Sprix AI, A2A 라우터 공개

Sprix AI가 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜 환경에서 실행 중인 에이전트의 최적 행동 경로를 결정하는 Python 라이브러리 Sprix SAGE Router를 공개했다. SAGE(State-Aware Graph Exchange)는 현재 작업의 진행률, 실패 이력, 맥락 손실 비용 등을 고려해 SELF(혼자 수행), COLLABORATE(협업), HANDOFF(인계) 세 가지 경로를 하나의 목적 함수로 비교하여 최적의 실행 계획을 수립한다.

핵심 기능 및 설계

• 상태 인식 라우팅: 단순 능력 평가가 아닌, 이미 완료된 작업 노드와 누적된 맥락을 판단 재료로 사용한다. 특히 HANDOFF 시 발생하는 '맥락 이전 손실'을 명시적인 비용 항으로 계산한다.
• 차별화된 팀 구성 알고리즘: 개별 순위가 높은 에이전트를 모으는 대신, 요구사항을 새로 덮는 정도(한계 커버리지)에 보상을 준다. 신뢰도는 에이전트별, 요구사항별로 분리 학습하여 특정 분야에서의 성공이 다른 분야를 보장하지 않도록 한다.
• 파이프라인 구조: 적합성 게이트(권한, 예산, 마감 확인) -> 후보 집합 생성 -> 역할 배정 및 일정 탐색 -> 목적 함수 기반 최종 순위 매김 순으로 실행된다. 하드 필터를 통과하지 못한 에이전트는 점수와 관계없이 제외된다.

사용법 및 특징

• 런타임 의존성 없음: Python 3.10 이상에서 git clone 후 즉시 실행 가능하다.
• 감사 및 학습 지원: route_with_trace 함수를 통해 선택된 경로뿐 아니라 탈락 이유와 대안 순위를 기록한다. 실행 결과(record_outcome)를 반영해 신뢰도와 견적 정확도를 갱신하며, 학습 상태는 JSON 스냅샷으로 저장된다.
• 연구 프리뷰 상태: 현재 초기 단계의 연구 산출물로, 실제 프로토콜 전송이나 인증은 A2A 클라이언트 측에서 처리해야 한다.