에이전트 거버넌스의 시작: MCP가 제공하는 호환성 및 보안을 위한 기술 청사진
지능형 에이전트에 대한 수요가 사용자 그룹 전반에 걸쳐 다양해짐에 따라 효과적인 거버넌스는 각 커뮤니티의 고유한 문제를 해결해야 합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 기술적 안전 장치를 활용하고, 오픈 소스 협업을 촉진하며, 인간 참여형 감독을 구현함으로써 건전한 생태계를 조성하는 동시에 에이전트 애플리케이션의 신뢰성과 제어 가능성을 보장할 수 있습니다.
지능형 에이전트(AI 에이전트)는 사용자를 대신하여 도구를 통해 외부 환경과 상호 작용하는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 시스템입니다.
2024년 11월, Anthropic은 범용 에이전트의 효율성과 보안을 향상시키기 위한 기술적 솔루션을 제공하는 오픈 소스 프로토콜인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 소개했습니다.
MCP는 에이전트 거버넌스를 위한 토대를 마련하지만 모든 문제를 해결하지는 않습니다.
범용 에이전트가 직면한 과제
에이전트는 다양한 도구를 통해 외부 세계와 상호 작용하여 사용자를 대표하고 작업을 실행하기 위해 대규모 언어 모델을 활용하는 시스템입니다. 이러한 에이전트는 기억, 계획, 인식, 도구 호출 및 작업 수행 능력을 보유합니다.
예를 들어 Manus는 워크플로 지향적 에이전트 제품과는 구별되는 범용 에이전트로 자리매김하고 있습니다.
에이전트, 특히 범용 에이전트에 대한 업계의 기대는 다양한 이해 관계자의 요구를 충족할 수 있다는 능력에서 비롯됩니다.
그러나 범용 에이전트는 호환성, 보안 및 경쟁이라는 세 가지 주요 과제에 직면해 있습니다.
다양한 도구와 데이터 소스 간의 효율적인 협업을 가능하게 하고, 다자간 데이터 집계에서 안전한 책임 할당을 보장하는 MCP 프로토콜은 Manus 제품 자체보다 심층적인 연구 가치가 있습니다.
MCP: 호환성 및 보안을 위한 기술적 솔루션
2024년 11월, Anthropic은 다양한 통합 시나리오에서 시스템이 표준화되고 안전한 방식으로 AI 모델에 컨텍스트 정보를 제공할 수 있도록 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 오픈 소스로 공개했습니다.
MCP는 에이전트 애플리케이션의 표준화 및 보안 문제를 해결하기 위해 계층화된 아키텍처를 사용합니다. 호스트 애플리케이션(예: Manus)은 MCP 클라이언트를 통해 여러 서비스 프로그램(MCP 서버)에 동시에 연결됩니다. 각 서버는 특정 데이터 소스 또는 애플리케이션에 대한 표준화된 액세스를 제공하는 데 특화되어 있습니다.
첫째, MCP는 표준 합의를 통해 에이전트 데이터/도구 호출의 호환성 문제를 해결합니다.
둘째, MCP에는 세 가지 보안 고려 사항이 있습니다. 첫째, 데이터 링크는 모델과 특정 데이터 소스를 격리하고, 둘은 MCP 서버 프로토콜을 통해 상호 작용합니다. 모델은 데이터 소스의 내부 세부 정보에 직접 의존하지 않아 다자간 데이터 혼합의 출처를 명확히 합니다.
둘째, 통신 프로토콜은 명령 제어 링크의 투명성과 감사 가능성을 향상시켜 사용자-모델 데이터 상호 작용의 정보 비대칭 및 블랙 박스 문제를 해결합니다.
셋째, 권한 부여 링크는 권한에 따라 응답하여 보호되므로 도구/데이터 사용에 대한 사용자의 제어가 보장됩니다.
