AI 에이전트 협업 난항, 공통 규칙 적용 시 일부 개선 확인

AI 에이전트의 제로샷 조정(ZSC) 능력 실험

옥스퍼드대 연구진은 사전 조율 없이 만난 9개의 AI 에이전트를 9가지 단순화된 게임 환경에서 시험했습니다. 이 실험은 에이전트들이 처음 만났을 때 협력하는 '제로샷 조정(ZSC)' 능력을 검증하는 것이었습니다.

실험 결과, 에이전트들은 공유되지 않은 규칙을 각자 다르게 해석하여 협업에 실패하는 사례가 확인되었습니다. 이는 에이전트들이 스스로 가정한 규칙에 의존했기 때문입니다.

공통 규칙 부여와 협업 실패율 개선 정도

연구진은 에이전트들에게 '협업 친화 정의(CFD)'와 같은 공통 원칙을 프롬프트에 넣어 행동을 유도했습니다. 이 방식 적용 후, 텍스트 에이전트 실험에서 Grok 4.1 Fast는 6개, GPT-5.2는 5개 환경에서 협업 실패율이 낮아졌습니다.

다만, 공통 규칙이 오히려 에이전트들이 안전한 행동만 반복하게 만들어 과제 수행에 필요한 새로운 관습 형성을 막는 경우도 발생했습니다.

실제 업무 환경 적용 시 고려할 점

이번 연구는 단순화된 게임 환경만을 다루었으며, 가상자산 거래소에 주문 권한을 부여하는 등 실제 업무나 블록체인 서비스 환경의 에이전트 협업 성능은 입증하지 못했습니다.

연구진은 에이전트의 일반적인 성능이 높다고 해서 처음 만난 상대와 반드시 더 잘 협업한다고 단정할 수 없다고 지적했습니다.

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