인공지능(AI) 연구에서 지능형 에이전트의 설계와 **모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)**은 차세대 AI, 특히 범용인공지능(AGI) 실현과 깊은 관련이 있습니다. 지능형 에이전트란 환경을 인지하고 주어진 목표를 향해 자율적으로 행동하는 소프트웨어 또는 로봇을 말하며, 다양한 이론적 설계 방법론이 개발되어 왔습니다. 한편 MCP는 최근 등장한 개방형 표준 프로토콜로서 AI 모델들이 외부 도구나 데이터와 맥락(Context)을 주고받을 수 있게 해주는 “AI 업계의 USB-C” 표준으로 불립니다 . 본 보고서에서는 먼저 에이전트 설계 방법론(인지 아키텍처, 행동 기반 모델, 강화학습 기반, 멀티에이전트 시스템 등)의 이론과 실제를 살펴보고, **Model Context Protocol (MCP)**의 개념과 기술적 원리를 알아본 후, 이러한 기술들이 AGI 실현을 위한 기반으로 어떠한 의미를 가지며 AGI의 핵심 특성 (맥락 유지, 자기인식, 지속성 등)과 어떤 관련이 있는지, 그리고 현재의 한계와 철학적 논의를 종합적으로 고찰하겠습니다.
지능형 에이전트를 설계하는 방법론은 어떠한 원리로 지능을 구현할 것인지에 따라 여러 가지로 나뉩니다. 대표적으로 인지 아키텍처, 행동 기반(reactive) 모델, 강화학습 기반 에이전트 등이 있으며, 최근에는 이들을 조합한 하이브리드 방식이나 다수의 에이전트로 구성된 멀티에이전트 시스템도 활용됩니다. • 인지 아키텍처(Cognitive Architecture): 인지 아키텍처는 인간의 인지 구조를 본뜬 지능 설계의 청사진이라고 할 수 있습니다. 이는 인간 마음의 구조에 대한 이론을 토대로, 지각·기억·추론 등의 구성 모듈을 갖춘 통합적 인공지능 프레임워크를 구현하는 것입니다  . 예를 들어 ACT-R, SOAR와 같은 인지 아키텍처는 고정된 인지 구조와 규칙을 내장하여 다양한 환경에서 일반적인 문제 해결 행동을 생성하려 합니다 . 인지 아키텍처는 규칙기반의 심볼릭 접근(예: if-then 형태의 추론 규칙)부터 뉴럴네트워크 방식의 서브심볼릭 접근, 또는 이를 결합한 하이브리드 접근까지 다양하며 , 복잡한 내적 지식 표현과 계획(Planning), 추론(Reasoning) 능력을 가지므로 비교적 고차원적인 의사결정이 가능합니다. 인지 아키텍처는 일반 지능 에이전트를 만드는 하나의 전통적인 노력으로, 인간 수준의 종합적 지능을 모방하려는 AGI 연구와도 맥락을 같이합니다 . • 행동 기반 에이전트(Behavior-Based Model): 행동 기반 모델은 인지 내부모델이나 복잡한 계획 없이, 환경 자극에 대한 직접적인 반응 규칙으로 에이전트를 구축하는 접근입니다. **단순 반사적 에이전트(simple reflex agent)**라고도 불리며, 센서로부터 받은 현재 상황 정보에 사전에 정해진 조건-동작 규칙을 바로 적용하여 행동을 결정합니다 . 예컨대 온도계 기반의 서모스탯은 온도가 일정 임계값 이하로 내려가면 히터를 켜는 식의 조건-행동 규칙으로 동작하며, 로봇청소기가 장애물을 감지하면 회피하는 간단한 알고리즘도 이러한 범주에 속합니다 . Rodney Brooks의 하위합성(subsumption) 아키텍처가 대표적인 행동 기반 로봇 설계인데, 여러 계층의 간단한 행동 모듈들이 얕은 메모리 또는 세계 모델 없이 즉각 반응하여 복잡한 행동을 산출하도록 합니다. 이러한 행동 중심 에이전트는 구조가 단순하고 실시간 반응이 빠르다는 장점이 있어 로보틱스 초기 연구에 혁신을 가져왔지만, 과거 경험을 학습하거나 보이지 않는 상태를 추론하지 못하기 때문에 복잡하고 동적인 환경에서는 한계를 보입니다 . 