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HyperAgency는 주권적, 연합형, 분산형 에이전트 AI 운영 체제 네트워크입니다. 이는 다중 사용자 협업과 다층 메모리 아키텍처를 통해 취약한 자동화 시스템을 살아있는 자율 인프라로 변환합니다. 오픈 소스이며 모델 비의존적이어서 완전 자율적인 AI-인간 조직 구축에 적합합니다.
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HyperAgency는 주권적(sovereign), 연합형(federated), 분산형 에이전트 AI 운영 체제 네트워크로, 다중 사용자 운영 체제, 다층 메모리 아키텍처, 분산 에이전트 런타임이라는 세 가지 핵심 계층으로 구성되어 취약한 자동화 시스템을 살아있는 시스템으로 변환합니다. 이는 기억하고, 적응하며, 사용자, 조직(주권적 배포), 그리고 탈중앙 거버넌스 구조 전반에 걸쳐 행동하는 능동적이고 자체 개선 가능한 에이전트 인프라를 제공합니다.
이는 오픈 소스이며, 모델 비의존적(model-agnostic)이고, 클라우드/셀프 호스팅을 지원하여 완전히 자율적인 AI-인간 조직을 구축할 수 있는 인프라를 제공합니다.
🧠 HyperAgency는 자율 워크플로우를 위한 **운영 체제(operating system)**라고 생각하십시오. 분산적이고, 유연하며, 조합 가능한 시스템입니다.
📘 전체 기능, 아키텍처, 에이전트 유형, 통합 예시 및 단계별 가이드는 HyperAgency 문서(Documentation)를 탐색하십시오.
📄 시스템 설계, 구현 및 사용 사례에 대한 내용은 HyperAgency 연구 논문(Research Paper)을 읽어보십시오.
HyperAgency는 단순한 AI 플랫폼을 넘어선 **새로운 운영 계층(operational layer)**입니다:
HyperAgency는 AI를 취약한 스크립트와 프롬프트에서 살아 움직이는 복합 지능 시스템으로 변화시킵니다.
What Is
HyperAgency는 주권형 AI 운영 체제 인스턴스(sovereign AI operating system instance) 개념을 도입합니다. 이는 조직이 완전히 소유하고 관리하는 자율 지능 인프라이며, 동시에 글로벌 페더레이션의 다른 인스턴스와 상호 운용성을 유지합니다.
사용자들이 공유된 인프라, 외부 메모리, 벤더가 통제하는 에이전트에 의존하는 중앙 집중식 AI 플랫폼과 달리, 각 HyperAgency 배포는 다음 사항에 대한 주권을 유지합니다:
주권적인 HyperAgency 인스턴스는 독립적으로 작동하면서도 페더레이션(federation)을 통해 다른 주권적 인스턴스와 안전하게 협업할 수 있습니다.
단일 어시스턴트나 고립된 워크플로우에 초점을 맞춘 대부분의 AI 프레임워크와 달리, HyperAgency는 조직을 위한 진정한 운영체제(operating system)로 설계되었습니다.
하나의 HyperAgency 배포는 여러 개의 독립적인 사용자 계정을 지원합니다. 각 사용자는 자신을 대신하여 협업하는 하나 이상의 자율 에이전트를 소유할 수 있습니다.
Organization
│
├── User Alice
...
에이전트는 고립되어 있지 않습니다. 이들은 다음 주체들과 안전하게 통신할 수 있습니다:
통신은 내장된 XMPP 메시징 인프라를 통해 구동되며, 인간과 AI 에이전트 간의 영속적인 메시징, 존재 여부(presence), 라우팅 및 페더레이션을 제공합니다.
이 아키텍처는 신원 확인, 권한, 감사 가능성을 유지하면서 조직 경계를 넘나드는 인간-인간, 인간-에이전트, 그리고 에이전트-에이전트 협업을 가능하게 합니다.
HyperAgency는 단일 배포에 국한되지 않습니다. 여러 개의 HyperAgency 인스턴스를 연결하여 페더레이티드 분산 AI 운영체제 네트워크를 형성할 수 있습니다.
HyperAgency는 페더레이티드하고 분산된 에이전틱 AI 운영체제 네트워크입니다. 독립적인 HyperAgency 인스턴스는 자율적으로 작동하면서도 개방형 프로토콜을 통해 안전하게 협업합니다. 각 조직은 사용자, 에이전트, 메모리 및 인프라에 대한 완전한 소유권을 유지하면서도 네트워크 전반의 신뢰할 수 있는 인스턴스와 원활하게 통신할 수 있습니다.
