자율적 에이전트의 미래, Argus로 다시 쓰다
BDI 아키텍처와 통신 프로토콜의 혁신적 융합
서론: 자율적 다중 에이전트 시스템, 그 한계와 가능성
현대의 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems, MAS)은 자율성(autonomy)과 이질성(heterogeneity)을 핵심 가치로 삼는다. 즉, 각 에이전트는 독립적으로 사고하고 행동하며, 서로 다른 조직이나 이해관계를 대표하는 다양한 행위자(agent)일 수 있다. 하지만 이러한 시스템을 설계하고 구현하는 과정에서 하나의 큰 벽에 부딪히게 된다. 바로 의사소통(communication)이다.
기존의 BDI(Belief-Desire-Intention) 기반 에이전트 프로그래밍 프레임워크는 내적 추론 능력은 뛰어나지만, 에이전트 간의 통신을 효과적으로 처리하는 데 한계가 있다. 반대로, 통신 중심 모델은 상호작용을 정교하게 모델링할 수 있으나 개별 에이전트의 내부 논리나 자율성은 무시된다.
이러한 간극을 해소하기 위해 제안된 것이 바로 Argus다. 이 글에서는 2025년 Artificial Intelligence 저널에 게재 예정인 논문 "아르구스: 신념-욕구-의도 아키텍처에서 통신 프로토콜을 활용한 프로그래밍(Argus: Programming with Communication Protocols in a Belief-Desire-Intention Architecture)"을 바탕으로, Argus가 기존 MAS 설계의 한계를 어떻게 극복하는지, 그리고 그 실용적 의미는 무엇인지 심층적으로 탐구해본다.
Argus란 무엇인가?
Argus는 두 가지 상이한 접근법 — BDI 기반 에이전트 프로그래밍과 정보 중심 통신 프로토콜(Information Protocols) — 을 결합한 새로운 에이전트 프로그래밍 모델이다.
핵심적으로 Argus는 다음 세 가지를 제공한다:
- 프로토콜과 BDI의 통합 아키텍처 및 형식 의미론
- 코드 생성 기반의 에이전트 구현 모델
- 메시지 무결성(integrity) 검사를 통한 에이전트 검증 도구
기존 BDI 프레임워크(논문에서는 Jason 사용)를 그대로 유지하면서, 그 안에 통신 프로토콜을 삽입해 에이전트 간 느슨한 결합(loose coupling)을 가능하게 한 것이 가장 큰 특징이다.
왜 Argus인가? 기존 방식의 한계
1. Jason의 통신 모델 한계
Jason은 대표적인 BDI 프로그래밍 언어로, 강력한 내적 추론 모델과 간단한 통신 프리미티브를 제공한다. 하지만 Jason의 통신은 다음과 같은 한계를 갖는다:
- 고정된 performative(KQML 스타일): 통신 메시지는 'tell', 'ask', 'achieve' 등의 고정된 형식으로 제한된다.
- 에이전트 간 강한 결합: 수신자가 메시지를 수신하고 해석하는 방식은 송신자의 의도에 과도하게 의존한다.
- 프로토콜 부재: 메시지 흐름을 설계하거나 검증할 명시적 모델이 없다.
2. 상호작용 중심 모델의 잠재력
정보 중심 프로토콜(BSPL 등)은 메시지의 정보 흐름을 중심으로 설계된다. 각 메시지는 입력(in)과 출력(out) 파라미터로 구성되며, 에이전트는 자신이 알고 있는 정보만을 바탕으로 메시지를 보낼 수 있다. 이로 인해:
- 메시지 순서에 의존하지 않는 통신이 가능하다.
- 정형 검증(formal verification)이 수월하다.
- 이질적인 에이전트 간 상호 운용성이 향상된다.
Argus의 구조: 두 세계의 통합
Argus는 BDI 에이전트와 정보 중심 프로토콜을 연결하는 Adapter를 중심으로 구성된다. 이 Adapter는 다음 기능을 수행한다:
- 메시지 수신 및 발신 시 로컬 상태(Local State)와 비교하여 유효성 검증 수행
- 유효한 메시지는 로컬 상태에 belief로 추가
- 에이전트는 이 belief를 기반으로 계획(plan)을 실행
이때 내부 상태(internal state)는 에이전트 고유의 정보와 추론을 담고 있으며, 외부와의 통신에는 영향을 미치지 않는다. 이처럼 내부 상태와 로컬 상태의 분리는 에이전트 자율성 보장이라는 BDI의 핵심 철학을 유지하면서도 통신의 구조화된 처리라는 상호작용 중심 모델의 이점을 모두 흡수한다.
