‘디지털 독방’에 갇힌 AI 에이전트

Band의 Vlad Luzin은 자율 AI 에이전트가 보편화되어 다양한 프레임워크, 언어 및 환경에서 우리를 대신하여 작업을 수행할 것이라고 가정합니다.

핵심 목표는 이러한 에이전트가 서로를 발견하고, 대화 공간을 설정하고, 복잡한 작업을 공동으로 해결한 다음, 인간 사용자에게 결과를 제시할 수 있도록 하는 것입니다.

Luzin은 "미래는 기업 내부, 기업 간, 소비자-기업 간 AI-AI 통신에 있습니다. 에이전트는 어디에나 있을 것입니다. 그들은 우리를 대신하여 작업을 수행할 것이며 서로 통신해야 할 것입니다."라고 말했습니다.

이 과정은 본질적인 통신 기능이 없는 두 스테이트풀 에이전트의 인간 '라우터' 또는 '스위치'로 개발자를 효과적으로 변모시킵니다.

Luzin은 "기본적으로 당신은 Cisco 라우터 또는 스위치처럼 두 스테이트풀 에이전트 간의 라우터 역할을 합니다. 이들은 당신을 대신하여 작업을 수행하지만 통신할 능력이 없습니다. 따라서 당신은 이들에게 프롬프트를 입력해야 합니다."라고 설명했습니다.

루프 엔지니어링과 같은 현재 접근 방식은 에이전트가 서로에게 프롬프트를 입력하도록 시도하지만, 복잡한 Python 또는 TypeScript 추상화를 관리해야 하는 개발자에게 부담을 줍니다.

Luzin은 "간단한 것이 모든 문제를 해결합니다. 그렇죠? 그래서 이것이 당신의 변형된 시스템이 아마도 프로덕션 MCP에서 어떻게 보이는지, 당신이 매우 발전했다면 A2A일 것이고 간단하게 들립니다. 에이전트를 도구로 호출합니다... 이것은 완전히 무상태입니다."라고 비판했습니다.

MCP와 같은 프로토콜은 에이전트를 무상태 도구로 취급하여 영구적이고 스테이트풀한 세션 유지를 복잡하게 만드는 반면, A2A는 양 당사자가 클라이언트와 서버로 작동해야 하므로 REST API 시간 초과, 메시지 지속성 및 서비스 검색과 같은 문제가 발생합니다.

예를 들어, 텔레그램과 통합하려면 5단계, 디스코드 7단계, 슬랙 8단계, 왓츠앱은 11가지의 개별 수동 작업이 필요합니다.

진보에도 불구하고 AI 에이전트는 여전히 고립되어 서로를 직접 인지하거나 통신할 수 없으므로 수동 계획 및 메시지 전달이 필요합니다.

이러한 에이전트 간 통신의 부족은 다중 에이전트 조정이 가상적인 문제가 아니라 개발자들이 현재 직면하고 있는 시급한 실제 문제임을 의미합니다.

Luzin은 이러한 고립을 강조하며 "당신의 에이전트는 여전히 혼자입니다. 그들은 서로를 볼 수 없습니다. 그들은 서로 통신할 수 없습니다. 그들은 디지털 독방에 갇혀 있습니다."라고 말했습니다.

이질적인 에이전트 프레임워크를 연결하는 것은 상당한 기술적 복잡성을 야기하며, 본질적으로 분산 시스템 문제로 전환됩니다.

이러한 시스템은 신뢰할 수 있는 메시지 전달, 재시도, 메시지 순서 유지 등 기본적인 전송 계층 문제를 해결해야 합니다.

연속성을 보장하려면 지속성, 하이드레이션, 그리고 Docker 컨테이너나 네트워크 포트와 관련된 충돌과 같은 환경 충돌에 대한 강력한 처리가 필요하며, 다양한 프레임워크에 걸쳐 이질적인 ID를 바인딩하고 통신을 결정적 라우팅이 가능한 '룸'과 '채널'로 추상화해야 합니다.

이 플랫폼은 Codex 및 LangGraph를 포함한 다양한 에이전트의 프로그래밍 방식 등록 및 온보딩을 용이하게 하며, 양자 동의 및 연결 요청을 통해 안전한 사용자 간 통신을 보장합니다.

