편집: 테크플로우(TechFlow)
인공지능(AI)과 이더리움(ETH) 기술은 세상을 변화시키는 두 강력한 힘입니다. AI는 머신러닝(ML)과 신경망을 통해 인간의 지성을 향상시켰고, 이더리움(ETH)은 검증 가능한 디지털 희소성과 새로운 신뢰 없는 협업 방식을 가져왔습니다. 이 두 기술이 융합되면서, 그들은 자율 지능형 에이전트와 탈중앙화된 시스템이 상호작용하는 차세대 인터넷의 기반을 마련했습니다. 이 "지능형 에이전트 네트워크"는 자율적으로 탐색, 협상, 거래할 수 있는 AI 지능형 에이전트라는 새로운 디지털 거주자를 도입했습니다. 이러한 전환은 디지털 세계의 권력 균형을 재조정하여 개인이 자신의 데이터를 다시 통제할 수 있게 하고, 인간과 인공지능 간의 전례 없는 협력을 촉진했습니다.
네트워크의 진화
미래의 발전 방향을 이해하기 위해서는 네트워크의 진화 과정과 주요 단계를 되돌아볼 필요가 있습니다. 각 단계는 고유한 기능과 아키텍처 패턴을 가지고 있습니다:
초기 두 세대 네트워크는 정보 전파에 중점을 두었지만, 후기 두 세대는 정보 강화에 초점을 맞추었습니다. 웹 3.0은 토큰을 통해 데이터 소유권을 실현했고, 웹 4.0은 대규모 언어 모델(LLMs)을 통해 지능을 부여했습니다.
LLMs에서 지능형 에이전트로: 자연스러운 진화
대규모 언어 모델(LLMs)은 기계 지능 분야에서 비약적인 발전을 이루었습니다. 이들은 동적 패턴 매칭 시스템으로, 방대한 지식을 확률 계산을 통해 상황 이해로 전환합니다. 그러나 이러한 모델이 지능형 에이전트로 설계될 때 그 진정한 잠재력이 발휘됩니다 - 단순한 정보 처리기에서 감지, 추론, 행동하는 목표 지향적 실체로 발전합니다. 이러한 변화는 언어와 행동을 통한 지속적이고 의미 있는 협력이 가능한 새로운 지능을 창출했습니다.
"지능형 에이전트" 개념은 전통적인 채팅봇의 한계와 부정적인 인식을 넘어서는 인간-기계 상호작용의 새로운 관점을 제시합니다. 이는 단순한 용어의 변화가 아니라 AI 시스템이 어떻게 자율적으로 작동하고 인간과 효과적으로 협력할 수 있는지에 대한 근본적인 재고입니다. 지능형 에이전트 워크플로는 특정 사용자 요구사항을 중심으로 형성될 수 있는 시장을 창출합니다.
지능형 에이전트 네트워크는 단순히 지능을 추가하는 것 이상의 의미를 가집니다. 그것은 우리가 디지털 시스템과 상호작용하는 근본적인 방식을 변화시킵니다. 기존 네트워크는 정적 인터페이스와 사전 정의된 사용자 경로에 의존했지만, 지능형 에이전트 네트워크는 동적 런타임 아키텍처를 도입하여 계산과 인터페이스가 사용자의 요구와 의도에 실시간으로 적응할 수 있습니다.
현재 인터넷의 기본 단위인 전통적인 웹사이트는 고정된 인터페이스를 제공하며, 사용자는 미리 정의된 경로를 통해 읽기, 쓰기, 정보 상호작용을 합니다. 이 모델은 효과적이지만 사용자가 일반적인 상황을 위해 설계된 인터페이스만 사용할 수 있다는 제한이 있습니다. 지능형 에이전트 네트워크는 문맥 인식 계산, 적응형 인터페이스 생성, 실시간 정보 검색(RAG 등) 기술을 통해 이러한 제한을 극복합니다.
TikTok이 사용자 선호도에 실시간으로 맞춤화된 콘텐츠 피드를 제공하여 콘텐츠 소비 방식을 변화시킨 것을 생각해 보세요. 지능형 에이전트 네트워크는 이 개념을 전체 인터페이스 생성으로 확장합니다. 사용자는 더 이상 고정된 웹페이지 레이아웃을 탐색하지 않고, 동적으로 생성된 인터페이스와 상호작용하며, 이 인터페이스는 사용자의 다음 행동을 예측하고 안내합니다. 이러한 정적 웹사이트에서 동적이고 지능형 에이전트 구동 인터페이스로의 전환은 우리가 디지털 시스템과 상호작용하는 근본적인 방식의 변화를 나타냅니다 - 탐색 기반 모델에서 의도 기반 상호작용 모델로의 전환입니다.
