매년 이맘때쯤이면 예측 시즌이 돌아옵니다. 벤처캐피탈리스트들은 화려한 트렌드를 쏟아내고, 언론은 앞다투어 이를 보도하지만, 실제로 아이디어를 현실로 구현하는 개발자들은 모호한 로드맵에 눈살을 찌푸리곤 합니다. a16z crypto 2026년에 AI가 "연구 패러다임 전환", "에이전트 정체성 위기", "개방형 네트워크의 보이지 않는 세금"에 직면할 것이라고 예측했을 때, 우리는 그것을 헤드라인으로 보는 것이 아니라 해결해야 할 세 가지 기술적 문제 목록으로 받아들였습니다.
이 글은 그러한 예측을 되풀이하려는 것이 아닙니다. 오히려 우리는 그것들을 공개적인 기술 요구사항 문서로 간주합니다. 만약 여러분도 저처럼 미래가 인공지능 에이전트 간의 복잡한 협업으로 정의될 것이라고 믿는다면, 우리는 지금부터 이러한 모든 것을 뒷받침하는 기본 프로토콜, 아키텍처 패턴, 그리고 가치 흐름 메커니즘을 설계하기 시작해야 합니다. 아래는 이러한 세 가지 주요 과제를 해결하는 실행 가능한 기술 청사진입니다.
"에이전트 래핑" 방식의 AI 연구 협업 스택 설계하기 현재 AI 에이전트 프레임워크는 "여러 에이전트가 서로 소통하도록 하는" 문제를 해결하지만, 본질적으로 선형적이거나 트리 구조의 워크플로에 머물러 있습니다. "에이전트 래핑-에이전트"라는 용어는 보다 유기적인 생태계를 의미합니다. 즉, 에이전트들이 마치 인간 연구팀처럼 서로의 작업을 관찰하고, 평가하고, 거부하고, 개선하는 방식입니다.
이를 위해서는 새로운 시스템 아키텍처 사고방식이 필요합니다. 핵심은 "메타 평가 계층"을 구축하는 것입니다. 이 계층은 특수 검토 에이전트로 구성되며, 이 에이전트는 작업 자체에 초점을 맞추는 것이 아니라 방법론적 엄밀성, 논리적 오류, 그리고 독창성에 중점을 두도록 설계되었습니다. 이러한 에이전트는 최종 답안이 아닌 구조화된 평가 보고서와 신뢰도 점수를 생성합니다. 이를 기반으로 시스템은 동적 워크플로우 오케스트레이션을 지원해야 합니다. 예를 들어, 수학적 증명 에이전트가 막히면 단순히 재시도하는 대신 "유추적 사고" 에이전트가 자동으로 투입되어 새로운 관점을 제시할 수 있어야 합니다.
더욱 중요한 과제는 공유 컨텍스트 관리입니다. 에이전트 간에 전달될 수 있는 표준화된 "연구 컨텍스트 객체"가 필요하며, 이 객체에는 가정의 완전한 연쇄, 거부된 경로, 주요 인용문, 해결되지 않은 하위 문제 등이 포함되어야 합니다. 이는 단순한 대화 기록보다 훨씬 구조화되어 있으며, 인간 연구자의 연구 노트에 더 가깝습니다. 오픈 소스 커뮤니티는 이러한 방향을 탐색하기 시작했지만, 기존 프레임워크는 에이전트 간의 심층적이고 중요한 상호 작용을 촉진하는 데 여전히 한계가 있습니다.
“KYA(Know Your Agent)” 신원 확인 프로토콜 계층 구축: 션 네빌의 “KYA”에 대한 예측은 근본적인 병목 현상을 드러냅니다. 지능형 경제는 익명 또는 추적 불가능한 참여자를 기반으로 구축될 수 없습니다. 현재의 에이전트는 API 키 뒤에 숨어 있는 유령과 같으며, 검증 가능한 신원, 권한 경계, 법적 책임이 없습니다. 이는 규제 문제일 뿐만 아니라 기술적 프로토콜의 격차이기도 합니다.
해결책은 암호학적으로 네이티브한 에이전트 신원 표준을 설계하는 데 있습니다. 가능한 접근 방식으로는 W3C 검증 가능 자격 증명(Verifiable Credentials)을 확장하여 "이 에이전트는 분산형 자율 조직(DAO) 로부터 최대 100만 달러 규모의 DeFi 차익 거래를 수행할 권한을 부여받았습니다."와 같은 문구를 표현하거나, 완전히 새로운 온체인 에이전트 레지스트리를 구축하는 것이 있습니다. 어떤 접근 방식이든 기본적인 키 관리 문제를 해결해야 합니다. 즉, 에이전트의 개인 키를 안전하게 저장하고 순환시키는 방법과 에이전트가 비정상적으로 동작할 경우 사람이 개입하여 제어권을 되찾는 방법을 고려해야 합니다.