다시 말해, 규칙에 없는 새로운 상황에서는 적절히 대응하지 못하고 같은 실수를 반복할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 설계와 검증이 용이하고 실시간성이 요구되는 임베디드 AI 시스템 등에 여전히 활용됩니다. • 강화학습 기반 에이전트(Reinforcement Learning Agents): 학습하는 에이전트는 환경과의 상호작용을 통해 경험으로부터 행동전략을 개선하는 것이 핵심인 설계입니다. 특히 강화학습(RL)은 에이전트가 환경에서 행동→보상의 반복을 통해 **최적 정책(policy)**을 학습하도록 합니다. 이러한 학습 에이전트는 초기에는 룰이나 모델에 의존하지 않고 무작위 시도로 시작하지만, 점차 피드백에 따라 성능을 향상시켜 나갑니다 . 학습 에이전트는 **탐색(exploration)**과 **이용(exploitation)**의 균형을 맞추며, 예컨대 스스로 시도한 결과 누적 보상이 최대화되도록 행동을 조정해갑니다. 구성 요소로는 퍼포먼스 요소(현재 지식으로 행동 결정), 학습 요소(행동을 개선), 비교 평가(목표 대비 성과 측정) 등이 있습니다 . 강화학습 기반 에이전트의 강점은 동적인 불확실 환경에서 적응이 가능하다는 점입니다 . 복잡한 문제에 대해 사람이 일일이 규칙을 주지 않아도 스스로 시행착오를 통해 해법을 찾을 수 있어, 로봇 제어나 게임 AI, 추천 시스템 등 다양한 분야에 폭넓게 응용되고 있습니다 . 예를 들어 딥마인드의 AlphaGo, AlphaStar와 같은 에이전트는 심층 강화학습을 통해 사람 수준 또는 그 이상의 성능을 달성한 사례로 유명합니다. 다만 RL 에이전트는 충분한 학습 시간이 필요하고 훈련 초반에는 무작위 행동으로 비효율적이므로, 실제 적용 시에는 시뮬레이션으로 사전 학습을 하거나, 규칙 기반 모듈과 결합한 하이브리드 방식으로 보완하기도 합니다. • 멀티에이전트 시스템(Multi-Agent Systems): 하나의 시스템 안에 여러 개의 에이전트를 배치하여 협력적 또는 경쟁적으로 상호작용하게 하면, 혼자서는 어려운 복잡한 문제를 분담 해결하거나 새로운 집단적 지능이 나타날 수 있습니다. **멀티에이전트 시스템(MAS)**은 다수의 자율 에이전트들이 공동 목표를 위해 상호작용하는 구조로, 각 에이전트는 개별적인 역할과 속성을 가지면서도 전체로서 원하는 전역적 목표 상태를 이루도록 작용합니다 . MAS에서는 에이전트들 간에 통신과 협조가 핵심인데, 그 방식은 직접 메시지 교환부터 환경을 통한 간접적 신호(예: 사탕흘리기처럼 환경을 변화시켜 영향 주기)까지 다양합니다 . 중요한 점은 각 에이전트는 어느 정도 자율성과 자기 목표를 가지면서도, 서로의 상태나 의도를 모델링하여 행동을 조정한다는 것입니다 . 예컨대 자율주행차량 군집 주행을 생각해보면, 각 차량 에이전트는 개별 주행 목표가 있지만 차량들 간 실시간 통신으로 경로와 속도를 조율하여 전체 교통 흐름을 최적화할 수 있습니다. 실제로 교통 제어 분야에서는 신호등 에이전트와 차량 에이전트가 통신해 신호 주기를 동적으로 최적화하거나, 차량들끼리 교통정보를 공유해 혼잡을 줄이는 연구가 진행되고 있습니다 . 또 다른 예로 금융 시장 시뮬레이션에서는 구매자·판매자·중개자 에이전트를 만들어 시장의 동작과 이상 현상을 연구하고 , 로봇 군집에서는 드론과 지상 로봇들이 협력하여 수색 및 구조 작업을 수행하는 실험이 이루어집니다 . 