지능형 에이전트의 구성
지능형 에이전트 아키텍처는 연구자와 개발자들이 적극적으로 탐구하는 분야입니다. 지능형 에이전트의 추론 및 문제 해결 능력을 향상시키기 위해 새로운 방법들이 지속적으로 등장하고 있습니다. 예를 들어, Chain-of-Thought(CoT), Tree-of-Thought(ToT), Graph-of-Thought(GoT) 기술은 인간의 인지 과정을 더 세밀하고 정확하게 모방하여 대규모 언어 모델(LLMs)의 복잡한 작업 처리 능력을 높입니다.
Chain-of-Thought(CoT) 프롬프트는 복잡한 작업을 더 작은 단계로 분해하여 대규모 언어 모델(LLMs)의 논리적 추론을 돕습니다. 이 방법은 특히 논리 추론 문제, 예를 들어 Python 스크립트 작성 또는 수학 방정식 해결에 적합합니다.
Tree-of-Thoughts(ToT)는 CoT 기반에 트리 구조를 추가하여 독립적인 사고 경로를 탐색할 수 있게 합니다. 이러한 향상을 통해 LLMs는 더 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. ToT에서 각 "사고"는 오직 이전과 다음 사고와만 연결되어 있어, CoT보다 유연하지만 여전히 사고 간 상호작용이 제한적입니다.
Graph-of-Thought(GoT)는 이 개념을 더 확장하여 고전적인 데이터 구조와 LLMs를 결합하여, 어떤 "사고"라도 그래프 구조 내에서 다른 사고와 연결될 수 있게 합니다. 이 상호 연결된 사고 네트워크는 인간의 인지 방식에 더 가깝습니다.
대부분의 경우 GoT의 그래프 구조는 CoT 또는 ToT보다 인간의 사고 방식을 더 정확하게 반영합니다. 비상 계획 수립이나 표준 운영 절차와 같은 특정 상황에서는 우리의 사고 패턴이 체인 또는 트리와 유사할 수 있지만, 이는 예외적인 경우입니다. 일반적으로 인간의 사고는 선형 순서가 아닌 다양한 아이디어를 넘나드는 것이므로, 그래프 구조가 더 적합합니다.
GoT의 그래프화 방식은 사고의 탐색을 더 동적이고 유연하게 만들어, 대규모 언어 모델(LLMs)이 문제 해결 시 더 창의적이고 포괄적일 수 있게 합니다. 이러한 재귀 그래프 기반 작업은 지능형 에이전트 워크플로로 나아가는 한 걸음에 불과합니다. 다음 단계는 특정 전문성을 가진 여러 지능형 에이전트를 조정하여 특정 목표를 달성하는 것입니다. 지능형 에이전트의 강점은 바로 이러한 조합 능력에 있습니다.
지능형 에이전트를 통해 대규모 언어 모델(LLMs)은 다중 에이전트 조정을 통해 모듈화와 병렬화를 실현할 수 있습니다.
다중 에이전트 시스템
다중 에이전트 시스템의 개념은 오래전부터 존재해왔습니다. 이는 Marvin Minsky의 "마음의 사회" 이론으로 거슬러 올라가는데, 이 이론은 모듈화된 마음의 협력이 단일 전체 마음을 능가할 수 있다고 주장합니다. ChatGPT와 Claude는 단일 에이전트이지만, Mistral은 전문가 혼합을 확장했습니다. 우리는 이 개념을 지능형 에이전트 네트워크 아키텍처로 확장하는 것이 이러한 지능 토폴로지의 최종 형태라고 믿습니다.
생물학적 관점에서 볼 때, 인간 뇌(실제로는 의식적 기계)는 기관과 세포 수준에서 극도의 이질성을 보이는데, 이는 수십억 개의 동일한 뉴런이 통일되고 예측 가능한 방식으로 연결된 AI 모델과 대조됩니다. 뉴런은 신경 전달 물질 기울기, 세포 내 신호 전달 경로, 다양한 조절 시스템을 통해 복잡한 신호를 교환하여 기능이 단순한 이진 상태보다 훨씬 복잡합니다.
이는 생물학에서 지능은 단순히 구성 요소의 수나 훈련 데이터 세트의 규모에 의존하지 않음을 보여줍니다. 대신 그것은 다양화되고 전문화된 단위 간의 복잡한 상호작용, 즉 본질적으로 모방적인
분산 처리를 통한 문맥 창문 확장: LLM의 문맥 창문은 제한적이어서 장문서나 대화를 처리하기 어렵습니다. 다중 에이전트 프레임워크에서 에이전트들이 처리 작업을 분담하고 각자 일부 문맥을 담당할 수 있습니다. 상호 교류를 통해 에이전트들은 전체 텍스트의 일관성을 유지하면서 문맥 창문을 효과적으로 확장할 수 있습니다.
