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From Semantic Web and MAS to Agentic AI: A Unified Narrative of the Web of Agents

Created by
  • Haebom

저자

Tatiana Petrova (SEDAN SnT, University of Luxembourg, Luxembourg, Luxembourg), Aleksandr Puzikov (SEDAN SnT, University of Luxembourg, Luxembourg, Luxembourg), Boris Bliznukov (SEDAN SnT, University of Luxembourg, Luxembourg, Luxembourg), Radu State (SEDAN SnT, University of Luxembourg, Luxembourg, Luxembourg)

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 주목받고 있는 에이전트 웹(WoA)에 대한 최초의 포괄적인 진화적 개요를 제시한다. 기존의 다중 에이전트 시스템(MAS) 및 시맨틱 웹 연구와 최신 LLM 기반 프레임워크 연구 간의 단절을 극복하고, A2A, MCP와 같은 현대 프로토콜이 FIPA 표준 및 OWL 기반 시맨틱 에이전트의 한계를 극복하기 위한 진화적 반응임을 보여준다. 4축 분류 체계(시맨틱 기반, 통신 패러다임, 지능의 위치, 발견 메커니즘)를 도입하여 다양한 세대의 에이전트 아키텍처를 비교 분석하고, 지능의 위치가 외부 데이터 또는 플랫폼에서 에이전트의 핵심 모델(LLM)로 이동하는 패러다임 전환을 확인한다. 마지막으로, 강력하고 개방적이며 신뢰할 수 있는 WoA 생태계 구축을 위해서는 새로운 프로토콜뿐 아니라 분산 ID, 경제 모델, 보안, 거버넌스 등의 사회기술적 과제 해결이 필수적임을 강조하며, 향후 연구 방향을 제시한다.

시사점, 한계점

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시사점:
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WoA의 진화 과정을 최초로 종합적으로 분석하여, 현대 프로토콜과 이전 표준 간의 연관성을 명확히 제시하였다.
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4축 분류 체계를 통해 다양한 에이전트 아키텍처를 체계적으로 비교 분석하는 새로운 프레임워크를 제공하였다.
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LLM 기반 에이전트에서의 '지능의 위치' 변화라는 핵심적인 패러다임 전환을 밝혀냈다.
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WoA 생태계 구축을 위한 향후 연구 과제(분산 ID, 경제 모델, 보안, 거버넌스 등)를 제시하였다.
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한계점:
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본 논문에서 제시된 4축 분류 체계의 포괄성 및 실용성에 대한 추가적인 검증이 필요하다.
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사회기술적 과제 해결을 위한 구체적인 연구 방법론 제시가 부족하다.
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특정 LLM 또는 프레임워크에 대한 편향성이 존재할 가능성이 있다.
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