AI 에이전트로 구성된 의료 시스템을 상상해보세요. 하나는 증상 평가, 다른 하나는 일정 관리, 세 번째는 보험, 네 번째는 약국을 담당합니다. 각각은 도메인 전문가이지만, 인간 중재자 없이는 환자 치료를 조정할 수 없습니다. Outshift by Cisco의 SVP이자 GM인 Vijoy Pandey가 말하듯, "지능은 이미 있습니다. 부족한 것은 네 명의 낯선 사람을 하나의 팀으로 만드는 연결 조직입니다."

Outshift의 해결책은 "인지 인터넷(Internet of Cognition)"이라는 의미론적 계층으로, "에이전트 인터넷(Internet of Agents)"(오픈소스 프로젝트 AGNTCY, 현재 Linux Foundation 산하)이라는 연결 계층 위에 구축됩니다. 이를 통해 에이전트는 서로를 발견하고, 신원을 증명하며, 의도, 맥락, 추론을 공유할 수 있습니다. Pandey에 따르면, 이것은 "분산형 인공 초지능으로 가는 길의 다음 단계"입니다.

수년간 AI는 수직적 확장(더 큰 모델, 더 많은 데이터, 더 많은 컴퓨팅)에 초점을 맞춰 왔습니다. 그러나 시스템 간 문제 해결을 가능하게 하려면 다음 축은 수평적이어야 합니다. 다중 에이전트 시스템은 이미 소프트웨어 엔지니어링, 신약 개발, 과학 시뮬레이션에서 테스트되고 있지만, 결과는 실망스럽습니다. 한 연구에 따르면 7개의 오픈소스 다중 에이전트 시스템의 실패율은 41%에서 87% 사이였습니다. "연결된 에이전트는 조정된 행동을 잘 처리합니다. 본 적 있는 모양의 작업을 나누어 전달하는 것이죠,"라고 Pandey는 설명합니다. "그들이 할 수 없는 것은 공통 목표를 유지하고, 그들 중 누구도 해결하도록 훈련받지 않은 것을 향해 추론하는 것입니다."

해결책은 더 나은 프롬프트가 아니라 더 나은 아키텍처입니다. Outshift의 Mycelium 조정 계층(오픈소스)은 공유 의도를 위한 인지 상태 프로토콜을 사용합니다. 내부 테스트에서 구조화되지 않은 그룹은 14개 시나리오 중 약 3분의 1의 확률로 결정에 도달한 반면, 조정 프로토콜은 이를 93%로 높였습니다. 인지 패브릭은 공유된 제도적 기억을 제공하여 "조직적 기억상실증"을 방지하고, 가드레일 기술(GAT)을 갖춘 인지 증폭기는 보안을 유지하면서 공유 추론을 가능하게 합니다.

그러나 인지 공유는 의도하지 않은 위임, 프롬프트 인젝션, 메모리 중독, 과도한 권한을 가진 에이전트와 같은 위험을 초래합니다. 여기에 Continuous Agent Semantic Authorization(CASA)이 등장합니다. 이는 오픈소스 GAT로, 각 도구 요청을 원래 작업과 지속적으로 확인합니다. 예를 들어, 환자 기록을 요약하라는 지시를 받은 에이전트가 전체 데이터베이스를 질의하기 시작하면 요청이 더 이상 일치하지 않으므로 거부됩니다. "오늘날의 통제는 역할이나 세션에 범위가 지정되어 있으며 작업에는 적용되지 않습니다,"라고 Pandey는 말합니다. "대략 90%의 경우, 에이전트는 자신이 맡은 작업에 대해 승인되었는지 확인할 방법이 없습니다."

Pandey는 기업들이 현재 인간의 인계가 필요한 세 네 팀에 걸친 하나의 교차 기능 워크플로우로 시작하라고 조언합니다. "개방형 상호 운용 가능 인프라에서 작은 다중 에이전트 시스템으로 구축하고, 측정 가능한 기준선을 설정하세요,"라고 그는 말합니다. "한 에이전트의 통찰력이 다른 에이전트를 더 나아지게 만드는 지점을 추적하세요. 그것이 수평 축이 작동하고 있다는 신호입니다." 그가 말하듯, "문제는 열려 있고, 인프라는 아직 작성 중입니다. 지금이 그것을 구축할 순간입니다."