AOHP: 개인화되고 효율적이며 안전한 상호작용을 위한 오픈 소스 OS 레벨 에이전트 하네스 (Harness)

AI 에이전트(AI agents)는 도구를 자율적으로 호출하고, 정보를 추출하며, 메모리를 관리하고, 애플리케이션과 데이터 소스에 걸친 작업을 완료하는 능력을 갖추어 새로운 소프트웨어 패러다임을 주도하고 있습니다. 그러나 대부분의 기존 엔드 유저 운영체제(end-user operating systems)는 애플리케이션 중심의 워크플로(workflows)를 위해 설계되었으며, AI 에이전트를 위한 네이티브 지원은 거의 제공하지 않습니다. 이러한 불일치는 에이전트의 광범위한 채택을 제한하며, 기존 시스템에서 에이전트를 실행할 때 실행 오버헤드(execution overhead)와 안전 리스크를 초래합니다. 에이전트 네이티브 운영체제(agent-native operating systems)라는 개념이 등장하고 있지만, 연구 커뮤니티에는 에이전트 매개 상호작용(agent-mediated interaction)에 필요한 아키텍처 기본 요소(architectural primitives)를 탐구할 수 있는 오픈 테스트베드(open testbed)가 부족한 실정입니다. 본 논문에서는 Android Open Source Project (AOSP)를 기반으로 구축된 OS 레벨 에이전트 하네스(agent harness)인 AOHP (Android Open Harness Project)를 제시합니다. AOHP의 핵심 설계 원칙은 에이전트를 OS의 일급 객체(first-class OS actors)로 취급하여, 적응형 사용자 인터페이스(adaptive user interfaces)와 에이전트 친화적인 런타임 환경(runtime environments)을 가능하게 하는 것입니다. AOHP는 성숙한 Android 소프트웨어 및 하드웨어 생태계를 보존하는 동시에, 개인화된 서비스 구성(personalized service composition), 효율적인 에이전트 인터페이스(efficient agent interfaces), 그리고 안전한 정보 흐름(secure information flow)이라는 세 가지 에이전트 지향적 시스템 메커니즘을 도입합니다. OS 에이전트의 핵심 역량을 다루는 도전적인 작업들에 대한 예비 실험 결과, AOHP는 작업 완료율(+21.12% completion rate), 실행 비용(-51.55% token cost), 그리고 보안 정책 준수 측면에서 명확한 이점을 보여주었습니다.