AI 에이전트 통신이란 무엇인가요?

대규모 언어 모델(LLM): 방대한 데이터로 훈련된 머신 러닝 알고리즘이 에이전트에 추론 능력을 제공합니다. 에이전트는 생성형 AI 기능을 통해 자신이 아는 정보를 다른 개체에 공유할 수 있습니다. 에이전트들이 서로 통신하는 능력을 갖추면 에이전틱 시스템은 그 구성 요소들의 단순한 합을 넘어 더 큰 가치를 지닙니다.

다중 에이전트 시스템은 각 분야의 전문가들이 모인 인간 팀이라고 생각할 수 있습니다. 자율 에이전트는 자신만이 인식할 수 있는 환경 관련 정보를 공유해서 그룹 전체의 이해도를 높입니다. 복잡한 에이전틱 워크플로에서 서로 '대화'할 수 있는 에이전트들이 늘어나면, 자율적으로 협력하는 에이전트들로 이루어진 에코시스템 전체가 온라인에서 구현될 것으로 보입니다.

네트워크로 연결된 AI 에이전트는 단일 에이전트보다 효율적으로 공동 목표를 바라보며 협력할 수 있습니다. 그러나 이들의 행동을 조율하려면 효과적으로 의사소통할 수 있어야 합니다.

AI 에이전트들이 서로 효과적으로 소통하면 상황을 더 정확하게 인식하고, 더 많은 정보에 입각해 판단을 내릴 수 있습니다. 에이전트가 데이터를 공유하면 실시간 정보를 기반으로 전략과 응답을을 개선합니다.

복잡한 시스템에서 분산 AI는, 여러 에이전트에 작업을 분산시켜 문제 해결 속도를 높입니다. 하나의 AI로 모든 것을 처리하려고 하는 대신, 에이전트 여러 개가 문제의 다양한 측면을 전문적으로 다루며 결과를 공유할 수 있습니다.

AI 에이전트들은 소통을 통해 서로에게서 학습하고 적응성을 향상시킵니다. 인사이트를 교환함으로써, 공유된 경험을 기반으로 행동을 개선합니다. 다중 에이전트 AI 시스템은 더 많은 데이터와 더 복잡한 작업을 처리하여 효율적으로 확장할 수도 있습니다.

AI 에이전트는 역할, 환경, 목표에 따라 다양한 방식으로 소통합니다. 의사소통은 명시적일 수도 있고 암묵적일 수도 있으며, 직접적으로 메시지를 교환하거나 간접적으로 행동을 관찰합니다.

단일 AI가 데이터를 처리해서 다른 에이전트들에 배포하는 중앙 집중식 제어에 의존하는 시스템이 있는가 하면, AI 에이전트들이 P2P로 상호 작용하는 분산 통신 시스템도 있습니다.

대부분의 에이전트는 LLM으로 구동되기 때문에 자연스러운 인간 언어로 대화를 나누는 경우가 많습니다. 에이전트는 정보를 공유하는 것은 물론 의도를 표현하고, 계층 구조 안에서 협력하고, 자원 할당에 대해 협상할 수 있어야 합니다.

연구원들은 에이전트가 정확도 손실을 최소화하면서 통신 속도를 높이는 것을 목표로 하는 Microsoft의 DroidSpeak처럼, 더 효율적인 에이전트 간 통신 모드를 연구하고 있습니다.¹ 에이전트 통신에 사용되는 주요 프로토콜은 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)과 FIPA-ACL(Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language)입니다.²

미국 국방 고등 연구 계획국은 1990년대에 KQML을 개발하여 지능형 AI 에이전트가 실현되기 훨씬 전부터 요원 간 소통의 기반을 마련했습니다. FIPA의 개발자들은 얼마 지나지 않아 이 작업을 기반으로 표준화를 만들고 의미론적 명확성을 개선했습니다.

많은 AI 에이전트가 실시간 데이터를 교환함에 있어 클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷(IoT) 장치에 의존합니다. 클라우드 AI 시스템은 대규모 데이터 세트를 저장, 검색, 분석하는 반면 IoT 연결 장치는 네트워크 전체에서 센서 정보를 공유합니다.

AI 에이전트는 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시각적 인터페이스를 사용하여 인간과 소통합니다. OpenAI의 ChatGPT, Apple의 Siri, Amazon의 Alexa 같은 가상 비서는 NLP를 사용하여 인간의 쿼리를 해석하고 의미 있는 응답을 생성합니다.