병렬 처리를 통한 효율 향상: 단일 LLM은 일반적으로 작업을 순차적으로 처리하여 응답 시간이 느립니다. 다중 에이전트 시스템은 병렬 처리를 지원하여 여러 에이전트가 동시에 다른 작업을 완료할 수 있습니다. 이를 통해 효율성이 향상되고 응답 속도가 빨라져 기업이 다양한 쿼리에 신속하게 대응할 수 있습니다.
복잡한 문제 해결을 위한 협업: 단일 LLM은 다양한 전문 지식이 필요한 복잡한 문제를 해결하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 다중 에이전트 시스템은 협업을 통해 각 에이전트가 고유한 기술과 관점을 제공함으로써 복잡한 과제에 더 효과적으로 대응하고 더 포괄적이고 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
자원 최적화를 통한 접근성 향상: 고급 LLM은 많은 계산 자원을 필요로 하여 비용이 높고 보편화되기 어렵습니다. 다중 에이전트 프레임워크는 작업 할당을 통해 자원 사용을 최적화하여 전체 계산 비용을 낮출 수 있습니다. 이를 통해 AI 기술을 더 경제적으로 사용할 수 있게 하여 더 많은 조직에서 활용할 수 있습니다.
검증 가능한 추론 프로토콜은 다음을 보장합니다:
계산 무결성
결과 재현성
자원 활용 효율성
탈중앙화된 계산 인프라, 다음을 포함합니다:
피어 투 피어 계산 시장
계산 증명 시스템
동적 자원 할당
엣지 컴퓨팅 통합
모델 생태계
계층화된 모델 아키텍처:
특정 작업을 위한 소형 언어 모델(SLMs)
범용 대형 언어 모델(LLMs)
전문 다중 모달 모델
다중 모달 대형 행동 모델(LAMs)
모델 조합 및 오케스트레이션
지속적인 학습 및 적응성
표준화된 모델 인터페이스 및 프로토콜
조정 프레임워크
안전한 에이전트 상호 작용을 위한 암호화 프로토콜
디지털 지적 재산권 관리 시스템
경제적 인센티브 구조
다음을 위한 거버넌스 메커니즘:
분쟁 해결
자원 할당
프로토콜 업데이트
병렬 실행 환경 지원:
동시 작업 처리
자원 격리
상태 관리
충돌 해결
에이전트 시장
온체인 ID 원시 요소(예: 노시스 및 스쿼드 다중 서명)
에이전트 간 경제 및 거래
에이전트의 부분 유동성
에이전트는 초기에 자신의 토큰 공급의 일부를 소유
유동성 지불을 통한 집계 추론 시장
온체인 키 제어 오프체인 계정
에이전트가 수익 자산이 됨
분산형 자율 조직(DAOs)을 통한 거버넌스 및 배당
지능형 메타구조 구축
현대 분산 시스템 설계는 이벤트 주도 아키텍처와 계산의 액터 모델 측면에서 에이전트 프로토콜 개발에 독특한 영감과 기반을 제공합니다.
액터 모델은 지능형 에이전트 시스템 구축을 위한 우아한 이론적 프레임워크를 제공합니다. 이 계산 모델은 "액터"를 계산 프로세스의 기본 단위로 간주하며, 각 액터는 다음을 수행할 수 있습니다:
메시지 처리
로컬 결정 내리기
새 액터 생성
다른 액터에게 메시지 보내기
수신된 다음 메시지에 대한 응답 결정
지능형 에이전트 시스템에서 액터 모델의 주요 장점은 다음과 같습니다:
격리: 각 액터는 독립적으로 실행되며 자체 상태와 제어 흐름을 유지합니다.
비동기 통신: 액터 간 메시지 전달은 차단되지 않아 효율적인 병렬 처리를 지원합니다.
위치 투명성: 액터는 네트워크의 어느 위치에서나 통신할 수 있습니다.
장애 내성: 액터의 격리와 감독 계층을 통해 시스템 복원력이 향상됩니다.
확장성: 분산 시스템과 병렬 계산을 자연스럽게 지원합니다.
우리는 뉴런을 제안했는데, 이는 다층 분산 아키텍처를 통해 구현된 실제 지능형 에이전트 프로토콜입니다. 이는 블록체인 네임스페이스, 연방 네트워크, CRDT 및 DHT를 결합하며, 프로토콜 스택의 각 계층에는 특정 기능이 있습니다. 우리는 어번과 홀로체인의 초기 피어 투 피어 운영 체제 설계 개념을 차용했습니다.
