Beyond Text: Implementing Multimodal Large Language Model-Powered Multi-Agent Systems Using a No-Code Platform
Cheonsu Jeong · Journal of Intelligence and Information Systems · 2025
본 연구는 기업 내 AI 기술 도입 과정에서의 현실적 제약과 높은 진입 장벽을 해결하기 위해, No-Code 플랫폼을 활용한 멀티모달 LLM 기반 Multi-Agent 시스템(MAS)의 설계 및 구현 방안을 제시한다. 기존의 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 첨단 AI 기술은 높은 기술적 복잡성과 구현 비용으로인해, 많은 기업이 도입에 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 프로그래밍 지식이 없는 사용자도 손쉽게 AI 시스템을 구축할 수 있도록 설계된 No-Code 기반의 Multi-Agent 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 이미지 메모 분석을 통한 코드 생성, Advanced RAG 기반의 질의응답 시스템, 텍스트 기반 이미지 생성, 이미지 및 프롬프트를 통한 동영상 생성 등 다양한 사례를 중심으로 AI의 기업 업무 적용 가능성을 검증하였다. 이러한 시스템은 AI 기술 도입의 진입 장벽을 낮추고, 전문 개발자뿐만 아니라 일반 사용자도 AI를 활용하여 생산성과 효율성을 크게 증대시킬 수 있도록 돕는다. 본 연구는 No-Code 플랫폼의 확장성과 접근성을 기반으로, 기업 내 AI 기술의 민주화를 실현하고 Multi-Agent 시스템의 실무적 활용 가능성을 검증함으로써, 향후 다양한 산업 분야에서 AI Agent 도입을 촉진하는 데 기여할 것이다.