AI 에이전트-인간 협업 프로토콜 제안

AI 에이전트가 실질적인 의사결정을 수행하는 워크플로우가 증가함에 따라, 오류 발생 시 책임 소재를 명확히 하고 협업 효율을 높이기 위한 Human Interaction Protocol이 제안되었습니다.

이 프로토콜은 에이전트의 요청 방식과 인간의 응답 방식을 표준화하여 다음과 같은 핵심 과제를 해결합니다:

• 책임 및 감사: 결과에 대한 승인 및 소유권을 명확히 하고, 상호작용 과정을 추적 가능하게 설계
• 명확한 의사소통: 단순 확인, 승인, 결정 등 요청의 성격을 규정하여 '완료'의 정의를 명확화
• 인간 중심 설계: 사용자의 피로도, 보안, 사용성 등 인간 요인을 고려한 상호작용 설계

주요 구성 요소:

• HumanInteraction: 맥락과 제약 조건을 포함한 에이전트의 구조화된 요청
• HumanFeedback: 감사 추적이 가능한 인간의 응답
• Expectation vs Commitment: 단순 요청과 기한/결과가 따르는 구속력 있는 약속의 구분
• Resolution Policy: 다수 참여자 간의 의사결정 방식(다수결, 첫 응답 등) 정의

해당 프로토콜은 JSON 스키마를 활용하여 LLM의 생성 효율성과 도구 간 상호운용성을 확보하며, 현재 지속적으로 업데이트되는 초안 단계입니다.