 문제를 추론하는 데 필요한 중간 "생각"이 포함됩니다. Sean Blanchfield가 그의 분석 "The MCP Tool Trap"에서 지적했듯이, 이는 상세한 툴 설명(정확성을 위해)을 제공하는 것과 모델의 추론 과정을 위한 충분한 공간을 남겨두는 것 사이의 타협을 강요합니다.

2.2. 정확도 감소와 "중간에서 길을 잃는" 문제

LLM에 광범위한 툴 세트가 제시되면, 주어진 작업에 대해 올바른 툴을 선택하는 능력이 저하됩니다. 모델의 "어텐션" 메커니즘은 더 많은 가능성을 평가해야 하므로 오류 확률이 증가합니다. 이는 "중간에서 길을 잃는" 현상으로 더욱 악화되는데, 모델은 컨텍스트 창의 시작이나 끝에 위치한 정보를 더 잘 기억하는 반면, 중간에 있는 정보는 종종 무시되거나 잘못 기억됩니다.

이는 다음과 같이 나타날 수 있습니다:

• 부정확한 툴 선택: 작업에 기능적으로 부적합한 툴을 선택합니다.
• 매개변수 환각: 올바른 툴을 호출하지만 발명되거나 부정확한 매개변수를 사용합니다.
• 툴 간섭: 이름이 비슷하거나 기능이 겹치는 툴의 설명이 모델을 "혼란스럽게" 하여 예측할 수 없는 행동을 유발할 수 있습니다.

이 현상은 경험적으로 뒷받침됩니다. 연구 논문 "Less is More: On the Selection of Tools for Large Language Models"는 사용 가능한 툴의 수와 툴 호출 정확도 사이에 명확한 음의 상관관계가 있음을 보여줍니다. r/AI_Agents 서브레딧의 한 개발자는 실용적인 관점에서 이를 확증합니다: "[에이전트가 5개 이상의 툴에 접근하게 되면... 정확도가 떨어집니다. 여러 툴 호출을 연결하는 것이 신뢰할 수 없게 됩니다.]" (

).

3. 사례 연구: Model Context Protocol (MCP) 생태계

툴 과부하 문제는 MCP 생태계 내에서 특히 심각합니다. MCP는 AI 에이전트와 수천 개의 타사 툴(MCP 서버) 간의 원활한 상호 작용을 촉진하기 위해 설계된 표준화된 프로토콜입니다. 이 표준은 혁신을 촉진했지만, 확장성 문제의 초점이 되기도 했습니다.

발견 가능한 자연어 툴 정의에 의존하는 MCP의 설계 자체가 에이전트를 컨텍스트 창 팽창과 주의력 결핍 문제에 직접 노출시킵니다. 사용자와 개발자는 에이전트의 잠재적 능력을 극대화하기 위해 많은 수의 MCP 서버를 활성화하려는 유혹을 받습니다. 그러나 Hacker News의 한 댓글 작성자가 강력하게 말했듯이, 이 접근 방식은 근본적으로 결함이 있습니다:

"MCP는 확장되지 않습니다. 특정 임계값을 넘어 확장할 수 없습니다. 에이전트의 능력에 부정적인 영향을 주지 않고 에이전트 컨텍스트에 무제한의 툴을 추가하는 것은 불가능합니다. 이것은 MCP 전체 개념의 근본적인 한계입니다... 많은 MCP 서버를 활성화한 효과를 사람들이 경험하면서 'MCP는 예전에는 좋았는데 지금은...'과 같은 게시물을 보게 될 것입니다. 그들은 서로 간섭합니다." (출처)

이는 문제가 단지 구현 세부 사항이 아니라 현재의 "모두 로드" 접근 방식에 내재된 아키텍처적 과제임을 강조합니다. 다른 토론에서는 병목 현상이 모델 자체에 있으며, *"너무 많은 툴을 호출하도록 주면 어려움을 겪습니다. 기능이 겹치거나 함수 이름/인수가 비슷한 툴이 주어졌을 때 올바른 툴을 평가하는 데 서툽니다."*라고 지적했습니다. (출처). 이러한 기술 커뮤니티의 공통된 의견은 해결책 없이는 MCP를 통한 방대하고 상호 연결된 툴 생태계의 약속이, 그것이 힘을 실어주려는 바로 그 모델의 인지 능력에 의해 제한되어 실현되지 않은 채로 남을 것이라는 것입니다.

