활기찬 도시를 상상해 보세요. 그곳의 모든 시민은 똑똑하고 초지능적인 로봇(즉, "LLM 에이전트")입니다. 이 로봇들은 복잡한 문제를 해결하고, 코드를 작성하며, 여행 계획을 세울 수 있습니다. 하지만 여기에는 함정이 있습니다. 그들은 모두 서로 다른 언어를 사용하고 서로 다른 규칙서를 사용합니다. 어떤 로봇은 우편 서비스를 통해 메시지를 보내려 하고, 다른 로봇은 확성기로 소리를 지르려 하며, 세 번째 로봇은 문자 메시지를 보내려고 합니다. 공통된 대화 방식이 없다면, 그들은 거대한 것을 만들기 위해 협력할 수 없습니다.

이 논문은 이 혼돈을 정리하기 위해 투입된 언어학자이자 도시 계획가와 같습니다. 저자들인 뮌헨 공과대학교(Technical University of Munich) 연구진은 이 AI 로봇들이 서로 대화하려고 시도하는 다양한 방식들을 분류하기 위해 "기술적 분류 체계(technical taxonomy)"—쉽게 말해 분류 시스템—를 만들었습니다.

다음은 이들의 연구 결과를 쉬운 비유를 사용하여 정리한 내용입니다.

1. 문제점: 바벨탑

현재 다양한 기업과 연구자들이 각기 다른 "프로토콜"(통신 규칙)을 구축하고 있습니다. 이는 마치 모든 자동차 제조사가 엔진을 켜는 자신만의 고유한 방식을 결정한 것과 같습니다. 어떤 차는 열쇠를 사용하고, 어떤 차는 버튼을 사용하며, 어떤 차는 음성 명령을 사용합니다. 이로 인해 서로 다른 브랜드의 자동차들이 함께 호송대를 이루어 달리는 것이 어려워집니다. 논문은 AI 로봇들이 하나의 팀으로 작동하기 위해서는 통신을 위한 표준적인 방법이 필요하다고 주장합니다.

2. 해결책: 5가지 체크리스트

저자들은 9개의 활발한 실세계 통신 프로토콜(MCP, A2A, Agora 등)을 살펴보고, 다섯 가지 핵심 질문을 바탕으로 이를 분류했습니다. 이것을 통신 스타일을 주문할 때 사용하는 메뉴라고 생각해 보세요:

• 누구와 대화하는가? (상대방 - Counterparty):

  • 다른 로봇과 대화하는가? (Agent-to-Agent)
  • 도구, 데이터베이스, 또는 웹사이트와 대화하는가? (Agent-to-Context)
  • 혹은 둘 다 가능한가? (Hybrid)
  • 비유: 친구에게 전화를 거는 것인가, 아니면 고객 서비스 핫라인에 전화를 거는 것인가?

• 무엇을 보내는가? (페이로드 - Payload):

  • 단순한 채팅 메시지인가? (Conversation)
  • 스프레드시트와 같은 엄격한 데이터 파일인가? (Structured Data)
  • 혹은 둘의 혼합형인가? (Hybrid)
  • 비유: 엽서를 보내는 것인가, 화물 컨테이너를 보내는 것인가, 아니면 엽서에 패키지를 붙여서 보내는 것인가?

• 대화 내용을 기억하는가? (상호작용 상태 - Interaction State):

  • 메시지를 보낸 후 모든 것을 잊어버리는가? (Stateless)
  • 혹은 "세션"을 열어 두어 5분 전에 한 말을 기억하는가? (Session State)
  • 비유: "이상(Over)"이라고 말하고 기다려야 하는 무전기인가, 아니면 통화 상태를 유지하며 계속 대화할 수 있는 전화 통화인가?

• 서로를 어떻게 찾는가? (발견 메커니즘 - Discovery Mechanism):

  • 사전에 정확한 전화번호를 알아야 하는가? (Static)
  • 찾아볼 수 있는 중앙 전화번호부나 디렉토리가 있는가? (Centralized)
  • 혹은 군중 속으로 소리를 질러 누군가 듣기를 바라는가? (Decentralized)
  • 비유: 친구의 주소를 가지고 있는가, 디렉토리에서 검색하는가, 아니면 공원에서 "안녕!"이라고 외치는가?

