인간의 업무 소통 방식을 분석하여 설계한 20배~17,000배 효율적인 AI 에이전트 통신 프로토콜 'NEXUS'

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• 에이전트 간 통신 시 자연어 대신 JSON Schema와 같은 엄격한 타입을 사용하여 모호성을 제거해야 한다.
• 모든 메시지에 전체 컨텍스트를 포함하는 대신 공유 메모리(Shared Memory)를 활용하여 토큰 낭비를 줄여야 한다.
• 메시지에 우선순위(Critical, High, Normal 등)를 부여하여 시스템의 응답성을 최적화해야 한다.

멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)

— 여러 개의 독립적인 AI 에이전트가 서로 협력하거나 경쟁하며 복잡한 목표를 달성하는 시스템이다. 각 에이전트가 특정 역할을 수행하며 통신을 통해 정보를 교환하는 구조가 핵심이다.

의미적 모호성(Semantic Ambiguity)

— 언어적 표현이 여러 가지 의미로 해석될 수 있어 소통의 혼선을 초래하는 상태이다. AI 에이전트 간 소통에서는 이를 제거하기 위해 엄격한 데이터 규격(Schema)을 사용하는 것이 중요하다.

토큰 효율성(Token Efficiency)

— LLM이 처리하는 텍스트 단위인 토큰을 최소한으로 사용하면서 최대한의 정보를 전달하는 능력이다. 비용 절감과 처리 속도 향상을 위해 멀티 에이전트 설계에서 필수적으로 고려된다.

JSON 스키마(JSON Schema)

— JSON 데이터의 구조를 정의하고 유효성을 검사하기 위한 표준 형식이다. 에이전트 간에 주고받는 메시지의 형식을 강제하여 통신 오류를 방지하는 역할을 한다.

이벤트 소싱(Event Sourcing)

— 데이터의 최종 상태만 저장하는 대신 데이터에 가해진 모든 변경 이력을 순차적으로 기록하는 방식이다. 시스템의 상태 변화를 완벽하게 추적하고 재현할 수 있게 한다.