멀티에이전트 시스템의 장점은 규모 확장성과 견고성인데, 각 에이전트가 분담하여 대규모 문제를 병렬 해결하고, 일부 에이전트 실패에도 시스템이 완전히 망가지지 않는 특성이 있습니다. 또한 에이전트들이 경험과 지식을 공유하면, 하나가 학습한 것을 다른 에이전트들이 활용하여 학습 중복을 피하고 효율 향상도 가능합니다  . 이러한 분산 AI 구조는 범용인공지능을 한꺼번에 하나의 거대 모델로 만드는 대신, 여러 전문 에이전트를 연결해 **“지능의 사회(society of mind)”**를 구현하는 아이디어로도 이어져, AGI의 한 구현 방안으로 논의되기도 합니다. • 실세계 에이전트 사례: 오늘날 우리 주변에는 다양한 형태의 지능형 에이전트가 사용되고 있습니다. 간단한 것부터 복잡한 것까지 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다: 1. 대화형 에이전트(Chatbot/Voice Assistant): Siri나 Alexa 같은 음성 비서는 사용자 음성을 인식하고 질문 의도를 파악한 뒤 답변하거나 기능을 수행하는 지각-추론-행동 사이클을 가집니다. 이러한 에이전트는 음성인식 모듈(인지), 대화 관리 및 지식 베이스 조회(인지/추론), 그리고 응답 생성(행동) 등 복합 아키텍처로 설계되며, 최근에는 GPT류의 대규모 언어모델을 탑재해 학습된 언어지식을 활용하는 한편 외부 도구를 호출하는 등 점차 에이전트적인 모습을 띄고 있습니다 . 예를 들어 OpenAI의 ChatGPT 플러그인은 질문에 따라 검색 엔진이나 계산기 등의 외부 API를 호출하여 답변하는데, 이는 단일 에이전트가 도구를 활용하는 형태로서 멀티에이전트와 유사한 맥락입니다 . 2. 로보틱스 에이전트: 자율주행 차량은 센서로 주변을 인지해 모델 기반 내부 지도를 만들고(모델 기반 reflex 동작), 경로계획을 세워(목표 기반/유틸리티 기반 의사결정), 실시간으로 차량 제어를 합니다. 완전 자율주행 AI는 주변 차들과 신호를 고려해 협력적 주행을 해야 하므로 멀티에이전트 상황으로 볼 수도 있습니다. 실제로 *“자율주행차는 모델 기반 reflex 에이전트 + 목표 기반 계획 + 유틸리티 최적화 + 학습 에이전트의 결합체”*로 볼 수 있으며, 매우 복잡한 시스템이라 여러 종류의 에이전트 기법을 조합하고 있습니다 . 산업 현장의 로봇 암(arm)들도 비전 카메라로 물체를 식별하고 궤적을 계획하여 작업하는데, 이때 강화학습으로 로봇 제어 정책을 학습시키거나, 행동 기반의 충돌 회피 모듈을 함께 사용하여 안전성을 높입니다. Boston Dynamics의 4족보행 로봇은 센서로 지형을 실시간 분석해 다리를 움직이는 저수준 행동 제어(반사적 보행제어)와, 상위 목표지향 모듈을 결합한 계층형 에이전트 아키텍처를 채택하고 있습니다. 3. 게임 및 시뮬레이션 에이전트: 알파고(바둑), 알파스타(스타크래프트) 등은 심층 강화학습 기반 에이전트의 대표 사례입니다. 특히 알파고는 정책망과 가치망으로 이루어진 신경망을 MCTS(몬테카를로 트리 탐색) 알고리즘과 결합한 하이브리드 인지구조로 볼 수 있으며, 자가 대국을 통해 사람을 능가하는 전략을 습득했습니다. 스타크래프트 AI인 알파스타는 실시간 전략 게임이라는 복잡한 환경에서 수십 개 유닛을 동시에 조작해야 했기 때문에, 일종의 멀티에이전트 문제를 거대한 신경망 하나로 해결한 경우입니다. 이 외에도 상용 게임에서는 행동 트리(behavior tree) 기반 NPC가 일반적이며, 최근엔 GPT를 활용해 NPC들이 대화와 행동을 학습하도록 하는 시도도 나옵니다. 