MCP는 계층화된 아키텍처를 통해 표준화된 인터페이스 및 보안 보호 메커니즘을 구축하여 데이터 및 도구 호출에서 상호 운용성과 보안 간의 균형을 달성합니다.
에이전트 거버넌스의 기반으로서의 MCP
MCP는 데이터 및 도구 호출에 대한 호환성 및 보안을 제공하여 에이전트 거버넌스를 위한 토대를 마련하지만 거버넌스에서 직면한 모든 문제를 해결하지는 않습니다.
첫째, 신뢰성 측면에서 MCP는 아직 호출된 데이터 소스 및 도구 선택에 대한 규범적 표준을 형성하지 않았으며 실행 결과를 평가하고 확인하지도 않았습니다.
둘째, MCP는 에이전트가 가져온 새로운 유형의 상업적 경쟁적 협력 관계를 일시적으로 조정할 수 없습니다.
전반적으로 MCP는 에이전트를 사용하는 사용자가 직면한 핵심 보안 문제에 대한 초기 기술적 대응을 제공하며 에이전트 거버넌스의 시작점이 되었습니다.
범용 에이전트의 과제에 대한 심층 분석
범용 에이전트는 유망하지만 신중한 고려와 혁신적인 솔루션을 필요로 하는 몇 가지 난관에 직면합니다. 이러한 과제는 호환성, 보안 및 경쟁에 걸쳐 있으며, 각 과제는 이러한 에이전트의 책임감 있고 효과적인 배포를 보장하기 위해 고유한 접근 방식을 요구합니다.
호환성 문제
호환성 문제는 에이전트가 상호 작용해야 하는 다양한 도구, 데이터 소스 및 플랫폼 생태계에서 발생합니다. 이러한 각 구성 요소는 고유한 프로토콜, 형식 및 인터페이스를 가질 수 있으며 탐색하기 어려운 복잡한 종속성 웹을 만듭니다.
예를 들어 사용자의 캘린더, 이메일 및 소셜 미디어 계정을 관리하도록 설계된 에이전트는 서로 다른 API 및 데이터 구조에도 불구하고 이러한 각 서비스와 원활하게 통합할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 에이전트가 높은 수준의 적응성과 다양한 형식과 프로토콜 간에 변환할 수 있는 능력을 갖춰야 합니다.
또한 호환성 문제는 기술적 고려 사항을 넘어 의미론적 상호 운용성까지 확장됩니다. 에이전트는 다른 용어나 형식으로 표현되더라도 다양한 컨텍스트에서 데이터와 지침의 의미를 이해할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 고급 자연어 처리(NLP) 기능과 서로 다른 개념 간의 관계에 대해 추론할 수 있는 능력이 필요합니다.
호환성 문제를 해결하기 위해 표준화된 프로토콜 및 인터페이스 개발, 의미론적 관계를 나타내는 온톨로지 및 지식 그래프 사용, 새로운 데이터 소스 및 도구에 자동으로 적응하기 위한 머신 러닝 기술 채택 등 여러 가지 접근 방식이 제안되었습니다.
보안 보호 장치
에이전트를 배포할 때는 보안이 가장 중요합니다. 에이전트가 민감한 데이터에 액세스할 수 있고 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있기 때문입니다. 보안 문제는 무단 액세스, 데이터 유출 및 악의적인 조작을 포함한 다양한 위협을 포함합니다.
에이전트는 처음부터 보안을 염두에 두고 설계되어야 하며 사용자 인증, 리소스 액세스 권한 부여, 무단 공개 또는 수정으로부터 데이터 보호 메커니즘을 통합해야 합니다. 이를 위해서는 강력한 암호화, 액세스 제어 정책 및 침입 탐지 시스템을 사용해야 합니다.
또한 에이전트는 코드 또는 논리의 취약점을 악용하려는 공격에 탄력적이어야 합니다. 이를 위해서는 엄격한 테스트 및 유효성 검사와 보안 업데이트 및 패치 구현이 필요합니다.
