OpenAaaS: An Open Agent-as-a-Service Framework for Distributed Materials-Informatics Research

본 논문은 "코드는 이동하고 데이터는 고정된다"는 원칙을 준수하여 재료 정보학 분야에서 안전한 다중 에이전트 협업을 가능하게 하는 오픈소스 분산형 에이전트 서비스 (Agent-as-a-Service) 프레임워크인 OpenAaaS 를 소개하며, 이를 통해 기관들은 데이터 주권을 훼손하지 않고도 고립된 데이터와 계산 자원을 통합할 수 있게 됩니다.

핵심

거대한 복잡한 퍼즐을 푸는 상황을 상상해 보세요. 예를 들어 제트 엔진용 초강력 금속을 설계하는 경우입니다. 이를 위해 세 나라에 있는 세 명의 전문가와 상담해야 한다고 가정해 봅시다.

1. 베이징의 사서: 금속 합계에 관한 모든 논문을 읽었지만 도서관을 떠날 수 없습니다.
2. 뉴욕의 데이터베이스 관리자: 인터넷으로 전송하는 것이 법적으로 금지된 17 테라바이트 (17,000 기가바이트) 분량의 비밀 금속 공식 컬렉션을 보유하고 있습니다.
3. 베를린의 슈퍼컴퓨터 운영자: 금속의 거동을 시뮬레이션할 수 있는 거대한 기계를 보유하고 있지만, 데이터를 주고받는 속도가 너무 느립니다.

기존 방식에서는 이 전문가들에게 전체 도서관과 하드 드라이브를 우편으로 보내달라고 요청해야 합니다. 사서는 수백만 페이지를 복사해야 하고, 데이터베이스 관리자는 트럭 한 대 분량의 하드 드라이브를 운송해야 하며, 슈퍼컴퓨터 운영자는 데이터 업로드를 위해 몇 주를 기다려야 합니다. 이는 느리고 비용이 많이 들며, 보안 규정 때문에 종종 불가능합니다.

OpenAaaS는 게임의 규칙을 바꾸는 새로운 오픈소스 프레임워크입니다. 전문가들에게 데이터를 보내달라고 요청하는 대신, 질문을 그들에게 보냅니다.

간단한 비유를 들어 작동 방식을 설명해 보겠습니다.

핵심 아이디어: "재료 대신 셰프를 보내라"

데이터 (금속 공식, 논문, 시뮬레이션 결과) 를 주방에 있는 신선한 재료라고 생각하세요.

• 기존 방식: 셰프에게 모든 재료를 포장해 집으로 보내달라고 요청하여 당신이 요리하게 합니다. 이는 느리며, 재료가 상하거나 세관 (보안 방화벽) 에서 분실될 수 있습니다.
• OpenAaaS 방식: **디지털 셰프 (AI 에이전트)**를 주방으로 보냅니다. 셰프는 주방에 들어가 그곳에 있는 재료를 이용해 요리를 한 뒤, **완성된 요리 (답변)**만 당신에게 보냅니다. 재료는 주방을 떠난 적이 없습니다.

시스템의 세 가지 구성 요소

1. 마스터 에이전트 (프로젝트 매니저)
이것이 당신이 대화하는 AI 입니다. "2,000 도에서 녹지 않는 금속을 찾아달라"고 말하면 됩니다. 마스터 에이전트 자체는 답을 알지 못합니다. 대신 똑똑한 프로젝트 매니저처럼 행동합니다. 큰 질문을 작은 작업으로 나누어 네트워크로 보냅니다. 이 에이전트는 원본 데이터를 보지 않으며, 최종 답변만 봅니다.

2. 네트워크 허브 (배송 센터)
이것은 전화 교환대처럼 작동하는 경량 서버입니다. 사용 가능한 모든 "주방 (노드)"과 그들이擅长的 분야 목록을 유지합니다. 프로젝트 매니저가 도움이 필요할 때, 허브는 요청을 올바른 주방으로 라우팅합니다. 중요한 점은 허브가 절대 재료를 건드리지 않는다는 것입니다. 허브는 지시사항만 전달할 뿐입니다.

3. 에이전트 코어 (현지 셰프)
이들은 데이터 바로 옆에 있는 컴퓨터들입니다.

• 사서의 노드: 논문을 읽는 AI 를 실행합니다. 도서관에서 답을 찾아 요약본을 보냅니다.
• 데이터베이스 노드: 17TB 비밀 데이터베이스를 쿼리하는 AI 를 실행합니다. 서버에서 바로 계산을 수행한 뒤 전체 17TB 데이터베이스 대신 작은 보고서 (약 2 메가바이트) 만 보냅니다.
• 슈퍼컴퓨터 노드: 시뮬레이션을 실행하고 결과를 보냅니다.