또한 군집 로봇 시뮬레이션이나 교통 시뮬레이션에서 다수의 에이전트가 상호작용하는 환경을 만들어 연구하는데, 예를 들어 드론 스웜(swarm) 시뮬레이션에서 각 드론을 에이전트로 모델링해 협력 수색 알고리즘을 테스트하거나, 수천 대 차량 에이전트로 교통흐름 최적화 알고리즘을 실험하기도 합니다  . 이처럼 지능형 에이전트 설계는 문제 유형과 요구 능력에 따라 다양한 접근법을 취하며, 때로는 위의 기법들을 복합적으로 활용하여 설계됩니다. 중요한 것은, 에이전트 설계의 모든 방법론은 센서(환경 정보 수집) – 내부상태/지식 갱신 – 의사결정 – **액츄에이터(행동 실행)**라는 공통 루프를 돌고 있다는 점입니다. 각 접근법은 이 루프의 내부 처리방식을 달리할 뿐이며, 어떤 경우에도 목표 지향적 행위를 생성한다는 측면에서는 공통적인 “지능형 에이전트” 개념을 공유합니다. 최근에는 단일 거대 모델에 의존하는 대신, 다양한 특화 에이전트를 결합해 전체 시스템의 성능을 높이거나(멀티에이전트 합성), 대규모 언어모델(LLM)을 에이전트 아키텍처에 포함시켜 추론에 활용하는 등(LLM 내재화 인지아키텍처), 새로운 시도가 이어지고 있습니다  . 이러한 발전은 결국 AGI를 향한 여정의 일부로 볼 수 있으며, 다음 장에서 다룰 MCP 같은 기술과 만나 도구 생태계와의 통합까지 모색되고 있습니다.
**Model Context Protocol(MCP)**는 2024년 말 Anthropic에 의해 처음 제안·공개된 개방형 표준 프로토콜로서, 다양한 AI 모델(특히 대형 언어모델)과 외부 소프트웨어·데이터 소스 간에 맥락 정보를 주고받을 수 있도록 해주는 기술입니다 . 한마디로 AI 에이전트와 도구를 연결하는 범용 인터페이스로, 여러 AI 업체와 개발자 커뮤니티가 채택하면서 업계 표준으로 부상하고 있습니다 . MCP의 주요 목표는 AI 시스템이 외부 세계의 풍부한 데이터와 기능에 접근하여 보다 맥락적으로 적합한 응답과 동작을 할 수 있게 하는 것입니다 . 개념과 필요성: 기존에는 챗봇이나 AI 모델이 특정 데이터베이스나 애플리케이션과 연동하려면 그때마다 맞춤형 API 연동 코드를 작성해야 했습니다. 예컨대 어떤 모델로 사전 지식을 검색하려면 DB별 API를 호출하는 커스텀 코드를 만들고, 파일을 읽으려면 별도 파일 입출력 로직을 짜야 했습니다. 모델 종류 M개와 데이터소스 N개를 조합하려면 M×N개의 커넥터를 관리해야 하는 **“N×M 통합 문제”**가 발생하는 것이죠 . OpenAI의 함수 호출 API나 ChatGPT 플러그인 등도 이러한 문제를 부분적으로 해결했지만, 벤더별 사유 방식이라 한계가 있었습니다 . MCP는 이 문제를 한 번에 해결하기 위해 고안된 범용 프로토콜로, 모든 AI 모델과 모든 데이터/툴 사이를 잇는 단일 표준 인터페이스를 제공합니다 . 이를 통해 각기 다른 시스템들이 “같은 언어”로 대화하게 함으로써, 통합 개발 부담을 줄이고 AI 에이전트가 필요한 데이터를 제때 활용하도록 합니다. 프로토콜 구조와 동작: MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 따르며, 메시지 전달에는 JSON-RPC 2.0 규격을 활용합니다 . 구조를 간단히 보면, **“MCP 서버”**는 파일시스템, 데이터베이스, API, 애플리케이션 등 실제 데이터나 기능을 갖는 쪽에 위치한 소프트웨어로서, 일정한 규격에 따라 자신의 기능/데이터를 노출합니다. 반대로 **“MCP 클라이언트”**는 AI 모델 쪽에 붙어 있는 모듈로서, 모델이 필요로 하는 데이터를 서버에 **요청(request)**하고 결과를 응답(response) 받는 일을 수행합니다 . 