AI 에이전트 상태 통신을 위한 결정론적 8비트 프로토콜, Agent Braille (AB-1)

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핵심 요약

Agent Braille(AB-1)은 AI 에이전트 간 상태 정보를 기계적으로 교환하기 위한 결정론적 8비트 통신 프로토콜이다. Unicode Braille 패턴(U+2800–U+28FF)을 활용하며, 기존 토크나이저에서 발생하는 다중 토큰 문제를 해결하기 위해 전용 어휘 확장을 제공한다. 공개된 벤치마크 결과, 기존 JSON 기반 상태 추적 대비 토큰 사용량을 약 92%에서 97%까지 절감하는 효율성을 보였다. 오류 검출 및 교정을 위한 하드닝된 명령 코드 체계를 포함하며, 모델 독립적인 설계를 지향한다.

배경

Python 환경, LLM 토크나이저 및 임베딩에 대한 이해, 에이전트 상태 관리 개념

대상 독자

AI 에이전트 시스템을 설계하거나 LLM의 토큰 효율성을 최적화하려는 개발자

의미 / 영향

이 프로토콜은 에이전트 간 통신에서 발생하는 토큰 오버헤드를 획기적으로 줄여, 긴 대화나 복잡한 상태 관리가 필요한 에이전트 시스템의 비용 효율성을 크게 개선한다. 특히 모델 독립적인 설계로 다양한 환경에 범용적으로 적용 가능하다.

섹션별 상세

기존 LLM 토크나이저는 Braille 문자를 다중 토큰으로 처리하여 상태 추적에 비효율적이다. AB-1은 전용 어휘 확장을 통해 각 Braille 셀을 정확히 1토큰으로 매핑하여 원자성을 확보한다.

AB-1은 8비트 인코딩을 통해 256개의 상태를 표현하며, 단일 패리티 체크(오류 검출) 및 Hamming [8,4,4] 코드(오류 교정)를 적용해 통신 신뢰성을 높였다.

Claude Code 세션 로그 등 실제 데이터를 기반으로 테스트한 결과, JSON 기반 상태 추적 방식 대비 토큰 사용량을 92~97% 절감했다.

이 프로토콜은 특정 모델에 종속되지 않도록 설계되었으며, 참조 구현체와 벤치마크 도구를 포함해 재현 가능한 실험 환경을 제공한다.

실무 Takeaway

AI 에이전트의 상태 추적 시 JSON 대신 Braille 기반 인코딩을 사용하면 토큰 비용을 90% 이상 획기적으로 줄일 수 있다.
토크나이저의 동작 방식에 따라 특수 문자가 다중 토큰으로 분할될 수 있으므로, 효율적인 통신을 위해 전용 어휘 확장이 필요하다.
에이전트 간 통신 프로토콜 설계 시 오류 검출 및 교정 코드(Hamming code 등)를 포함하여 결정론적 신뢰성을 확보해야 한다.

언급된 리소스

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