이것이 중요한 이유 ("마지막 마일" 문제)

이 논문은 이미 놀라운 AI 모델과 방대한 양의 데이터를 보유하고 있다고 주장합니다. 문제는 데이터 주권 (데이터는 있어야 할 곳에 머무러야 한다는 규칙) 으로 인해 대학, 기업, 정부 등 서로 다른 조직 간에 안전하게 연결할 수 없다는 점입니다.

OpenAaaS 는 AI 를 위한 **"안전한 배송 서비스"**를 만들어 이를 해결합니다.

• 데이터 이동 없음: 원본 데이터는 절대 본거지를 떠나는 일이 없습니다.
• 포맷 번거로움 제로: 로컬 "셰프"들은 이미 그곳에 있기 때문에 모든 파일 형식 (Excel, PDF, 이상한 바이너리 파일 등) 을 처리할 수 있습니다. 작업을 시작하기 전에 데이터를 정리할 필요가 없습니다.
• 보안: 데이터가 이동하지 않기 때문에 방화벽을 통과하거나 전송 중 해킹될 걱정이 없습니다.

논문에서 제시된 두 가지 실제 사례

1. "심층 독서" 사서 (AlphaAgent)
연구진은 재료 과학 논문을 읽기 위한 특별한 "셰프"를 개발했습니다. "열처리가 이 특정 합금에 어떤 영향을 미치는가?"와 같은 복잡한 질문을 받았을 때, 일반적인 AI 는 단순히 추측하거나 비슷하지만 정확하지 않은 논문을 찾을 수 있습니다.
이 AlphaAgent 셰프는 다음과 같이 작동합니다.

• 논문을 신중하게 읽습니다.
• 증거가 특정 금속과 조건과 실제로 일치하는지 확인합니다.
• 어떤 페이지가 답을 지지하는지 정확히 인용한 보고서를 작성합니다.
• 결과: 심층 분석 질문에 대해 5 점 만점에 4.66 점을 받아 표면을 훑어보는 표준 AI 모델을 능가했습니다.

2. "비밀 금고" 데이터베이스 (HEA-Executor)
연구진은 고엔트로피 합금 (6 개 이상의 원소로 구성된 복잡한 금속) 의 거대한 데이터베이스에 연결했습니다. 이 데이터베이스는 17.4 테라바이트 규모입니다.

• 문제: 검색하기 위해 이 데이터를 노트북으로 다운로드하려 한다면, 데이터 전송만으로도 17 일이 걸립니다.
• OpenAaaS 해결책: AI 셰프가 데이터베이스 서버로 갔습니다. "몰리브덴, 니오븀, 탄탈륨, 텅스텐의 어떤 조합이 가장 연성이 높은가?"라고 물었습니다. 서버는 즉시 계산을 수행하고 작은 답변 (2.3 메가바이트) 만 보냈습니다.
• 결과: 사용자는 거대한 비밀 데이터베이스를 한 번도 보거나 다운로드하지 않고도 금속의 소성 최적화에 대한 구체적인 답변을 몇 초 만에 받았습니다.

요약

OpenAaaS 는 재료를 소유할 필요 없이 맞춤형 식사를 주문할 수 있는 전문 주방의 글로벌 네트워크를 구축하는 것과 같습니다. 이는 과학자들이 AI 로 데이터를 이동시키는 대신, 데이터를 AI 에이전트로 보내어 가혹한 환경용 신소재 설계와 같은 복잡한 문제에서 협력할 수 있게 합니다. 이는 비밀을 안전하게 보호하고 시간을 절약하며, 보안 규정을 위반하지 않고도 서로 다른 조직들이 협력할 수 있게 합니다.

기술 요약

기술 요약: OpenAaaS

1. 문제 제기

고온 합금, 방사선 저항성 강철과 같은 가혹한 환경용 구조 및 기능성 소재 개발은 치명적인'마지막 마일'병목 현상에 직면해 있습니다. 소재 유전체 이니셔티브 (MGI) 가 중앙 집중식 플랫폼 (SaaS, PaaS, IaaS) 을 성공적으로 구축했고, 대규모 언어 모델 (LLM) 이 자율 추론 능력을 도입했음에도 불구하고, 기존 아키텍처는 엄격한데이터 주권제약 하에서기관 간 협업을 지원하지 못합니다.