각 인스턴스는 다음을 나타낼 수 있습니다:
인스턴스는 XMPP 서버 간(S2S) 페더레이션을 사용하여 통신하며, 이를 통해 다음 주체들 간에 안전하고 구조화된 메시지 교환이 가능합니다:
이는 고립된 배포가 아닌, 자율적인 AI 운영체제 네트워크를 구축합니다.
HyperAgency는 엄격한 데이터 지역성(data locality)을 적용합니다:
이는 다음을 보장합니다:
[Instance A] ---- XMPP S2S ---- [Instance B] ---- XMPP S2S ---- [Instance C] ---- ...
│ │ │
사용자 + 에이전트 사용자 + 에이전트 사용자 + 에이전트
...
이 아키텍처는 다음을 가능하게 합니다:
각 노드가 자율적이면서도 상호 운용 가능한 분산형 AI 운영체제 네트워크.
HyperAgency는 단순한 메시징 및 메모리 시스템을 넘어, 자율 에이전트를 위한 **분산 실행 런타임(distributed execution runtime)**입니다.
에이전트는 수동적인 객체가 아닙니다. 이들은 로컬 또는 페더레이션된 HyperAgency 인스턴스 네트워크 전반에서 실행될 수 있는 스케줄링 가능하고, 마이그레이션 가능하며, 상태를 가지는 컴퓨팅 유닛입니다.
에이전트는 API 호출이 아니라 “살아있는 프로세스”입니다.
이를 통해 다음을 수행할 수 있습니다:
런타임 레이어는 다음을 오케스트레이션합니다:
에이전트 생명주기 관리 (Agent lifecycle management)
작업 스케줄링 (Task scheduling)
상태 동기화 (State synchronization)
XMPP / Events / APIs
│
▼
...
에이전트는 다음을 가로질러 실행할 수 있습니다:
이는 다음을 가능하게 합니다:
여러 물리적 인프라에 걸쳐 단일 논리 에이전트 시스템 구축
메모리는 에이전트가 아는 것을 정의합니다.
연합은 그들이 누구와 대화할 수 있는지를 정의합니다.
런타임은 그들이 무엇을 할 수 있는지를 정의합니다.
Experience Components
기존의 AI 시스템은 보통 메모리를 대화 기록이나 벡터 데이터베이스로 생각합니다.
HyperAgency는 메모리를 분산 운영 체제(distributed operating system) 기능으로 간주하며, 다양한 유형의 정보가 목적에 최적화된 전문 지속성 계층(specialized persistence layers)에 저장됩니다.
| Memory Layer | Purpose | Technology |
|---|---|---|
| Structural Memory | Agent definitions, coordination maps, omni-channel bridges | MongoDB (JSON) |
| ... | ||
| HyperAgency는 에이전트가 이러한 메모리 계층들을 문제 해결 과정에서 원활하게 결합할 수 있도록 합니다. |
단일 데이터베이스나 벡터 스토어에 의존하기보다는, 에이전트는 자신이 아키텍처 지식, 대화 내용, 실행 시점 상태(runtime state), 파일, 재사용 가능한 기능(reusable capabilities), 또는 검증 가능한 블록체인 기록 중 무엇을 필요로 하는지에 따라 전문화된 메모리 사이를 지속적으로 전환합니다.
이러한 레이어들이 결합하여 장기간 운영되는 자율 시스템을 가능하게 하는 영구적인 운영 메모리를 생성합니다.
Memory Architecture
* HyperAgency Memory
+----------------+
...
HyperAgency는 단순히 에이전트를 관리하는 시스템을 넘어, 자율 지능을 위한 런타임 실행 모델을 정의합니다.
에이전트를 장시간 실행되는 서비스나 상태가 없는(stateless) 작업으로 취급하는 대신, HyperAgency는 컴퓨팅 자원이 동적으로 할당되고, 관찰되며, 복구되는 **리스 기반 실행 모델 (lease-based execution model)**을 도입합니다.
각 에이전트는 통제된 환경(Docker / Kubernetes) 내에서 임시 런타임 인스턴스로 실행됩니다.
에이전트는 인프라에 영구적으로 묶여 있지 않으며, 다음과 같습니다:
에이전트가 실행을 시작할 때, **런타임 리스(runtime lease)**를 획득합니다: