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A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜: 에이전트 간 협업 표준과 결제 레이어의 접점

이 블로그에서 x402·UCP·MPP 결제 동향이나 KYA(Know Your Agent) 같은 글을 쓸 때마다 “A2A"라는 단어가 전제처럼 등장했습니다. 에이전트가 다른 에이전트에게 일을 맡기고, 그 대가를 결제하고, 상대가 누구인지 확인한다는 이야기는 전부 “에이전트끼리 어떻게 말을 주고받는가"라는 바닥 층 위에 서 있습니다. 그 바닥 층을 표준화하려는 시도가 A2A(Agent2Agent) 프로토콜입니다.

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KYA(Know Your Agent): AI 에이전트 신원 검증, 표준 경쟁과 온체인 실태

은행 계좌를 열 때 신분증을 내고, 거래소에 가입할 때 얼굴을 찍는 절차를 KYC(Know Your Customer)라고 부릅니다. 이 절차는 1989년 FATF 설립 이후 금융의 진입점에서 불법 자금을 걸러내는 표준 관행이 됐습니다. 이제 사람이 아니라 AI 에이전트가 계약을 맺고, 결제를 보내고, DEX에서 토큰을 바꾸는 시대가 오면서 같은 질문이 다시 나옵니다. 지금 내 API에 결제 요청을 보낸 이 에이전트는 누구이고, 누가 만들었고, 어디까지 권한을 받았는가. 이 질문에 답하는 신뢰 계층을 업계는 KYA(Know Your Agent)라고 부르기 시작했습니다.

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AI 자기개선은 모델 밖 하네스에서 먼저 온다

AI가 스스로를 개선한다는 말을 들으면 보통 모델이 자기 가중치를 고치는 장면을 떠올립니다. 그런데 릴리안 웽(Lilian Weng)이 2026년 7월 4일 자신의 블로그 Lil’Log에 올린 글은 다른 그림을 보여줍니다. 당장 눈에 띄는 재귀적 자기개선(recursive self-improvement, RSI)은 모델 내부가 아니라 모델을 둘러싼 실행 환경, 즉 하네스(harness)에서 먼저 나타난다는 주장입니다. 이 글은 그 논지를 하네스 개념부터 위험까지 순서대로 정리합니다.

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Apify x402와 Coinbase 지갑 심층편: 에이전트가 웹 자동화 도구를 직접 사는 구조

웹 스크래핑 플랫폼 Apify가 x402 결제 지원을 발표했다. AI 에이전트가 Apify 계정도 API 키도 없이 Base 체인의 USDC로 결제하고, 2만 개가 넘는 Actor를 실행할 수 있다는 내용이다. Apify는 기존 x402 생태계를 약 2,000개 엔드포인트 규모로 보고, 이번 통합으로 결제 가능한 도구 표면이 약 10배 커졌다고 설명한다.

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Hermes Agent v0.18: 스스로 배우는 에이전트와 MoA가 만났을 때

Nous Research가 만든 오픈소스 에이전트 Hermes Agent가 2026년 7월 1일 v0.18.0을 냈습니다. 릴리스 노트는 이번 버전을 “The Judgment Release"라고 부릅니다. 새 명령어 몇 개를 더한 마이너 업데이트로 보면 핵심을 놓치기 쉽습니다. 공식 문서는 Hermes Agent를 “스스로 배우는 AI 에이전트"라고 소개하는데, 실제로 이 프로젝트는 쓸수록 메모리와 스킬을 쌓아가는 학습 루프를 핵심 설계로 삼고 있습니다. 이 글은 그 자기개선 루프가 v0.18에서 어떻게 다듬어졌는지, 그리고 같은 버전에서 정식 모델 선택지가 된 Mixture of Agents(MoA)가 이 루프 안에서 어떤 역할을 맡는지를 정리합니다.

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AI 에이전트 상거래와 조율: ERC-8183, ERC-8226, ERC-8001, ERC-8041

이전 글에서 다룬 ERC-8004/8126/8196은 AI 에이전트의 신원 등록, 보안 검증, 정책 실행이라는 세 계층을 정의한다. 에이전트를 식별하고, 위험도를 평가하고, 소유자가 허용한 범위 안에서만 거래를 실행하게 만드는 기반이다. 여기까지가 답하는 질문은 하나다. “이 에이전트를 믿고 내 대신 움직이게 해도 되는가.”

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ERC-8004 에이전트 평판: 온체인 등록과 조회

지난 글에서 ERC-8004/8126/8196 신뢰 스택 개요를 살펴봤다. ERC-8004는 AI 에이전트 신원 등록(Identity Registry), 평판 기록(Reputation Registry), 작업 검증(Validation Registry) 세 레지스트리를 정의하는 Ethereum Draft 표준이다. 개념 설명은 그 글에 정리돼 있으니, 여기서는 중복하지 않는다.

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AI 에이전트 신뢰 스택: ERC-8004, ERC-8126, ERC-8196

AI 에이전트가 사용자를 대신해 자산을 쓰고, 컨트랙트를 호출하고, 유료 API에 접근하는 시대가 가까워지면서 “이 에이전트를 믿고 돈을 맡겨도 되는가"라는 질문이 실질적인 설계 문제가 됐다. 블록체인 커뮤니티는 이 문제를 세 계층으로 나눠 접근하고 있다. 신원 등록(ERC-8004), 보안 검증(ERC-8126), 정책 기반 실행(ERC-8196)이다.

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Open Knowledge Format(OKF): 에이전트용 지식 표현 개방형 포맷

AI 에이전트가 실패하는 원인을 들여다보면 모델 성능보다 맥락의 부재가 먼저 나오는 경우가 많습니다. 테이블 스키마, 지표 계산법, 장애 대응 런북, 두 시스템 사이의 join path가 카탈로그 벤더, 사내 위키, 코드 주석, 개인 노트에 흩어져 있고, 에이전트 개발자마다 같은 context assembly 문제를 처음부터 다시 풉니다.

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Future AGI: AI 에이전트 평가·관찰·개선을 한곳에서

AI 에이전트를 만들어 본 사람은 이 장면이 익숙합니다. 데모는 잘 돕니다. 그런데 프로덕션에 올리면 환각이 터지고, 뭐가 왜 틀렸는지 추적이 안 됩니다. 그래서 평가 도구 하나, 관측 도구 하나, 가드레일 하나를 따로 붙이죠. 진짜 문제는 이것들이 서로 말을 안 한다는 겁니다. 고치는 루프가 닫히지 않습니다.

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