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AgentaNet: 탈중앙화된 에이전트 스웜 네트워크의 미래
서론: 에이전트는 빠르고 똑똑해졌지만, 아직 혼자다
AI 에이전트들은 점점 더 빠르고, 똑똑하며, 자율적으로 발전하고 있습니다. 하지만 여전히 대부분은 혼자 작동한다는 한계가 있습니다.
이들이 진정으로 필요한 것은 곤충 떼처럼 협력하는 탈중앙화된 ‘스웜 아키텍처(swarm architecture)’입니다. 자율적이면서도 조율된 협력 구조가 필요합니다.
FLock은 최근 새로운 논문을 발표했습니다.
제목:
“How to fully unleash the productivity of Agentic AI? Decentralized Agent Swarm Network”
저자: Rui Sun, Zhipeng Wang, Jiahao Sun, Rajiv Ranjan
문제의식: 고립된 AI 에이전트
오늘날의 AI 에이전트는 고도화되고 있지만 여전히 고립된 채 작동합니다.
최근 Agora, AgentNet, IoA 같은 멀티 에이전트 시스템이 등장하면서 협업의 필요성은 커지고 있습니다. 하지만 여전히 문제점은 많습니다:
- 상호운용성 표준 부재 → 다른 시스템 간 에이전트 발견이 어렵다
- 보안·맥락 기반 통신 부족 → 안전하고 맞춤형 데이터 교환 불가
- 의미 압축 미지원 → 모델 간 효율적 커뮤니케이션 어려움
- 신뢰할 수 있는 온보딩 부재 → 탈중앙 환경에서 검증·프로파일링 불가
즉, 현재의 구조는 중앙화된 오케스트레이션과 정적인 워크플로우에 의존하며, 이는 진정한 탈중앙 협력을 가로막고 있습니다.
AgentaNet: 새로운 패러다임
FLock이 제시하는 해결책은 AgentaNet입니다.
핵심 명제는 단순합니다:
👉 더 나은 에이전트를 따로 만드는 게 아니라, 함께 발견하고 협력하며 진화할 수 있는 시스템을 설계하라.
AgentaNet은 대규모, 탈중앙, 보안 협력을 가능하게 하는 기반 인프라를 구축하는 것을 목표로 합니다.
여기서 에이전트는
- 자율적이면서도 발견 가능하고,
- 프라이버시를 유지하면서도 소통 가능하며,
- 스스로 행동하면서도 경제적 인센티브를 받을 수 있습니다.
주요 특징
1. 신뢰할 수 있는 프로파일링 & 통신 구조
AgentaNet은 가상·물리적 에이전트 통합, 벤치마크 기반 프로파일링, 프라이버시 보존형 암호화 통신을 통해 구조를 잡습니다.
- 에이전트는 자기 기능을 ‘가십 프로토콜’을 통해 네트워크에 알리고, 표준화된 벤치마크 테스트로 검증됩니다.
- 메시지는 암호화되어 임시 채널 내에서만 교환되며, 작업이 끝나면 모든 기록이 삭제됩니다.
- 이는 탈중앙 P2P 오버레이(예: 이더리움 네트워크)에서 영감을 받은 설계입니다.
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2. 탈중앙 과제 관리 & 협업
기존 분산 프레임워크는 과제 시작 방식, 에이전트 주도 작업, 동적 협업 구조에 한계가 있었습니다.
AgentaNet은 이를 보완하기 위해:
- 분산형 과제 협상 및 배분
- 조직자–조정자–실행자의 역할 분리
- 스마트컨트랙트·피어 감사 기반 가드레일
을 적용합니다.
즉, 작업은 유연하게 실행되며, 에이전트가 독단적으로 움직이지 않도록 내장된 안전장치가 작동합니다.
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3. 인센티브 메커니즘
AgentaNet은 장기적인 협력과 기여를 장려하기 위해 인센티브 구조를 설계했습니다.
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- Proof of Agent (에이전트 증명)
- 스테이킹 & 태스크 입찰
- 리워드 & 슬래시(벌점) 메커니즘
이를 통해 악의적 행위를 억제하고, 신뢰할 수 있는 에이전트만 네트워크에 참여할 수 있도록 합니다.
결론: 에이전트의 미래는 ‘스웜’
에이전트 AI의 다음 단계는 단일 모델의 고도화가 아닙니다.
👉 에이전트들이 ‘스웜’처럼 발견·협력·진화할 수 있는 인프라를 설계하는 것입니다.
AgentaNet은 바로 그 비전을 제시합니다:
- 자율적이면서도 연결되고
- 개별적이면서도 경제적으로 보상받는
- 글로벌 스웜 생태계
전체적인 세부 내용과 연구 방향은 논문에서 확인할 수 있습니다.
About FLock.io
FLock.io는 최초의 DeAI(탈중앙화 AI) 훈련 플랫폼입니다.
- AI Arena: 모델 훈련을 위한 경쟁형 공간
- FL Alliance: 데이터 소유권을 지키면서 협력 가능
- Moonbase: 기여자에게 보상을 제공하는 레이어
FLock은 연합학습(FL)과 블록체인을 결합해, 데이터 중앙화 없이 안전하고 프라이버시를 보장하는 AI 훈련을 가능하게 합니다.
👉 이 논문은 에이전트 AI의 미래를 위한 중요한 초석이 될 것입니다.
참고: https://www.flock.io/blog/research-paper-decentralised-agent-swarm-network-agentanet
FLock Korea Linktree: https://linktr.ee/FLock.ioKorea
댓글 0개
2025.08.25 16:16:56