고객 지원 분야에서 ai 챗봇은 사용자의 문의를 이해하고 응답하여 고객 지원을 자동화합니다. 텍스트, 음성, 이미지를 결합한 다중 모드 통신을 통해 상호 작용을 강화하는 AI 모델도 있습니다.

AI 에이전트는 정확성, 효율성, 보안, 확장성에 영향을 미칠 수 있는 여러 문제에 직면해 있습니다.

AI 에이전트는 서로 다른 플랫폼에서 작동하면서 각각 고유한 프로토콜, 데이터 형식, 통신 언어를 사용하는 경우가 많습니다. 프로토콜에는 메시지의 구문과 의미에 대한 정보가 포함됩니다. 프로토콜은 인간 프로그래머가 미리 정의할 수도 있고, 긴급 프로토콜이 에이전트 간 통신에서 유기적으로 발생하기도 합니다.

표준화된 메시징 프레임워크가 없으면 에이전트끼리 서로의 메시지를 해석하고 응답하는 데 차질이 생겨 효율성이 떨어지기도 합니다. 예를 들어 스마트 시티에서 교통 관리 시스템과 자율주행차가 서로 다른 통신 프로토콜을 사용하면 데이터 공유와 조정이 원활하게 이루어지지 않을 수 있습니다.

AI 에이전트는 정보를 정밀하게 처리해야 하지만 메시지 해석의 모호함은 여전한 난제입니다. 에이전트가 메시지를 잘못 해석하여 잘못된 조치를 취할 수 있습니다. 고객 서비스 챗봇에서 "주문을 변경하고 싶어요" 같은 모호한 사용자 문의를 잘못 해석해서 엉뚱하게 수정하거나 주문을 취소하는 상황이 생기기도 합니다.

많은 AI 사용 사례에 실시간 통신이 필요하지만 네트워크 지연 시간과 연산 제약으로 인해 응답 시간이 느려질 수 있습니다. 이는 촌각을 다투는 의사 결정이 필요한 자율 시스템에서 특히 문제가 됩니다. 자율주행차에서 AI 에이전트는 카메라, 센서, GPS에서 나오는 데이터를 즉시 처리해야 합니다. 이때 데이터 교환이 지연되면 주행 경로를 잘못 선택할 수 있습니다.

네트워크를 통해 통신하는 AI 에이전트는 사이버 공격, 데이터 침해, 적대적인 조작에 취약합니다. 악의적인 행위자가 AI 통신을 가로채거나 변경하여 잘못된 의사결정과 시스템 장애를 초래할 수 있습니다.

인증, 보안 엔드포인트, 민감한 데이터의 적절한 처리가 가장 중요합니다. 예를 들어 의료 AI 시스템에서 공격자가 AI 에이전트 간에 교환되는 진단 데이터를 수정하면 잘못된 치료를 권장하게 될 수도 있습니다.

통신 시스템에서 AI 에이전트 수가 늘어남에 따라 통신 오버헤드가 증가하면 확장성 문제가 발생합니다. 에이전트는 연산 리소스에 과부하를 주지 않고 대규모 상호 작용을 효율적으로 관리해야 합니다.

금융 시장에서는 수천 개의 AI 거래 봇이 시장 변화에 대해 소통하고 반응합니다. 그런데 너무 많은 봇이 한꺼번에 데이터를 교환하면 네트워크 정체가 발생할 수 있습니다.

AI 에이전트는 실시간 정보 업데이트가 필요한 동적 환경에서 효과적으로 통신해야 합니다. AI 에이전트가 새로운 조건에 적응하지 못하면 예상치 못한 변화로 인해 의사 결정 프로세스가 중단될 수 있습니다.

재난에 대응하는 상황에서 AI, 자율 드론과 로봇은 건물 붕괴, 네트워크 신호 손실 등 예측할 수 없는 장애물을 기준으로 통신 전략을 끊임없이 조정해야 합니다.

AI 에이전트가 인간과 대화하는 과정에서는 언어 이해, 정서적 맥락, 추론 스타일의 차이로 의사소통 문제가 발생합니다. AI는 인간의 의도를 정확히 해석해서 명확한 답을 제공해야 합니다.

가상 비서에서는 빈정거림, 사투리, 암묵적인 요청을 이해하는 것이 여전히 어려운 과제입니다. 예를 들어 사용자가 "여기 얼어 죽겠어"라고 한다면 AI 비서는 이 말을 난방 온도를 높여달라는 의미로 인식하지 못할 수 있습니다.