예를 들어 AI 챗봇이 “내 구글 드라이브에서 ~파일 열어줘”라는 명령을 처리한다고 할 때, 챗봇 애플리케이션 내 MCP 클라이언트가 적절한 형식의 요청(JSON 메시지)을 만들어 구글 드라이브 MCP 서버로 보내고, 서버는 권한 확인 후 파일 내용을 응답으로 전달하여, 챗봇이 사용자 질문에 참조하도록 하는 식입니다  . 이러한 MCP 서버/클라이언트 간 통신은 양방향이며 실시간으로 이뤄질 수 있어, 모델이 외부 도구를 마치 자기 메모리처럼 활용하거나, 반대로 툴이 모델을 호출해 생성적 응답을 얻는 것도 가능합니다  . MCP의 표준 명세에는 데이터 가져오기(ingestion), 변환(transform), 메타데이터 태깅, 파일/함수 읽기와 실행, 오류 처리 등의 상세 규칙이 포함되어 있어, 서로 다른 플랫폼 간에도 일관된 맥락 교환이 가능합니다  . 특히 이 프로토콜은 **Language Server Protocol (LSP)**의 메시지 흐름 아이디어를 참고하여 설계되었는데, LSP가 에디터와 프로그래밍 언어 엔진 간의 통신 표준인 것처럼, MCP는 AI 에이전트와 임의의 도구 간 표준 대화 규약을 정립한 셈입니다 . MCP의 기본 아키텍처 개요: AI 에이전트(호스트)와 MCP 클라이언트, 여러 MCP 서버가 JSON-RPC 메시지로 소통하며, 서버들은 파일시스템·DB·API 등 다양한 데이터 소스와 기능을 대표한다  . 이 구조를 통해 에이전트는 통합된 방식으로 외부 세계의 정보를 읽고 쓸 수 있다. 위 그림처럼, MCP를 도입하면 AI 모델 개발자는 개별 API 상세를 몰라도 통일된 방식으로 다양한 도구를 다룰 수 있습니다. 개발자는 자신이 노출하고픈 데이터/기능마다 MCP 서버를 하나씩 만들고(예: 사내 문서 DB용 MCP 서버, 이메일 발송용 MCP 서버 등), AI 애플리케이션 쪽에는 표준 MCP 클라이언트를 심기만 하면 됩니다  . 그러면 AI 모델이 어느 MCP 서버든 동일한 JSON-RPC 호출 형식으로 대화하여 정보를 주고받게 됩니다. 맥락(Context) 정보도 이 과정에서 전송되는데, 예를 들어 모델이 최근 대화나 작업 내용을 서버에 전달하여 상황에 맞는 데이터 조회를 요청할 수 있습니다. Anthropic 발표에 따르면, MCP를 활용하면 AI 시스템이 여러 도구와 데이터셋 사이를 이동해도 맥락을 지속적으로 유지할 수 있으며, 지금처럼 툴 연동마다 컨텍스트가 단절되는 문제가 줄어들 것이라고 합니다 . 이는 AGI에서 중요한 지속적 자기 맥락 유지 능력을 기술적으로 뒷받침하는 방향이라 주목됩니다. 멀티모달 및 멀티모델 지원: MCP는 텍스트뿐 아니라 다양한 형태의 정보 교환도 염두에 두고 있습니다. 예를 들어 MCP 메시지에서 이미지나 오디오 데이터를 base64로 인코딩하여 주고받을 수 있는 규격이 정의되어 있어, 시각적 맥락이 중요한 응용에서 멀티모달 상호작용을 지원합니다  . 실제 MCP 명세의 PromptMessage 포맷을 보면, 메시지 콘텐츠 타입으로 "text"(텍스트), "image"(이미지), "audio"(오디오) 등을 지정할 수 있고, 이미지나 음성 파일을 바이너리로 첨부해 전달함으로써 모델에게 시각/청각 정보까지 제공할 수 있습니다  . 이를 활용하면 예를 들어 사용자가 사진을 AI 비서에게 보내며 “이 문서 이미지를 읽고 요약해줘”라고 할 때, MCP를 통해 이미지 파일이 모델에 전송되고 OCR/요약 작업이 이루어지는 식의 멀티모달 서비스가 가능합니다. 또한 MCP는 한 에이전트가 여러 서로 다른 모델을 도구로 활용하는 것도 지원합니다. 