현재 시스템은 네 가지 구체적인 한계에 직면해 있습니다:

1. 장기적 관점: 연구 개발 주기는 수년에 걸쳐 진행되며, 단일 세션 에이전트의 컨텍스트 창과 지속성을 초과합니다.
2. 메커니즘적 복잡성: 전자 구조, 결함 화학 등 교차 영역 통합이 필요한 문제들은 고립된 도구들이 처리할 수 없습니다.
3. 높은 도메인 전문성: 범용 에이전트는 전문 학문 분야 간에 신뢰할 수 있는 추론을 수행할 만큼 깊이가 부족합니다.
4. 민감한 데이터 제약: 독점적 조성, 미공개 결과, 제한된 모델은 기밀성, 수출 통제, 또는 기관 방화벽으로 인해 중앙 집중식 플랫폼으로 이전될 수 없습니다.

핵심적인 과제는 데이터 주권을 침해하지 않으면서 기관 간 경계를 넘어 세계적 수준의 모델과 방대한 데이터 저장소를 안전하게 구성할 수 있는 조직 인프라가 부재하다는 점입니다.

2. 방법론: OpenAaaS 프레임워크

이를 해결하기 위해 저자들은OpenAaaS(Open Agent-as-a-Service) 를 제안합니다. 이는"코드는 흐르고, 데이터는 제자리에 머무른다"는 근본 원칙에 기반한 계층적 분산 프레임워크입니다. OpenAaaS 는 원시 데이터를 중앙 위치로 이동시키는 대신, 에이전트 실행 노드를 데이터가 위치한 곳으로 분산시켜 작업 설명, 중간 추론 산출물, 최종 결과물만 전송합니다.

2.1 3 계층 아키텍처

시스템은 세 가지 명확한 레이어로 구성됩니다:

• 마스터 에이전트 레이어 (1 계층): 사용자 의도를 이해하고, 복잡한 연구 문제를 분해하며, 원격 기능을 조정하는 범용 LLM 에이전트 (예: Kimi CLI, Claude Code, Codex) 입니다. 핵심적으로 마스터 에이전트는 원시 데이터에 절대 접근하지 않으며, 작업 설명과 서비스 메타데이터만을 기반으로 추론합니다.
• 네트워크 허브 / OpenAaaS 서버 (2 계층): Rust 로 구현되고 임베디드 SQLite 를 갖춘 경량의 단일 바이너리 HTTP 서버로, 레지스트리 및 라우터 역할을 수행합니다. 사용 가능한 서비스 목록을 유지하고, 자격을 갖춘 노드로 작업을 라우팅하며, 인증을 관리하고, 작은 파일 산출물을 중계합니다. 이 서버는 원시 과학 데이터에 절대 접근하거나 저장하지 않습니다.
• 네트워크 노드 / 에이전트 코어 (3 계층): 데이터 사이트 (실험실, 클러스터) 에 로컬로 배포된 도메인 특화 실행 노드입니다. 각 노드는 격리된 Docker 샌드박스에서 실행되어 로컬 데이터셋, 독점 알고리즘, 하드웨어에 대한 완전한 주권을 유지합니다. 노드는 자기 설명 API 를 통해 로컬 리소스를 구성 가능한 서비스로 노출합니다.

2.2 주요 설계 메커니즘

• 데이터 근접 실행: 계산은 데이터 소스에서 수행됩니다. 10TB 데이터베이스의 경우, 쿼리 결과 (KB~MB 규모) 만 네트워크를 통과하여 데이터 반출에 대한 대역폭 병목 현상과 규정 준수 검토를 제거합니다.
• 점진적 능력 발견: 마스터 에이전트의 컨텍스트 창 오버플로를 방지하기 위해 서비스 발견은 3 단계로 진행됩니다:
  1. 경량 요약: 이름, 도메인 태그, 용량.
  2. 주문형 사용: 활성 후보에 대해서만 전체 문서 (스키마, 예시) 를 로드합니다.
  3. 상호작용 정제: 매개변수를 명확히 하기 위한 예비 프롬프트.
• 보안 모델: HTTPS 통신, 방화벽 우회를 위한 아웃바운드 전용 연결 (역방향 폴링), HMAC-SHA256 인증, 컨테이너 샌드박싱을 포함한 심층 방어를 채택합니다.
• 프로토콜 호환성: 이 프레임워크는**모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)**과 통합되어 커서 (Cursor), 클라인 (Cline) 과 같은 표준 MCP 클라이언트가 전용 어댑터를 통해 연결할 수 있도록 하며, 동시에 특정 에이전트를 위한 커스텀 플러그인을 제공합니다.

