대규모 모델 기반 AI 에이전트의 등장으로 의사결정, 협업 및 적응성에 대한 다중 에이전트 시스템(MAS)에 대한 관심이 높아졌습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 통합 프로토콜을 통해 도구 호출 및 데이터 교환 문제를 해결하지만 에이전트 수준의 협업을 구성하는 기능은 부족합니다. 이러한 간극을 해소하기 위해 본 논문에서는 Role-Goal-Process-Service(RGPS) 표준을 기반으로 하는 서비스 지향적 패러다임인 Agent Network 기반 Agent-as-a-Service(AaaS-AN)를 제안합니다. AaaS-AN은 두 가지 핵심 구성 요소를 통해 에이전트 생성, 통합, 상호 운용성 및 네트워크 협업을 포함한 전체 에이전트 수명 주기를 통합합니다. (1) 작업 및 역할 종속성에 따라 네트워크 내에서 자체적으로 구성되는 에이전트 및 에이전트 그룹을 정점으로 모델링하는 동적 Agent Network; (2) 서비스 검색, 등록 및 상호 운용성 프로토콜을 통합하는 서비스 지향적 에이전트. 이들은 실행 그래프를 활용하여 분산 조정, 컨텍스트 추적 및 런타임 작업 관리를 가능하게 하는 서비스 스케줄러에 의해 조정됩니다. 수학적 추론 및 애플리케이션 수준 코드 생성 작업에서 AaaS-AN을 검증했으며, 최첨단 기준선을 능가하는 성능을 보였습니다. 특히, 100개 이상의 에이전트 서비스를 포함하는 에이전트 그룹, RPA(Robotic Process Automation) 워크플로 및 MCP 서버를 기반으로 AaaS-AN을 기반으로 MAS를 구축했습니다. 또한 MAS에서 장기간 협업에 대한 향후 연구를 촉진하기 위해 10,000개의 장기간 다중 에이전트 워크플로를 포함하는 데이터 세트를 공개합니다.