모바일 메타버스를 위한 혁신적인 AI 에이전트 구축: 분산형 학습과 동적 계약의 조화

본 기사는 모바일 메타버스에서 AI 에이전트 구축을 위한 엣지-클라우드 협업 기반의 분산형 프레임워크와 동적 계약 모델에 대한 최신 연구 결과를 소개합니다. 높은 서비스 지연 시간과 데이터 유출 위험을 해결하기 위한 혁신적인 접근 방식과 EDMSAC 알고리즘의 효과를 중점적으로 다룹니다.

모바일 메타버스 시대의 도래와 AI 에이전트의 중요성

최근 모바일 메타버스는 학계와 산업계 모두에서 엄청난 관심을 받고 있습니다. 다음 세대 인터넷으로 여겨지는 모바일 메타버스는 모바일 기기를 통해 사용자들에게 몰입적이고 유비쿼터스한 서비스를 제공할 것으로 예상됩니다. 이러한 환경에서 대규모 언어 모델(LLM) 과 비전-언어 모델(VLM) 에 기반한 AI 에이전트는 메타버스의 생성, 유지 및 발전에 핵심적인 역할을 수행할 것입니다.

하지만 현재 AI 에이전트는 주로 클라우드 기반 LLM과 VLM을 사용하여 구축되고 있으며, 이는 높은 서비스 지연 시간과 민감한 데이터 유출 위험이라는 심각한 문제점을 안고 있습니다. Wen Jinbo 등 연구진(2025)은 이러한 문제를 해결하기 위해 획기적인 해결책을 제시했습니다.

엣지-클라우드 협업: 지연 시간 감소와 데이터 보안 강화

연구진은 엣지 서버(ES) 와 클라우드 서버 간의 협업을 기반으로 한 분산형 AI 에이전트 구축 프레임워크를 개발했습니다. 엣지 서버는 에이전트 인프라 역할을 수행하며, 분산 방식으로 에이전트 모듈을 생성합니다. 클라우드 서버는 이러한 모듈을 통합하여 AI 에이전트를 생성하고 엣지에 배포함으로써 사용자에게 저지연 AI 에이전트 서비스를 제공합니다. 이를 통해 서비스 지연 시간을 단축하고 데이터 유출 위험을 최소화하는 효과를 거둘 수 있습니다.

동적 계약 모델과 EDMSAC 알고리즘: 엣지 서버 참여 유도

엣지 서버의 참여 의사는 동적으로 변하기 때문에, 연구진은 엣지 서버의 지속적인 참여를 유도하기 위해 2-단계 동적 계약 모델을 설계했습니다. 이 모델은 클라우드 서버와 엣지 서버 간의 정보 비대칭 문제를 효과적으로 해결합니다. 또한, 연구진은 향상된 확산 모델 기반 소프트 액터-크리틱(EDMSAC) 알고리즘을 제안하여 최적의 동적 계약을 효율적으로 생성합니다. EDMSAC 알고리즘은 DM 기반 액터 네트워크에 동적 구조 가지치기(dynamic structured pruning) 를 적용하여 잡음 제거 효율과 정책 학습 성능을 향상시킵니다.

시뮬레이션 결과: EDMSAC 알고리즘과 동적 계약 모델의 우수성 검증

광범위한 시뮬레이션 결과는 EDMSAC 알고리즘과 제안된 계약 모델의 효과와 우수성을 입증했습니다. 이는 모바일 메타버스 환경에서 AI 에이전트의 효율적인 구축과 운영을 위한 중요한 발걸음이 될 것입니다.

이 연구는 모바일 메타버스의 발전에 크게 기여할 뿐만 아니라, 분산형 AI 시스템 설계 및 동적 자원 관리 분야에도 시사하는 바가 큽니다. 앞으로 이러한 기술의 발전을 통해 더욱 혁신적이고 몰입적인 메타버스 경험을 기대할 수 있습니다.