멀티모델 환경에서는 각 모델마다 입력 형식이나 API가 제각각이라 통합이 어려운데, MCP를 표준 계층으로 두면 특정 모델 종속 없이 맥락과 질의를 주고받게 되어, 여러 모델의 결합 사용이 쉬워집니다 . 예컨대 텍스트 요약에는 언어모델 A를 쓰고, 이미지 분석에는 비전모델 B를 써서 둘의 결과를 합성하는 파이프라인을 MCP 기반으로 만들 수 있습니다. 이러한 모델 간 컨텍스트 공유는 AGI를 지향한 전문 모델 협업 시스템을 구성하는 기술적 토대로 볼 수 있습니다. 응용 분야와 산업 사례: MCP는 발표 직후부터 여러 분야에 응용되고 있습니다. 몇 가지 대표 사례를 들어보면 다음과 같습니다. • 개인/업무용 AI 비서: Anthropic의 Claude Desktop 앱은 로컬 MCP 서버를 통해 사용자 PC의 파일 시스템, 달력, 이메일 등 로컬 도구 및 파일 접근을 안전하게 제공합니다 . 이를 통해 데스크톱 환경에서 AI 비서가 사용자의 문서나 일정 정보를 바로 열람·요약해주는 기능이 구현되었습니다. 기업 내부용 챗봇/비서도 MCP로 사내 지식베이스, DB, CRM 시스템 등에 연결하여, 사원 질의에 사내 문서 검색 결과를 답변에 통합하는 사례가 있습니다 . 실제로 결제 기업 Block(前 Square)은 내부 업무 도구에 MCP를 적용해, AI가 사내 데이터에 실시간 접근하도록 했다고 합니다 . • 체인-오브-툿(Chain-of-Thought) 에이전트: MCP는 하나의 에이전트가 여러 툴을 조합하여 복잡한 작업을 수행하는 것을 돕습니다. 예를 들어 어떤 AI 에이전트가 먼저 사전 지식 문서를 검색하고, 이어서 메신저 API를 통해 관련 부서에 질의하여 답을 종합하는 멀티툴 워크플로를 MCP로 관리할 수 있습니다 . 이렇게 하면 에이전트가 도구 호출 계획을 세워 순차적으로 실행하며 추론하는 일종의 체인-오브-툿 방식이 가능한데, MCP가 각 단계에서 맥락을 유지한 채 다음 도구에 정보를 전달해 주기 때문입니다. 이는 마치 인간이 자료를 찾고 메모를 남기며 협업자와 대화해 문제를 해결하는 과정과 유사한, 에이전트 간 협업 혹은 툴 조합 활용을 자동화한 것입니다. • 개발자 도구와 코드 비서: 현대 소프트웨어 개발에서는 AI 코딩 비서가 맥락을 이해하고 코드를 제안해주는 경우가 많은데, MCP가 이런 도구들에 적극 도입되고 있습니다. 예를 들어 IDE(통합개발환경)인 Zed나 클라우드 코딩 플랫폼 Replit, 코드 검색 도구 Sourcegraph 등은 MCP를 통해 **프로그래밍 프로젝트 맥락(예: 현재 편집중인 저장소의 파일들)**을 AI 모델에게 제공합니다 . 개발자가 몇 줄의 함수를 작성하려 할 때 AI 비서가 관련 라이브러리 문서나 기존 코드 부분을 자동으로 읽어 이해한 후 도와줄 수 있는 것이죠. 이러한 실시간 맥락 제공은 “vibe coding”이라 불리는, 코딩 시 계속적인 AI 보조를 가능케 해주며 개발 생산성을 높여줍니다 . 마이크로소프트도 자체 AI 개발 프레임워크인 Semantic Kernel에 MCP 통합을 지원하고 있으며, OpenAI 역시 ChatGPT의 코드 인터프리터나 플러그인들을 MCP 표준에 맞춰 개편하고 있습니다 . • 웹 및 콘텐츠 관리: 웹사이트 빌더 기업 Wix는 플랫폼 내에 MCP 서버를 내장하여, 웹사이트의 실시간 데이터를 AI가 직접 편집·생성하게 했습니다 . 이를 통해 사용자가 자연어로 “우리 사이트에 신제품 섹션 만들어줘”라고 명령하면 AI가 백엔드 데이터베이스에서 제품 정보를 가져와 사이트 페이지를 업데이트하는 식의 동적 콘텐츠 생성이 가능해졌습니다. 