대규모 언어 모델(LLM)은 API 및 도구 인터페이스를 포함한 특정 도메인 언어(DSL)를 학습하는 능력을 통해 AI 에이전트의 성능을 향상시켰습니다. 이러한 능력은 MCP와 같은 프로토콜을 통해 표준화되고 있는 도구 호출을 통해 예비 계산을 수행하고 작동할 수 있는 AI 에이전트의 생성을 가능하게 했습니다. 그러나 LLM은 무한정 커질 수 없는 컨텍스트 창으로 인해 메모리 및 계산 능력에 제약이 있습니다. 에이전트 협업은 점점 더 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적이며, 계산 시스템이 다양한 유형의 메모리에 의존하여 확장하는 방식과 유사합니다. "에이전트 인터넷(IoA)"은 협업 엔티티 간에 계산을 분산시켜 에이전트가 확장할 수 있도록 하는 통신 스택을 나타냅니다. 현재 네트워크 아키텍처 스택(OSI 및 TCP/IP)은 의미 이해를 통한 에이전트 협업이 아닌 호스트 및 프로세스 간의 데이터 전송을 위해 설계되었습니다. 이러한 격차를 해결하기 위해 에이전트 통신 계층(L8)과 에이전트 의미 협상 계층(L9)의 두 가지 새로운 계층을 제안합니다. L8은 통신 구조를 공식화하고, 메시지 봉투, 발화 행위 수행(예: REQUEST, INFORM) 및 상호 작용 패턴(예: 요청-응답, 게시-구독)을 표준화하며 MCP와 같은 프로토콜을 기반으로 구축됩니다. 현재 존재하지 않는 L9은 통신의 의미를 공식화하여 에이전트가 "공유 컨텍스트"를 발견, 협상 및 고정할 수 있도록 합니다. 공유 컨텍스트는 상호 작용과 관련된 개념, 작업 및 매개변수를 정의하는 공식 스키마입니다. 이러한 계층은 함께 확장 가능하고 분산된 에이전트 협업을 위한 기반을 제공하여 차세대 멀티 에이전트 시스템을 가능하게 합니다.