또한 보안 문제는 에이전트 구성 요소의 공급망으로 확장됩니다. 에이전트는 타사 라이브러리 및 서비스에 의존하는 경우가 많기 때문입니다. 이러한 구성 요소가 안전하고 신뢰할 수 있으며 악의적인 행위자에 의해 손상되지 않도록 하는 것이 필수적입니다.
보안 문제를 해결하기 위해 안전한 코딩 방법 사용, 보안 감사 및 침투 테스트 구현, 보안 표준 및 인증 채택 등 여러 가지 접근 방식이 제안되었습니다.
경쟁적 협력
에이전트에 대한 경쟁적 환경은 빠르게 진화하고 있으며 수많은 회사와 조직이 가장 유능하고 효과적인 에이전트를 개발하고 배포하기 위해 경쟁하고 있습니다. 이러한 경쟁은 혁신과 개선으로 이어질 수 있지만 공정성, 투명성 및 책임성과 관련된 과제를 야기할 수도 있습니다.
한 가지 과제는 에이전트가 가격 차별, 데이터 조작 또는 허위 정보 확산과 같은 불공정하거나 기만적인 행위에 가담할 가능성입니다. 이를 위해서는 에이전트가 책임감 있고 투명한 방식으로 사용되도록 윤리적 지침과 규제 프레임워크를 구현해야 합니다.
또 다른 과제는 에이전트가 채용 또는 대출 결정의 편향과 같은 기존 불평등을 악화시킬 가능성입니다. 이를 위해서는 에이전트의 설계 및 교육에 주의를 기울이고 공정성 지표 및 감사 절차를 구현해야 합니다.
또한 경쟁적 환경은 데이터 개인 정보 보호 및 소유권과 관련된 과제를 야기할 수 있습니다. 에이전트는 방대한 양의 데이터를 수집하고 처리하는 경우가 많아 이 데이터가 사용되고 보호되는 방식에 대한 우려가 제기됩니다. 데이터 개인 정보 보호 및 소유권에 대한 명확한 지침을 수립하고 사용자가 자신의 데이터에 대한 제어권을 갖도록 하는 것이 필수적입니다.
경쟁적 과제를 해결하기 위해 윤리적 지침 개발, 규제 프레임워크 구현, 오픈 소스 협업 촉진 등 여러 가지 접근 방식이 제안되었습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜: 심층 분석
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 에이전트 애플리케이션의 호환성 및 보안 문제를 해결하는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다. 에이전트가 다양한 데이터 소스 및 도구와 상호 작용할 수 있는 표준화되고 안전한 방법을 제공함으로써 MCP는 보다 강력하고 신뢰할 수 있으며 신뢰할 수 있는 에이전트 개발을 가능하게 합니다.
표준화 및 보안을 위한 계층화된 아키텍처
MCP는 에이전트를 기본 데이터 소스 및 도구와 분리하여 관심사의 명확한 분리를 만드는 계층화된 아키텍처를 사용합니다. 이 아키텍처는 세 가지 주요 계층으로 구성됩니다.
호스트 애플리케이션: 이는 에이전트 자체이며 전체 작업을 조정하고 사용자와 상호 작용하는 역할을 담당합니다.
MCP 클라이언트: 이 구성 요소는 호스트 애플리케이션이 MCP 서버와 통신하기 위한 표준화된 인터페이스를 제공합니다.
MCP 서버: 이러한 구성 요소는 특정 데이터 소스 또는 도구에 대한 액세스를 제공하여 표준화된 MCP 프로토콜과 기본 리소스의 네이티브 프로토콜 간에 변환합니다.
이 계층화된 아키텍처는 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.
호환성 향상: 표준화된 프로토콜을 사용하여 MCP를 사용하면 에이전트가 특정 인터페이스의 세부 사항에 대해 걱정할 필요 없이 다른 데이터 소스 및 도구와 상호 작용할 수 있습니다.
