에이전트 연결을 넘어: 진정한 협업과 집단지성의 누락된 계층

에이전트 연결을 넘어 집단지성으로

AI 에이전트의 다음 과제는 단순한 연결을 넘어, 맥락 이해와 협상, 공동의 목적을 바탕으로 함께 사고하는 집단지성에 도달하는 것이다. VentureBeat AI Impact Series에서 시스코 Outshift의 비조이 판데이와 스탠퍼드 교수이자 Humans& 공동창업자인 노아 굿맨이 에이전트 연결성 이후의 진정한 협업으로 나아가는 길을 논의했다.

왜 연결만으로는 부족한가

현재 연결성의 한계

오늘의 에이전트는 서로 연결될 수 있지만, 진정으로 함께 생각하지는 못한다. MCP와 A2A 같은 프로토콜은 기초 연결성을, AGNTCY는 탐색·신원·에이전트 간 통신·가시성을 다루지만, 이는 서로 다른 언어를 쓰는 이들 사이의 전화 연결에 불과하다. 기술적 배관을 넘어서 집단지성이 필요하다.

언어가 가능하게 한 집단지성

인간은 약 30만 년 전에 개별 지능을 갖췄고, 약 7만 년 전 정교한 언어의 등장과 함께 비로소 집단지성이 발현됐다. 이는 공유된 의도, 공유 지식, 그리고 축적적 혁신을 가능케 했다. 굿맨은 언어가 단순 부호화·복호화를 넘어, 발화자의 의도와 세계에 대한 이해, 문맥 추론을 요구한다고 설명하며, 이러한 고차원 이해가 현재 에이전트 간 상호작용에 결여돼 있다고 지적했다.

인지의 인터넷: 누락된 계층 설계

프로토콜 레이어

기본 연결을 넘어, 서로 다른 벤더와 조직의 에이전트 사이에서 의도 공유, 조정, 협상, 탐색을 가능하게 하는 이해 중심 프로토콜이 필요하다.

패브릭 레이어(공유 메모리)

에이전트가 상호작용하며 집단적 문맥을 구축·진화시키는 공유 메모리 기반으로, 상호작용에서 창발 특성이 나타난다. 조직 경계를 가로질러 이질적인 에이전트가 함께 메모리를 발전시키는 일이 관건이며, 이것이 집단지성의 토대가 된다.

인지 엔진 레이어

규정 준수, 보안, 비용의 제약 안에서 더 빠르고 효과적으로 사고하도록 돕는 가속기와 가드레일을 포함해, 에이전트의 추론을 촉진한다.

훈련 패러다임 혁신: Humans&의 접근

장기 상호작용 중심 기초모델 학습

Humans&는 추가 프로토콜에만 의존하지 않고, 사람-에이전트, 사람-다중 에이전트, 에이전트-다중 인간 간 매우 장기적인 상호작용을 중심으로 기초모델을 재훈련한다. 목표는 더 긴 자율성이 아니라 더 나은 협업이며, 누가 무엇을 아는지 파악하고 적시에 전문가를 연결하는 깊은 사회적 이해를 통해 실질적 집단지성을 강화한다.

가드레일: 규칙성과 맥락 판단의 조화

혁신을 살리는 통제

전사 시스템에 걸친 다기능 에이전트에는 강력한 가드레일이 필요하지만, 인간은 엄격한 규칙만으로 일하지 않는다. 최소 피해 원칙과 결과 예측, 문맥적 판단이 중요하다. 모델이 충분히 영리해질 때 결과 기반 인지를 지원하면서도 규칙처럼 작동하는 가드레일을 어떻게 제공할지가 핵심이며, 무엇이 해석의 여지인지 가려내는 일은 문서나 전제 집합만으로가 아니라 공통의 기반, 탐색, 협상을 통한 협업적 작업이다.

분산지능이 여는 슈퍼인텔리전스

수직·수평 확장과 인간-AI 통합

진정한 슈퍼인텔리전스는 단일 모델의 거대화가 아니라 분산 시스템에서 탄생한다. 전통적 분산컴퓨팅처럼, 지능은 더 나은 개별 에이전트(수직)와 더 협업적인 네트워크(수평) 두 축으로 확장된다. AI가 혼자 작동하는 미래가 아니라, 인간과 AI가 매끄럽게 결합된 통합 생태계가 필요하며, 그 중심에는 지속적으로 사람을 개입시키는 집단지성이 자리한다.