에이전트 프레임워크의 전력 소모와 부채: 실증적 연구 (등록 보고서)

배경: 프로덕션에 배포되는 모든 에이전트 AI (Agentic AI) 시스템은 두 가지 숨겨진 위험을 안고 있습니다. 바로 누적된 기술 부채 (Technical Debt, TD)와 모니터링되지 않는 런타임 에너지 비용입니다. 기능적 벤치마킹 (Benchmarking)은 흔히 이루어지지만, 내부 구조적 품질(특히 TD)과 실행 중 발생하는 동적 에너지 소비 사이의 실증적 연결 고리는 아직 탐구되지 않은 상태로 남아 있습니다. 이는 지속 가능성과 운영 예산을 대규모로 관리하는 실무자와 조직에게 사각지대를 형성합니다. 목표: 본 연구는 에이전트 프레임워크 전반에 걸쳐 자가 인지 기술 부채 (Self-Admitted Technical Debt, SATD)와 하드웨어 수준의 런타임 에너지 소비 사이의 상관관계를 확인하는 실증적 연구를 제안하며, 이를 통해 코드 품질이 에너지 인지적 설계 (Energy-aware design) 결정을 유도할 수 있는지 판단하고자 합니다. 방법: 엄격하게 통제된 환경에서 표준화된 작업 세트를 실행함으로써 5개의 오픈 소스 에이전트 프레임워크를 평가할 것입니다. SATD는 자동화된 Python 기반 주석 마이닝 (Comment mining)을 통해 추출되고 미세 조정된 프롬프트 (Fine-tuned prompt)를 사용하는 LLM 기반 분류를 통해 범주화되는 한편, 런타임 에너지는 하드웨어 수준에서 측정될 것입니다. 본 연구는 세 가지 핵심 연구 질문을 조사합니다: (RQ1) 이러한 프레임워크 내에 TD가 존재하는가; (RQ2) 아키텍처에 따라 런타임 에너지 소비에 차이가 있는가; (RQ3) 프레임워크의 TD와 작업 수준의 에너지 소비 사이에 통계적 상관관계가 있는가. 결론: 본 연구의 결과는 자동화된 소스 코드 분석이 에너지 효율적인 프레임워크 선택을 위한 신뢰할 수 있는 조기 경보 프록시 (Proxy) 역할을 할 수 있는지 확립할 것이며, 이를 통해 그린 소프트웨어 공학 (Green software engineering)과 에이전트 AI 품질 연구를 모두 발전시킬 것입니다.