4. 제안된 해결책 아키텍처

업계는 툴 과부하 문제를 완화하기 위해 두 가지 주요 접근 방식으로 수렴하고 있습니다. 이러한 해결책은 모든 작업에 대해 사용 가능한 모든 툴을 컨텍스트 창에 로드하는, 비효율적이고 오류가 발생하기 쉬운 것으로 입증된 순진한 방법에서 벗어나는 것을 목표로 합니다.

4.1. 서버 측 해결책: 툴 추상화 및 계층 구조

이 접근 방식은 툴 서버 자체를 더 지능적으로 만드는 데 중점을 둡니다. 에이전트에게 다수의 세분화된 저수준 툴을 노출하는 대신, 서버 측 해결책은 이를 더 높은 수준의 복합 기능으로 추상화할 수 있습니다. 이는 LLM이 특정 시점에 내려야 하는 선택의 수를 줄여줍니다.

이의 한 예는 Klavis AI가 제안한 "strata" 개념입니다. 그들의 API 문서에 따르면, 이 시스템은 툴 계층 구조의 동적 생성을 허용합니다. 이를 통해 에이전트는 먼저 넓은 범주(예: "파일 관리")를 선택한 다음, 더 작고 관련성 높은 툴 하위 집합(예: "create_file", "update_file")을 제시받아 각 단계에서 모델의 인지 부하를 줄일 수 있습니다.

4.2. 클라이언트 측 해결책: 동적 툴 선택 및 필터링

이 접근 방식은 AI 에이전트를 조율하는 클라이언트 애플리케이션 내에 지능을 배치합니다. 핵심 아이디어는 주 LLM을 사용하기 전에 사용자의 의도를 분석하는 전처리 또는 라우팅 계층을 구현하는 것입니다. 이 계층은 훨씬 더 큰 라이브러리에서 작고 관련성 높은 툴 하위 집합을 동적으로 선택하고 특정 작업에 대해 그것들만 컨텍스트 창에 주입하는 역할을 합니다.

이의 한 예는 **Jenova**가 취한 접근 방식으로, 사용자의 자연어 요청을 기반으로 사용 가능한 툴을 지능적으로 필터링하고 순위를 매기는 중개 시스템을 사용합니다. "The Tooling Bottleneck"에서 찾은 분석에 자세히 설명된 바와 같이, 이 방법은 LLM을 위한 "적시(just-in-time)" 툴셋을 만듭니다. 그렇게 함으로써 컨텍스트 창을 간결하고 집중적으로 유지하여 모델의 추론 능력을 보존하고 툴 선택 정확도를 극적으로 향상시킵니다. 이는 Memgraph의 통찰력과 일치하며, 핵심은 단순히 더 큰 모델을 구축하는 것이 아니라 "LLM에 올바른 컨텍스트를, 올바른 시간에, 구조화된 방식으로 제공하는 것"이라고 주장합니다. (출처).

5. 결론: 확장 가능한 에이전트 아키텍처를 향하여

툴 과부하 문제는 유능하고 범용적인 AI 에이전트의 발전에 있어 중요하고 근본적인 병목 현상을 나타냅니다. 툴의 양을 최대화하는 초기 전략은 오류임이 입증되었으며, 성능 저하, 신뢰성 감소, 열악한 사용자 경험으로 이어졌습니다. 학술 연구와 광범위한 개발자 토론의 증거는 명확한 합의를 나타냅니다: 툴 입력의 단순한 확장은 아키텍처적 막다른 길입니다.

McKinsey의 에이전트 AI에 대한 보고서에서 언급했듯이, 확장을 위해서는 증가하는 기술 부채와 새로운 종류의 위험을 관리하기 위해 새로운 "에이전트 AI 메시"(모듈식이고 복원력 있는 아키텍처)가 필요합니다. (출처). 앞으로 나아갈 길은 사용 가능한 툴의 수를 제한하는 것이 아니라, 이를 관리하기 위한 더 정교한 아키텍처를 개발하는 데 있습니다. 에이전트 AI의 미래는 컨텍스트를 지능적이고 동적으로 관리할 수 있는 시스템에 달려 있습니다. 서버 측 추상화를 통하든 클라이언트 측 동적 필터링을 통하든, 차세대 AI 에이전트는 방대한 잠재적 툴의 바다를 정밀하고 집중적으로 항해할 수 있어야 합니다. 이 툴링 병목 현상을 극복하는 것은 기능적으로 제한된 AI에서 진정으로 확장 가능하고 지능적인 에이전트 시스템으로 진화하는 데 있어 필요하고 중요한 단계입니다.