본 논문은 챗봇, 코파일럿, 에이전트 등 AI 도구가 전문 지식 업무를 지원하는 가운데, 이러한 시스템들이 여전히 단편적이며 지속적이고 적응적인 협업을 위한 구조적 기반이 부족하다는 점을 지적합니다. 따라서 상호작용, 프로세스, 인프라의 세 가지 상호 의존적인 차원을 통합하는 계층적 인간-에이전트 시스템 프레임워크를 제안합니다. 특히, 명시적, 검사 가능, 적응 가능한 프로세스를 중심으로 설계하여 인간과 에이전트가 변화하는 목표에 맞춰 조정하고 시간에 걸쳐 협력할 수 있도록 합니다. 이 모델은 현재 도구의 한계를 명확히 하고, 새로운 시스템 설계 접근 방식을 통합하며, 연구자와 AI 시스템 개발자에게 새로운 기회를 제시합니다. 구조화된 협업에 기반한 지능형 행동을 통해 인간-에이전트 협업을 특정 작업 증강이 아닌 실제 업무를 위한 일관되고 조율된 시스템으로 재구상합니다.
