구글 딥마인드(Google DeepMind), '에이전틱 웹(Agentic Web)'을 위한 프로토콜 공개

자율 시스템 진화의 결정적인 순간에, 구글 딥마인드의 연구원들은 인공지능 에이전트가 작업을 할당, 실행 및 검증하는 방식을 혁신하기 위해 설계된 프로토콜인 **지능형 AI 위임(Intelligent AI Delegation)**을 위한 포괄적인 프레임워크를 발표했습니다. 2026년 2월 12일에 공개된 이 연구는 신흥 "에이전틱 웹"의 핵심 병목 현상, 즉 현재의 멀티 에이전트 시스템이 취약하고 하드코딩된 휴리스틱에 굴복하지 않고 복잡하고 개방적인 협업을 처리하지 못하는 문제를 해결합니다.

네나드 토마셰프(Nenad Tomašev), 마티야 프랭클린(Matija Franklin), 사이먼 오신데로(Simon Osindero)가 집필한 이 제안서는 AI가 단순한 챗봇에서 기능적인 경제 계층으로 확장되기 위해서는 에이전트가 인간의 위계 구조를 반영한 조직 원칙, 특히 권한, 책임 및 책무의 이전을 채택해야 한다고 주장합니다.

단순한 작업 분할을 넘어서

딥마인드 연구의 핵심 논지는 현재의 위임 방식이 불충분하다는 것입니다. 전통적인 소프트웨어 아키텍처에서 위임은 종종 서브루틴을 "아웃소싱"하는 것과 동의어이며, 이는 경직되고 예측 가능한 프로세스입니다. 그러나 자율 에이전트의 개방형 네트워크(에이전틱 웹)에서는 환경 조건이 변하거나 서브 에이전트가 예기치 않은 변수에 직면할 때 이러한 접근 방식이 실패합니다.

딥마인드의 프레임워크는 위임을 단순히 업무를 분배하는 것이 아니라 "권한 이전을 포함하는 작업 할당과 관련된 일련의 결정"으로 재정의합니다. 이러한 구분은 매우 중요합니다. 이는 위임자 에이전트가 할당의 위험, 수임자의 역량 및 신뢰 구축 메커니즘을 동적으로 평가해야 함을 의미합니다.

연구원들은 기존 시스템에 **이전 가능한 책무성(transitive accountability)**이 부족하다고 강조합니다. 에이전트 A가 에이전트 B에게 위임하고, 에이전트 B가 다시 에이전트 C에게 위임하는 시나리오에서, 현재의 프레임워크는 오류에 대한 책임이 누구에게 있는지에 대한 "관리 연속성"을 놓치는 경우가 많습니다. 새로운 프레임워크는 에이전트 B가 에이전트 C의 작업에 대해 에이전트 A에게 전적으로 책임을 지는 프로토콜을 시행하며, 이를 위해 암호화 증명과 엄격한 검증 체인이 필요합니다.

지능형 위임의 다섯 가지 기둥

이러한 개념을 구체화하기 위해 딥마인드 팀은 프레임워크를 다섯 가지 핵심 요구 사항을 중심으로 구성했습니다. 이러한 기둥은 높은 수준의 조직 목표를 특정 기술 구현에 매핑하여, 에이전트가 적대적이거나 리소스가 제한된 환경에서도 견고하게 작동할 수 있도록 보장합니다.

다음 표는 프레임워크의 요구 사항과 기술적 실행 사이의 아키텍처 대응 관계를 개략적으로 설명합니다.

표 1: 지능형 위임 프레임워크 아키텍처

신뢰 엔지니어링: '계약 우선' 분해

이 논문에서 기술적으로 가장 중요한 기여는 아마도 **계약 우선 분해(Contract-First Decomposition)**의 도입일 것입니다. 이 엔지니어링 전략은 전통적인 위임 모델을 완전히 뒤집습니다.

(AutoGen 또는 CrewAI와 같은 초기 프레임워크에서 볼 수 있는 것과 같은) 현재의 많은 멀티 에이전트 워크플로우에서, 주 에이전트는 예를 들어 "연구 논문 작성"과 같은 광범위한 작업을 할당하고 서브 에이전트가 이를 올바르게 해석하기를 기대합니다. 딥마인드의 제안은 이러한 모호성을 거부합니다. 계약 우선 원칙에 따라, 위임자는 결과가 정확하게 검증될 수 없는 한 작업을 할당할 수 없습니다.

작업이 너무 주관적이거나 복잡하여 즉시 검증할 수 없는 경우, 시스템은 이를 재귀적으로 분해해야 합니다. 이 "분해 루프"는 하위 작업이 유닛 테스트 통과, 정식 수학적 증명 충족 또는 엄격한 데이터 스키마 충족과 같은 특정 자동 검증 기능과 일치할 때까지 계속됩니다. 이를 통해 에이전틱 웹이 점검되지 않은 환각(hallucinations)의 혼란스러운 소음이 되는 대신, 검증 가능한 작업 단위의 구조화된 네트워크가 되도록 보장합니다.

적응형 재할당 및 자기 수정

2024년 당시 에이전트 프레임워크의 주요 실패 모드는 에이전트가 작업을 실패하고 전체 워크플로우가 중단되는 "교착 상태"였습니다. 지능형 AI 위임 프레임워크는 **적응형 작업 재할당(Adaptive Task Reassignment)**을 도입합니다.

위임자는 (동적 평가 기둥에서 언급된 바와 같이) 수임자의 "상태 및 용량"을 지속적으로 모니터링하기 때문에, 실시간으로 성능 저하를 감지할 수 있습니다. 서브 에이전트가 너무 느리게 작동하거나 규정을 준수하지 않는 결과물을 생성하기 시작하면, 상위 에이전트는 실행 도중에 권한을 취소하고 네트워크의 다른 노드에 작업을 재할당할 수 있습니다. 이 기능은 시스템 복원력에 필수적이며, 결함이 있는 에이전트 하나가 전체 엔터프라이즈 워크플로우를 중단시키는 것을 방지합니다.

미래 경제에 미치는 영향

이 프레임워크의 출시는 암호화 토큰을 사용하여 이러한 위임 제한을 시행하는 TypeScript 라이브러리인 **DelegateOS**와 같이 이러한 이론을 구현하는 실제 도구의 출시와 때를 같이 합니다. 이는 이 연구가 단지 이론적인 것에 그치지 않고 이미 인터넷의 "배관"에 영향을 미치고 있음을 시사합니다.

신뢰 및 책무성 계층을 해결함으로써, 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 사실상 기계 간 경제(machine-to-machine economy)를 위한 기본 규칙을 세우고 있습니다. 에이전트가 신뢰 없이 작업을 위임하고, 스마트 계약을 통해 완료를 검증하며, 암호화 체인을 통해 서로에게 책임을 물을 수 있게 되면, AI가 자율적으로 달성할 수 있는 범위는 단순한 지원에서 복잡한 다중 이해관계자 프로젝트 관리로 확장됩니다.

에코시스템이 이러한 표준을 채택함에 따라, 개발자들은 성공에 대한 정의가 작업 자체에 대한 지침보다 더 엄격하게 코딩되는 "프롬프트 엔지니어링" 오케스트레이터에서 계약 엔지니어링(contract engineering) 시스템으로의 전환을 기대할 수 있습니다.