뉴런에서 블록체인 계층은 검증 가능한 네임스페이스와 ID를 제공하여 에이전트의 결정론적 어드레싱 및 검색을 지원하고 기능과 평판의 암호화된 증명을 제공합니다. 이를 기반으로 DHT 계층은 효율적인 에이전트 및 노드 검색과 콘텐츠 라우팅을 구현하며, 검색 시간이 O(log n)이어서 온체인 작업을 줄이고 로컬 피어 검색을 지원합니다. 연방 노드 간 상태 동기화는 CRDT를 통해 수행되어 에이전트와 노드가 전역 합의에 도달할 필요 없이 일관된 공유 상태 뷰를 유지할 수 있습니다.
이 아키텍처는 자율 에이전트가 독립 노드로 디바이스에서 실행되고 로컬 엣지 추론을 통해 액터 모델을 구현하는 연방 네트워크에 자연스럽게 적용됩니다. 연방 도메인은 에이전트의 기능에 따라 구성될 수 있으며, DHT는 도메인 내부와 도메인 간의 효율적인 라우팅과 검색을 제공합니다. 각 에이전트는 독립적인 액터로 실행되며 자체 상태를 가지고 있으며, CRDT 계층은 전체 연방의 일관성을 보장합니다. 이 다층 접근 방식은 다음과 같은 핵심 기능을 구현합니다:
탈중앙화된 조정
블록체인은 검증 가능한 ID와 전역 네임스페이스를 제공합니다.
DHT는 O(log n) 검색 시간으로 노드 검색과 콘텐츠 라우팅의 효율성을 제공합니다.
CRDT는 동시 상태 동기화와 다중 에이전트 조정을 가능하게 합니다.
확장 가능한 작업
지역 기반 연방 토폴로지
계층화된 저장 전략(핫/웜/콜드)
로컬화된 요청 라우팅
기능 기반 부하 분산
시스템 복원력
단일 장애 지점 없음
분할 중 지속적인 작업
자동 상태 조정
장애 내성 감독 계층
이 구현 접근 방식은 주권, 확장성 및 복원력과 같은 효과적인 지능형 에이전트 상호 작용에 필수적인 핵심 속성을 유지하면서 복잡한 지능형 에이전트 시스템 구축을 위한 견고한 기반을 제공합니다.
최종 고찰
에이전트 네트워크는 인간-기계 상호 작용의 중요한 진화를 나타내며, 이전의 점진적 발전을 넘어서 새로운 디지털 존재 모드를 구축합니다. 정보 소비 또는 소유 방식의 변화와 달리, 에이전트 네트워크는 인터넷을 사람 중심 플랫폼에서 자율 에이전트가 주요 참여자인 지능 기질로 전환시킵니다. 이 전환은 엣지 컴퓨팅, 대형 언어 모델 및 탈중앙화 프로토콜의 융합에 의해 추진되며, 개인 AI 모델과 전문 전문가 시스템이 seamless하게 통합되는 생태계를 창조합니다.
에이전트 중심 미래로 나아감에 따라 인간과 기계 지능 간의 경계가 흐려지고 공생 관계가 자리 잡습니다. 이 관계에서 개인화된 AI 에이전트는 우리의 디지털 확장이 되어 우리의 배경을 이해하고 우리의 요구를 예측하며 광범위한 분산 지능 네트워크에서 자율적으로 작동할 수 있습니다. 따라서 에이전트 네트워크는 단순한 기술적 진보 이상의 의미를 지니며, 디지털 시대 인간 잠재력에 대한 근본적인 재해석입니다. 이 네트워크에서 각 상호 작용은 지능 향상의 기회이며 각 디바이스는 글로벌 협력 AI 시스템의 노드입니다.
인간이 물리적 공간과 시간의 차원에서 활동하는 것처럼, 자율 에이전트도 자신의 기본 차원에서 작동합니다: 블록체인 공간은 그들의 존재를, 추론 시간은 그들의 사고를 나타냅니다. 이러한 디지털 존재론은 우리의 물리적 현실을 반영합니다 - 인간이 공간을 횡단하고 시간의 흐름을 경험하는 동안, 에이전트는 암호화된 증명과 계산 주기를 통해 알고리즘 세계에서 움직이며 병렬 디지털 우주를 창조합니다.
탈중앙화된 블록체인 공간에서 작동하는 것은 잠재적 공간의 실체에 대한 필연적인 추세가 될 것입니다.
