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Dev.toAI/ML
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IDENTITY.md 기반 Privacy Contract를 통한 Multi-Agent 보안 통신 설계
I Taught Two AIs What Not to Say About Their Humans
AI 요약
Context
멀티 에이전트 시스템에서 개인정보 보호를 위한 데이터 제어 메커니즘 부재. 단순한 프롬프트 엔지니어링이 아닌 강제성 있는 Privacy Contract 기반의 정보 필터링 체계 필요.
Technical Solution
- OpenClaw의 Persona File(IDENTITY.md)을 단순 스타일링이 아닌 실행 가능한 바인딩 제약 조건으로 활용한 Privacy Contract 설계
- ~/.openclaw/workspace 하위에 분리된 Workspace 구조를 통한 세션 스토어 및 샌드박스 격리로 Agent 간 상태 공유 원천 차단
- Telegram Bot과 Agent를 1:1 매핑하는 agents bind 설정을 통해 독립적인 진입점 및 라우팅 경로 확보
- 공유 JSON 파일(backchannel.json)을 일종의 Message Queue로 활용하여 Agent 간 비동기식 쿼리-응답 프로토콜 구현
- Filesystem Tool을 통해 외부 래퍼 코드 없이 구조화된 JSON 데이터를 직접 읽고 쓰는 데이터 교환 인터페이스 구축
실천 포인트
- Agent 간 상호작용 설계 시 공유 상태(Shared State)를 최소화하고 명시적인 인터페이스 파일(JSON/Markdown)을 통한 통신 고려 - Persona 설정 파일을 단순한 페르소나 부여가 아닌, 출력 데이터의 필터링 규칙을 정의하는 정책 엔진(Policy Engine)으로 활용 검토 - 멀티 텐트나 멀티 에이전트 환경 구축 시 파일 시스템 수준의 Workspace 격리를 통한 데이터 오염 방지 전략 적용