보안 강화: 에이전트를 기본 리소스에서 격리함으로써 MCP는 무단 액세스 및 데이터 유출의 위험을 줄입니다.
유연성 증가: 계층화된 아키텍처를 사용하면 데이터 소스 및 도구를 쉽게 추가하고 제거할 수 있으므로 변화하는 요구 사항에 쉽게 적응할 수 있습니다.
표준 합의를 통한 호환성 해결
MCP는 에이전트가 다양한 소스의 데이터에 액세스하고 조작하기 위한 표준화된 프로토콜을 제공하여 호환성 문제를 해결합니다. 이 프로토콜은 데이터를 읽고 쓰고 업데이트하기 위한 공통 작업 집합과 데이터를 나타내는 공통 형식을 정의합니다.
이 프로토콜을 준수함으로써 에이전트는 특정 형식 또는 인터페이스의 세부 사항에 대해 걱정할 필요 없이 다른 데이터 소스와 상호 작용할 수 있습니다. 이는 개발 프로세스를단순화하고 호환성 문제의 위험을 줄입니다.
MCP의 보안 고려 사항
MCP는 데이터를 보호하고 무단 액세스를 방지하기 위해 여러 가지 보안 고려 사항을 통합합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
데이터 격리: MCP 아키텍처는 에이전트를 기본 데이터 소스에서 격리하여 민감한 정보에 직접 액세스하지 못하도록 합니다.
명령 제어 투명성: MCP에서 사용하는 통신 프로토콜은 투명성과 감사 가능성을 제공하여 사용자가 에이전트가 수행하는 작업을 추적하고 확인할 수 있도록 합니다.
권한 기반 권한 부여: MCP는 엄격한 액세스 제어 정책을 시행하여 에이전트가 사용할 권한이 있는 데이터 및 도구에만 액세스할 수 있도록 합니다.
상호 운용성과 보안의 균형
MCP는 데이터에 액세스하기 위한 표준화된 인터페이스를 제공하는 동시에 데이터를 보호하고 무단 액세스를 방지하기 위한 보안 조치를 구현하여 상호 운용성과 보안 간의 균형을 유지합니다. 이러한 균형은 에이전트가 안전하고 책임감 있는 방식으로 사용되도록 하는 데 필수적입니다.
MCP를 넘어: 에이전트 거버넌스의 미래
MCP는 중요한 진전을 나타내지만 에이전트 거버넌스의 과제에 대한 완전한 솔루션은 아닙니다. 다음과 같은 여러 영역에서 추가적인 주의가 필요합니다.
신뢰성 및 데이터 유효성 검사
MCP는 현재 데이터 소스의 정확성과 신뢰성을 확인하는 메커니즘을 제공하지 않으며 에이전트가 생성한 결과의 품질을 평가하는 방법도 제공하지 않습니다. 이는 사용자가 에이전트가 제공하는 정보와 작업을 신뢰할 수 있어야 하므로 추가 개발이 필요한 영역입니다.
새로운 상업 환경 탐색
에이전트의 부상은 새로운 상업적 관계와 비즈니스 모델을 만들고 있으며 탐색하기 어려울 수 있습니다. MCP는 이러한 문제를 해결하지 않으며 에이전트 생태계가 공정하고 경쟁적인지 확인하기 위해 추가적인 고려 사항이 필요합니다.
에이전트 거버넌스의 지속적인 진화
MCP는 호환성 및 보안 문제를 해결하기 위한 기술적 토대를 제공하여 에이전트 거버넌스의 중요한 시작점을 나타냅니다. 그러나 나머지 문제를 해결하고 에이전트가 책임감 있고 유익한 방식으로 사용되도록 하기 위해 지속적인 노력이 필요합니다. 이 분야가 진화함에 따라 연구원, 개발자 및 정책 입안자 간의 지속적인 협력이 에이전트 거버넌스의 미래를 형성하는 데 필수적입니다.