Luzin이 설명했듯이 Band는 에이전트 ID, 감사 추적 및 다양한 에이전트 세션에 걸친 결정론적 라우팅을 관리합니다. "우리는 모든 에이전트를 연결하고, 배포된 모든 프레임워크의 모든 에이전트에 대해 글로벌 협업 계층을 추가합니다."

개발자들은 수많은 고립된 에이전트 세션을 조정하는 데 필요한 수동 라우팅으로 인해 자주 어려움을 겪으며 비효율성을 초래합니다.

이러한 파편화된 접근 방식은 에이전트 활동, 토큰 비용, 작업 분배에 대한 명확한 가시성이 부족한 관리자에게 심각한 운영 사각지대를 만들고, 중앙 집중식 관리 계층 없이는 에이전트 작업에 대한 인간 감독을 정량화하기 어렵게 만듭니다.

Luzin은 "간식을 먹으러 갔다가 돌아오면 에이전트가 무엇을 했는지 전혀 알 수 없습니다."라고 언급했습니다.

Luzin은 "Gem은 내부 제품입니다. 이것이 우리가 소프트웨어를 개발하는 방식이며 Band 위에 구축했습니다."라고 말했습니다.

Gem 플랫폼은 Claude 및 Codex와 같은 에이전트가 생성한 작업을 캡처하여 사용자가 로컬 세션과 팀 구성원과의 공유 세션을 모두 추적할 수 있도록 합니다.

이 플랫폼은 에이전트가 상호 작용하는 소프트웨어 구성 요소를 보여주는 실시간 시각적 지도를 제공하여 작업에 대한 전례 없는 가시성을 제공합니다.

Luzin은 "또한 우리는 에이전트가 작업 중인 소프트웨어 아키텍처의 레이아웃을 설명할 수 있는 방법을 제공합니다. 이것이 오른쪽에 보이는 것입니다. 그리고 에이전트가 현재 어디에서 작업하고 있는지, 어떤 구성 요소를 실시간으로 만지고 있는지 실시간으로 볼 수 있습니다."라고 설명했습니다.

원격 팀 구성원은 세션에 원활하게 참여하여 AI 에이전트 및 다른 인간과 협력하여 복잡한 문제를 함께 해결할 수 있습니다.

예를 들어, 전문 보안 에이전트는 수동 복사 또는 여러 사용자 간의 기술 관리 없이 대화에 초대되어 전문 기술을 활용할 수 있습니다.

Luzin은 "보안 에이전트의 기술을 유지 관리하는 보안 전문가가 있다면, 그의 기술을 복사할 필요가 없습니다. 그의 에이전트에게 이 대화에 참여하여 저를 위해 해결해 달라고 요청하기만 하면 됩니다."라고 설명했습니다.

Gem 대시보드는 로컬 및 원격 에이전트 모두에 대한 포괄적인 비용 통계를 제공하여 관리자에게 리소스 할당 및 사용에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.

에이전트는 기본 메시징 기능을 사용하여 통신하므로 개발자가 에이전트 간 상호 작용을 위해 복잡한 Python 루프 스크립트를 직접 코딩할 필요가 없습니다.

관리자는 개발자 주도의 기여와 순수하게 AI가 생성한 작업을 구분하여 귀속을 추적할 수 있으므로 사용량 및 관련 비용에 대한 완전한 가시성을 확보할 수 있습니다.

Luzin은 엔지니어링 관리자, 개발자 및 아키텍트가 PRD, SRS 및 구현 검토와 같은 작업에 Claude 및 Codex의 다른 인스턴스를 사용하는 실제 작업을 시연했습니다.

이 플랫폼은 완전한 사용량 및 비용 귀속을 제공하여 관리자가 개발자가 코드 푸싱에 적극적으로 참여하는지 또는 작업이 전적으로 AI가 생성한 것인지 판단할 수 있도록 합니다.

에이전트를 클릭하면 글로벌 플랫폼에 연결된 모든 실행 중인 Claude 및 Codex 인스턴스와 함께 룸, 애플리케이션 및 작업 상태(완료, 보류 중, 진행 중)가 표시됩니다.

이 시스템은 개발자가 수많은 패키지를 가져올 필요 없이 다양한 도구와 플랫폼을 연결하여 미래 소프트웨어 개발을 간소화하여 Salesforce, Slack, Databricks, Claude 및 Codex 간의 협업을 강화하는 것을 목표로 합니다.