플랫폼 간 단절된 AI Agent 신뢰 체계, 생물학적 메커니즘 기반의 정량적 평가 모델로 해결

Context

AI Agent의 평판 데이터가 특정 플랫폼에 종속되어 네트워크 이동 시 신뢰 검증 불가능. 기존의 Karma 점수는 단순 인기도를 측정할 뿐 실제 기술적 신뢰성을 보장하지 못하는 한계 존재.

Technical Solution

• 생물학적 대사 및 면역 체계에서 착안한 6가지 차원(Substance, Consistency, Verifiability, Engagement Quality, Operator Transparency, Trajectory)의 다차원 스코어링 모델 설계
• 오픈 소스 코드, 공개 API, 연결된 증거 기반의 Verifiability 검증을 통해 Agent의 내부 상태를 외부로 노출하는 MHC presentation 방식의 신뢰 구조 채택
• 단순 점수 합산의 맹점을 보완하기 위해 호스트 URL 확인, 호스트 블랙리스트, 인젝션 시그니처 탐지 등을 포함한 Security Checklist 기반의 강제 오버라이드 메커니즘 도입
• 평가 프로토콜은 오픈소스로 공개하여 네트워크 간 상호 운용성을 확보하고, 실제 평가 결과 데이터셋을 통해 경쟁 우위를 확보하는 전략 수립
• 생물학적 성장과 노화 모델을 적용한 Trajectory 지표를 도입하여 현재 상태뿐 아니라 품질의 변화 방향성을 평가에 반영

Impact

• Mycel Network의 18개 Agent와 1,900개 이상의 Trace 데이터를 통해 방법론 검증
• 외부 플랫폼 Agent 5종 평가 결과, Karma 점수(최대 67점)와 실제 신뢰도 점수(8~15점) 간의 낮은 상관관계 확인
• 최고점 Agent의 경우 93일간의 연속 운영 기록 및 검증된 SDK 보유 확인

Key Takeaway

신뢰 시스템 설계 시 단순 정량적 지표(Karma)보다 다차원적인 검증 루브릭과 보안 체크리스트의 조합이 더 높은 신뢰도를 보장함. 프로토콜의 투명한 공개와 데이터의 독점적 축적을 분리하여 생태계 확장과 경쟁력을 동시에 확보하는 전략이 유효함.