분산형 인공 초지능 구현을 위한 에이전트 연결 기술 표준화

주장현재 인공지능 산업은 수직적 확장을 통해 개별 모델의 지능을 고도화하는 데 집중합니다. 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 여러 에이전트가 소통하고 협력하는 수평적 확장이 필수적입니다.

팩트시스코의 아웃시프트는 에이전트 간 연결을 위해 '에이전트의 인터넷'과 '인지의 인터넷'이라는 개념을 제시합니다. 이는 에이전트가 서로를 발견하고 신원을 증명하며 정보를 교환하는 표준화된 프로토콜을 의미합니다.

팩트기존 오픈소스 다중 에이전트 시스템은 약 41%에서 87%에 달하는 높은 실패율을 보입니다. 이는 단순한 프롬프트 문제가 아니라 에이전트 간 조율을 위한 아키텍처가 부재하기 때문입니다.

주장아웃시프트는 리눅스 재단과 함께 오픈소스 프로젝트인 에이전시(AGNTCY)를 구축하여 에이전트 간 상호운용성을 확보합니다. 이를 통해 서로 다른 기업과 플랫폼에 속한 에이전트가 공통 목표를 설정하고 지식을 공유합니다.

교차검증다중 에이전트 시스템의 확산은 권한 위임 오류나 악의적인 프롬프트 주입, 메모리 오염 등 새로운 보안 위험을 초래합니다. 에이전트의 행동을 실시간으로 감시하고 제어하는 환경별 통제 장치가 필요합니다.

팩트아웃시프트가 개발한 마이셀리움은 에이전트가 행동하기 전 목표를 선언하고 정보를 교환하게 합니다. 이 기술은 의사결정 성공률을 기존 33%에서 93%까지 향상합니다.

팩트구조화되지 않은 그룹보다 조율된 프로토콜을 사용하는 시스템이 훨씬 효율적입니다. 마이셀리움의 사례는 에이전트 간의 체계적인 정보 교환이 성능 개선에 직결됨을 입증합니다.

팩트지속적 에이전트 의미론적 권한 부여(CASA) 기술은 에이전트 작업이 사용자의 목표와 일치하는지 지속적으로 확인합니다. 이 기술은 기존 역할 기반 접근 제어와 달리 에이전트가 수행하려는 특정 작업의 맥락을 읽고 권한을 검증합니다.

교차검증기업이 에이전트를 도입할 때 약 90%는 작업에 대한 권한 확인 절차를 거치지 못합니다. 기존 보안 체계가 인간이나 단일 기계에 맞춰져 있어 자율적으로 움직이는 에이전트의 속도를 따라가지 못하기 때문입니다.

주장인공지능 에이전트의 집단적 지능은 인류가 언어로 지식을 축적하고 문명을 이룩한 과정과 유사합니다. 개별 에이전트의 지능이 단절되지 않고 공유될 때 분산형 인공 초지능으로 나아갈 수 있습니다.

주장기업은 소규모 다중 에이전트 시스템을 구축하여 실제 업무 흐름에 적용하는 실험을 시작해야 합니다. 한 에이전트의 통찰이 다른 에이전트의 성능을 개선하는지 측정하는 것이 수평적 확장 성공의 핵심 지표입니다.

출처MIT 테크놀로지 리뷰(https://www.technologyreview.com/2026/07/27/1140724/the-path-to-artificial-superintelligence/) 및 아웃시프트 공식 홈페이지를 교차 검증했습니다.