협업적 인간-에이전트 프로토콜 (CHAP)

파운데이션 모델 (Foundation models)은 단순한 응답 생성을 넘어 운영 역할로 이동하고 있습니다. 이들은 단계별로 계획을 세우고, 도구를 호출하며, 인간의 입력을 요청하고, 다른 에이전트들과 협업합니다. 또한 고객, 청구, 코드, 계약 및 임상적 결정에 영향을 미치는 작업에 대해 점점 더 많은 책임을 지고 있습니다. 실제 운영 환경에서의 배포는 더 이상 한 명의 인간이 하나의 모델을 감독하는 형태가 아닙니다. 이는 팀, 시간대, 그리고 신뢰 경계를 넘나드는 다수의 인간과 다수의 에이전트 간의 협업입니다. 이러한 협업을 위한 기술적 표면 (technical surface)은 여전히 명확하게 정의되지 않은 상태로 남아 있습니다. 에이전트가 응답 초안을 작성하고 인간이 이를 배포하기 전에 수정할 때, 인간의 판단이 개입되는 순간은 시스템에서 가장 가치 있는 신호입니다. 현재의 관행에서는 이러한 판단이 애플리케이션 코드, 채팅 스레드, 티켓 댓글 또는 암묵적 지식 (tribal memory) 속에 기록되거나, 심지어 기록되지 않기도 합니다. 두 가지 프로토콜 표준이 인접한 문제를 다루고 있습니다. MCP는 에이전트의 도구 및 데이터 접근을 표준화하며, A2A는 에이전트 간의 상호 운용성 (interoperability)을 표준화합니다. 그러나 두 표준 모두 인간과 에이전트가 책임 있는 작업을 함께 수행하는 공유 작업 공간 (shared workspace)을 정의하지는 않습니다. 본 논문은 협업적 인간-에이전트 프로토콜 (Collaborative Human-Agent Protocol, CHAP)을 제시합니다. CHAP 하에서, 과거 채팅 스레드 속으로 사라져 버렸던 수정 (override) 작업은 차이점 (diff), 근거 (rationale), 그리고 콘텐츠 해시 (content hash)를 포함하는 구조화된 이벤트가 됩니다. 교대 근무 간의 인수인계 (handoff)는 고정된 메시지가 아닌 휴대 가능한 봉투 (portable envelope) 형태가 됩니다. 에이전트 초안에 대한 인간의 승인은 몇 년 후에도 다시 재생할 수 있는 부인 방지 (non-repudiable) 서명된 결정이 됩니다. 이 프로토콜은 작은 핵심 요소 (Core: 작업 공간, 참여자, 작업, 산출물, 그리고 추가 전용 증거 로그)와 함께, 배포 요구 사항에 따라 검토, 모드, 라우팅, 심의 (deliberation), 인수인계, 신원, 서명 및 투명성이 보장된 감사 (audit) 기능을 추가할 수 있는 구성 가능한 프로필 (composable profiles)을 통해 이를 달성합니다. 사양 (Specification), 참조 구현 (reference implementation), 적합성 테스트 세트 (conformance suite) 및 실제 사례는 다음에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/BrightbeamAI/chap