3. 주요 기여

이 논문은 네 가지 주요 기여를 공식화하고 구현합니다:

1. 아키텍처 공식화: 교차 영역 통합과 데이터 주권 간의 긴장 관계를 핵심 설계 제약으로 식별하고, 이 격차를 해결하는 계층적 다중 에이전트 아키텍처를 제안합니다.
2. OpenAaaS 구현: 데이터 근접 실행, 점진적 발견, 표준화된 프로토콜을 실현하는 3 계층 오픈소스 (MIT 라이선스) 프레임워크입니다.
3. AlphaAgent 사례 연구: 검증된 검색 증거에 기반한 답변을 생성하여 단일 패스 RAG 베이스라인을 능가하는 소재 문헌 분석 실행기입니다.
4. HEA 데이터베이스 사례 연구: 원시 데이터 이동 없이 안전한 데이터 근접 실행 및 도메인 특화 워크플로우를 시연하는 17.4TB 규모의 초대형 6 고엔트로피 합금 기술자 데이터베이스 서비스입니다.

4. 결과 및 평가

4.1 사례 연구 I: AlphaAgent (문헌 분석)

AlphaAgent 는 40 개의 금속학 질문 (20 개 심층 분석, 20 개 일반) 에 대해 단일 패스 RAG 베이스라인 및 범용 모델 (GPT-5.5, Kimi-K2.6) 과 비교 평가되었습니다.

• 성능: AlphaAgent 는 심층 분석 질문에서 평균 4.66/5.0점을 기록하여 단일 패스 RAG 베이스라인 (2.67) 과 범용 모델 (4.05 및 3.96) 을 크게 능가했습니다.
• 메커니즘: 시스템은 증거 검증을 강제하는"과학적 실행 계약"을 사용합니다. 이는 소재 특화 엔티티를 보존하도록 의도를 재작성하고, 증거가 부족할 경우 제한된 쿼리 재구성을 수행하며, 보고서 생성 전에 검색된 스니펫이 소재 시스템과 메커니즘적 초점과 일치하는지 검증합니다.

4.2 사례 연구 II: HEA 기술자 데이터베이스

이 프레임워크는 약 5.4 × 10¹⁰ 개의 후보 6 고엔트로피 합금 조성을 포함한 17.4TB 데이터베이스에서 테스트되었습니다.

• 효율성: 작업은 MoNbTaW 내화 HEA 의 상온 연성을 최적화하는 것이었습니다. HEA-Executor 는 데이터를 필터링하고, ML 모델을 훈련하며, 보고서를 원격 노드에서 완전히 생성했습니다.
• 데이터 전송: 반환된 총 데이터 양은 약 2.3MB(후보 조성, 예측, 보고서) 로, 17.4TB 원시 데이터셋에 비해 거의 7 차수 감소했습니다.
• 지연 시간: OpenAaaS 작업 라우팅 오버헤드는 약 550ms로, 표준 100Mbps 연결로 전체 데이터셋을 전송하는 데 필요한 약 17.7 일에 비해 무시할 수 있습니다.
• 결과: 시스템은 9.80% 의 고연성 구성을 가진 Al–Mo–Nb–Ta–W–Hf 시스템을 식별하여 Ti 포함 베이스라인 대비 10.7 배의 개선을 달성했습니다.

5. 중요성 및 주장

이 논문은 OpenAaaS 가 에이전트 집단 을 통한"조직화된 연구"로의 원칙적인 경로를 확립한다고 주장합니다. 그 중요성은 다음과 같습니다:

• 데이터 주권 병목 현상 해결: 데이터 이동을 요구하지 않고 학술, 산업, 국가 실험실과 같은 고립된 소재 정보 실리 (silos) 를 안전하게 통합함으로써 기밀성과 규제 제약을 존중합니다.
• 패러다임 전환: "데이터가 연산으로 이동"하는 방식에서"연산이 데이터로 이동"하는 방식으로 전환하여 TB 규모 데이터셋의 데이터 이동 한계 비용을 무시할 수 있게 합니다.
• 확장 가능한 기반: 기관 간 경계를 넘어 협업할 수 있는 전문적이고 지속 가능하며 자기 개선 능력을 갖춘 에이전트를 위한 차세대 소재 지능 설계 플랫폼을 위한 재사용 가능한 기질을 제공합니다.
• 점진적 신뢰: 아키텍처는 전격적 네트워크 가입이 아닌 서비스 단위로 점진적으로 구축되는 연방 모델을 지원합니다.

저자들은 네트워크 규모, 의미론적 발견, 서비스 품질 보장과 관련하여 여전히 과제가 남아있지만, OpenAaaS 는 고립된 디지털 인프라에서 상호 연결된"에이전트 과학 (Agentic Science)"네트워크로 전환하기 위한 확장 가능한 기반을 제공한다고 결론지었습니다.