학습 예시: 교수-조교-학생 시나리오
논문에서는 미국 대학의 시험 상황을 모델링한 사례를 통해 Argus의 작동 방식을 설명한다. 예를 들어:
- 교수는 각 학생에게 시험 문제를 보낸다.
- 조교는 교수로부터 채점 기준을 받고, 학생으로부터 답안을 수신한 뒤 이를 평가하여 교수에게 점수를 보낸다.
이 시나리오에서 각 메시지는 BSPL 스타일로 설계되어 있고, 에이전트는 자신의 로컬 상태만으로 유효성을 판단하여 메시지를 발신한다. 이로 인해 메시지 수신 순서에 상관없이 시스템 전체가 정상적으로 작동하게 된다.
개인적으로 이 시나리오의 흥미로운 점은 MAS 간 복수 역할 구성이 가능하다는 것이다. 예컨대 교수 하나가 여러 MAS(시험 상황)에서 동시에 작동할 수 있으며, 메시지 처리와 상태 업데이트는 각각 독립적으로 이루어진다. 이는 실세계의 유연한 역할 수행 구조를 매우 자연스럽게 반영한다.
비판적 고찰: 정말 "만능 해법"일까?
Argus는 BDI와 정보 중심 통신의 통합이라는 면에서 분명히 혁신적이다. 하지만 다음과 같은 잠재적 한계도 존재한다:
- 학습 곡선 문제: 정보 중심 프로토콜(BSPL 등)의 개념이 익숙하지 않은 개발자에게는 초기 진입 장벽이 존재할 수 있다.
- 복잡한 프로토콜 설계: 프로토콜의 유효성과 무결성을 유지하려면 정교한 설계와 검증이 필요하다.
- 성능 이슈: 에이전트 간 메시지가 많아질수록 Adapter의 상태 관리와 메시지 검증에 따른 오버헤드가 발생할 수 있다.
그럼에도 불구하고, 이러한 한계는 대부분 기술적 진화나 툴링 개선으로 극복 가능하다고 본다. 특히 논문에서 제안한 자동 코드 생성 도구는 프로토콜 기반 에이전트 구현의 복잡성을 상당 부분 완화해줄 수 있다.
실생활 적용 가능성: MAS의 새로운 미래
Argus는 단순한 이론적 제안이 아니라, 실질적으로 다양한 분야에 응용 가능한 잠재력을 갖는다. 예를 들어:
- 스마트 시티: 다양한 이해관계자(시민, 공공기관, 기업 등) 간의 자율적 협업을 MAS 기반으로 설계 가능
- 금융 거래: 스마트 컨트랙트 기반의 협약 체결 및 이행을 에이전트 간 프로토콜로 모델링 가능
- 헬스케어: 환자, 병원, 보험사 간의 정보 교환 및 결정을 에이전트 기반으로 처리 가능
특히 데이터 프라이버시와 자율성이 중요한 도메인에서는, 내부 상태와 외부 상호작용의 분리가 큰 장점으로 작용할 수 있다.
결론: Argus가 열어가는 MAS의 새로운 지평
Argus는 MAS 설계의 새로운 패러다임을 제시한다. 기존의 BDI 아키텍처의 장점인 자율성과 추론 능력을 유지하면서도, 정보 중심 통신 프로토콜의 유연성과 검증 가능성을 흡수함으로써 더 강력하고 유연한 에이전트 시스템을 구현할 수 있게 되었다.
향후 연구에서는 다음과 같은 확장이 기대된다:
- 다양한 BDI 프레임워크(CAN, GOAL 등)와의 호환성 실험
- 프로토콜 기반 협상, 신뢰, 윤리 규범 등 고차 상호작용 모델의 통합
- 대규모 에이전트 시스템에서의 성능 최적화 및 분산 처리 기술 개발
Argus는 단순한 도구가 아닌, 에이전트 기반 시스템 설계 철학의 전환점이라 평가할 수 있다.
출처 논문
Christie V, S.H., Singh, M.P., & Chopra, A.K. (2025). Argus: Programming with Communication Protocols in a Belief-Desire-Intention Architecture. Artificial Intelligence, 104398. https://doi.org/10.1016/j.artint.2025.104398