• 대화 중에 규칙을 변경할 수 있는가? (스키마 유연성 - Schema Flexibility):

  • 형식이 영원히 고정되어 있는가? (Single)
  • 몇 가지 미리 설정된 형식 중 하나를 선택할 수 있는가? (Multiple)
  • 대화 중간에 새로운 방식을 발명할 수 있는가? (Evolving)
  • 비유: 게임이 엄격하게 체스 규칙을 따르는가, 체스나 체커 중 하나를 선택할 수 있는가, 아니면 게임 도중에 새로운 규칙을 만들어낼 수 있는가?

3. 발견한 점: "트릴레마(Trilemma)"와 미래

9개의 프로토콜을 분류한 후, 저자들은 몇 가지 흥ende로운 패턴을 발견했습니다.

• "기억"의 규칙: 로봇 간의 대화를 위해 설계된 거의 모든 프로토лот은 "세션"(기억)을 유지합니다. 모두가 2초 전에 무슨 말을 했는지 잊어버린다면 제대로 된 팀 토론을 할 수 없기 때문입니다.
• "하이브리드" 트렌드: 대부분의 프로토콜은 하이브리드 형태로 변하고 있습니다. 단순히 텍스트만 보내는 것이 아니라, 텍스트와 데이터 파일을 함께 보냅니다.
• "트릴레마" (불가능한 삼각형): 저자들은 상충 관계(trade-off)를 지적합니다. 모든 것을 동시에 가질 수는 없습니다.
  • 속도와 효율성(엄격한 데이터 교환)을 원한다면, 경직되고 단순해야 합니다.
  • 유연성(로봇이 새로운 대화 방식을 발명하는 것)을 원한다면, 속도와 효율성을 잃게 됩니다.
  • 비유: 가장 빠른 자동차이면서, 가장 편안한 소파이고, 동시에 가장 험난한 지형을 달리는 오프로더를 만드는 것과 같습니다. 보통 두 가지만 선택해야 합니다.

4. 큰 예측: 하나의 승자가 아닌 "계층화된 스택(Layered Stack)"

논문은 우리가 모든 것을 완벽하게 수행하는 단 하나의 "슈퍼 프로토콜"로 끝나지 않을 것이라고 예측합니다. 앞서 언급한 상충 관계 때문에 그것은 불가능합니다.

대신, 미래는 (물리적 케이블, IP 주소, 웹 브라우저와 같은 계층을 가진) 인터넷 자체와 같은 모습이 될 것입니다.

• 하위 계층: 도구를 찾고 데이터를 전송하기 위한 단순하고 빠르며 경직된 프로토콜 (예: MCP).
• 중간 계층: 로봇 간의 작업을 관리하고 데이터를 스트리밍하기 위한 프로토콜.
• 상위 계층: 로봇들이 복잡한 계획을 협상하고 규칙을 즉석에서 변경할 수 있게 해주는 유연하고 "스마트"한 프로토콜 (예: Agora 또는 ANP).

5. 누락된 부분

저자들은 또한 공백을 지적했습니다: 개인정보 보호와 안전성. 이러한 프로토콜들은 대부분 데이터를 이동시키는 데는 뛰어나지만, 데이터가 개인적인지 또는 로봇이 안전 정책을 준-수하고 있는지 확인하는 강력한 내장 규칙을 갖추고 있지 않습니다. 로봇이 더 강력해짐에 따라 이 문제는 반드시 해결되어야 합니다.

요약

요컨대, 이 논문은 다음과 같이 말합니다: "AI 로봇들은 대화를 시도하고 있지만, 서로 다른 방언을 사용하고 있습니다. 우리는 이러한 방언들을 이해하기 위한 지도를 만들었습니다. 우리는 어떤 프로토콜은 빠르고 엄격한 데이터 교환에 뛰어나고, 다른 프로토콜은 유연하고 창의적인 계획에 뛰어난 반면, 단 하나의 로봇 언어가 모든 것을 완벽하게 할 수는 없다는 것을 발견했습니다. 미래는 하나의 거대한 언어가 아니라, 서로 다른 종류의 교통량을 처리하는 잘 조직된 도시의 도로들처럼, 다양한 언어들이 층을 이루어 함께 작동하는 스택의 형태가 될 것입니다."