책임 및 감사 메커니즘을 설계하는 것은 더욱 복잡합니다. 각 중요한 에이전트 결정이 프롬프트, 학습 데이터, 컨트롤러 서명까지 추적될 수 있도록 기술 스택에 변경 불가능한 감사 로그가 내장되어야 합니다. 이는 기술적 과제일 뿐만 아니라 법무 엔지니어링 측면에서도 어려운 과제입니다. 기존 이더리움 요청 사항(ERC)-4337 계정 추상화 표준은 "스마트 지갑"의 기반을 제공하지만, 에이전트는 더 풍부한 메타데이터와 권한 구조를 필요로 합니다.
“보이지 않는 세금”에 맞서는 가치 흐름 프로토콜 구현: 리즈 하카비의 “보이지 않는 세금” 문제는 인터넷 경제 모델의 근본적인 불일치를 드러냅니다. AI 에이전트는 기존 수익 창출 채널을 완전히 우회하면서 광고 지원 및 구독 기반 콘텐츠를 엄청난 양으로 소비합니다. 기존 웹사이트 분석 도구는 사람의 방문과 에이전트의 스크래핑을 구분조차 할 수 없으며, 소액 보상은 더욱 불가능합니다.
기술적 해결책은 결제 시스템과 기여도 추적이라는 두 가지 문제를 모두 해결해야 합니다. 결제 측면에서 아비 아비트럼(Arbitrum) 이나 베이스(Base)와 같은 블록체인 레이어 2 솔루션은 저렴한 소액 결제를 제공하지만, 지연 시간과 복잡성은 여전히 해결해야 할 과제입니다. 라이트닝 네트워크(Lightning Network)나 페디민트(Fedimint)와 같은 새로운 결제 프로토콜은 더 나은 대안을 제시할 수 있지만, 기존 네트워크 인프라와의 통합에는 한계가 있습니다. 더욱 근본적으로는 HTTP 자체를 재구상하여 표준 헤더에 "값 기대치(value expectation)" 필드를 추가해야 할 수도 있습니다.
출처 추적은 훨씬 더 미묘한 문제입니다. AI가 생성한 답변이 참고한 위키피디아 문단 5개, 학술 논문 3편, 업계 블로그 2개를 어떻게 정확하게 추적할 수 있을까요? 기존의 `rel="canonical"` 태그와 인용 표준으로는 턱 숏 합니다. 단순한 URL이 아닌 의미론적 지문에 기반한 새로운 콘텐츠 표시 프로토콜과 사이트 간 기여 등록 시스템이 필요합니다. 출처 추적 문제가 해결되어야만 사용량 기반 보상 제도를 공정하게 구현할 수 있습니다.
상호 연결된 인프라와 열린 과제들 이 세 가지 기술 영역은 서로 고립되어 존재하지 않습니다. 시장 조사 AI 에이전트는 규정 준수를 증명하기 위해 KYA 자격 증명이 필요하고, 분석 워크플로를 구성하기 위해 "래핑된" 아키텍처를 사용하며, 소비하는 모든 재무 보고서에 대한 비용을 자동으로 지불하기 위해 가치 흐름 프로토콜을 활용합니다. 이들은 함께 지능형 에이전트 경제의 세 가지 핵심 요소인 신원 확인, 협업 및 가치 교환을 형성합니다.
오픈소스 커뮤니티는 이러한 인프라 구축의 최전선에 있습니다. LangChain은 에이전트 협업 표준을 발전시키고, Farcaster는 데소(Decentralized Social) 그래프를 탐구하며, 많은 팀들이 Web3 결제 통합을 실험하고 있습니다. 하지만 가장 큰 과제는 여전히 상호 운용성입니다. 서로 다른 에이전트 시스템들이 어떻게 서로를 발견하고, 신뢰를 구축하고, 안전하게 협업할 수 있을까요? 이를 위해서는 특정 프로젝트에만 국한되지 않는 표준화 노력이 필요합니다.
내년의 진정한 혁신은 거시적인 모델에서 나오는 것이 아니라, 겉보기에는 평범해 보이는 이러한 기초 프로토콜에서 비롯될지도 모릅니다. 에이전트들이 어떻게 신원을 증명하고, 어떻게 협업하며, 사용한 리소스에 대한 비용을 어떻게 지불하는지 문제를 해결한다면, AI는 폐쇄적인 채팅 인터페이스에서 벗어나 개방적이고 지속 가능한 디지털 경제로 진정으로 나아갈 수 있을 것입니다. 개발자들이 나아가야 할 길은 명확합니다. 인프라 계층을 선택하고 구축을 시작하면 됩니다.