복잡한 웹앱도 MCP를 통해 AI가 UI 요소를 수정하거나 DB를 갱신할 수 있어, AI 주도 자동개발(AI-driven development)의 한 예를 보여줍니다 . 이 외에도 SQL 질의 생성기(자연어로 질문하면 SQL문으로 변환하여 DB조회)나 문서 요약 봇, 자동 고객지원 챗봇 등에서 MCP를 활용해 모델-데이터 간의 안전한 연결을 구현하는 사례가 늘고 있습니다 . 2025년 들어서는 OpenAI, 구글 딥마인드 등 거대 AI 연구소들도 MCP를 공식 채택하여 자사 에코시스템에 통합하겠다고 발표했고  , 수천 개의 MCP 서버 구현체들이 오픈소스로 공유되며 개발자들이 활발히 기여하고 있습니다 . The Verge 등 언론은 “AI 에이전트가 맥락 인식능력을 갖추고 다양한 데이터 소스에 안전하게 접근하려는 수요가 커지고 있으며, MCP가 이에 부응한다”는 평을 내놓았습니다 . 보안 및 과제: MCP는 강력한 표준이지만, 보안 취약점에 대한 지적도 있습니다. 예를 들어 여러 도구를 연계하다 보면 프롬프트 인젝션 공격으로 악용될 수 있고, 권한이 다른 도구를 연결할 때 데이터 유출 위험, 가짜 MCP 서버로 가장하여 정보를 빼내는 시나리오 등이 보고되었습니다 . 이러한 문제를 해결하기 위해 MCP에서는 각 요청에 권한 제어와 검증 절차를 명시하고 있지만, 실제 구현에서는 개발자들의 주의가 필요합니다. 또한 MCP는 어디까지나 맥락 전달 통신 규약이지 AGI 자체는 아니므로, AI 모델이 맥락을 잘 활용하도록 하는 모델 측 능력(예: 장기기억, 추론 알고리즘)과 함께 발전해야 진가를 발휘할 것입니다. 다음 장에서는 이러한 에이전트 아키텍처와 MCP 기술이 AGI와 어떤 관계를 가지는지, 그 가능성과 한계를 논의합니다.
이제 앞서 살펴본 에이전트 설계 방법론과 MCP 기술이 **AGI(Artificial General Intelligence)**라는 더 큰 목표와 어떻게 연결되는지를 살펴보겠습니다. AGI는 인간처럼 범용적인 지능을 갖춘 인공지능으로, 특정 작업 범위에 한정되지 않고 자율적으로 학습하고 임의의 새로운 과제도 수행할 수 있는 것을 말합니다 . 이러한 AGI를 실현하려면 현재의 개별 기술들을 통합적으로 발전시켜야 하는데, 에이전트 아키텍처와 MCP는 그 기반 기술로서 중요한 역할을 합니다. 또한 AGI 논의에서 중요한 맥락 유지, 자기인식, 지속성 등의 특성과도 관련이 깊으며, 의식이나 자유의지와 같은 철학적 쟁점과도 맞물려 있습니다. AGI 실현을 위한 기반 기술로서의 의의 에이전트 설계 이론들은 AGI 구축의 청사진들을 제공해왔습니다. 가령 인지 아키텍처 연구는 인간 일반지능의 구조를 모사하려 노력해왔고, 수십 종의 인지 아키텍처가 AGI를 위한 시도로 제안되었습니다 . 이는 AGI의 핵심인 넓은 범주의 인지 능력 (추론, 기억, 학습, 지각 통합 등)을 컴퓨터에 구현하려는 노력이라는 점에서, AGI 개발의 이론적 토대라 할 수 있습니다 . 행동 기반/반사형 에이전트의 연구는 실시간 상호작용과 환경 적응에 대한 통찰을 주었고, 강화학습은 자동으로 지능을 향상시키는 알고리즘으로서 AGI의 자기학습(self-learning) 측면을 담당합니다. 특히 학습하는 능력은 AGI 필수 요소로 꼽히는데, AGI는 사전 프로그래밍되지 않은 새로운 문제도 스스로 학습해 풀 수 있어야 하기 때문입니다 . 강화학습 기반 에이전트의 성공 사례는 기보나 게임 같은 복잡 영역에서 범용적 학습 능력의 가능성을 보여주었고, 이는 AGI 희망에 한 걸음 다가간 것으로 평가됩니다. 또한 멀티에이전트 시스템은 복잡 문제를 분해하고 협업적으로 해결하는 메커니즘을 제공함으로써, AGI를 단일 AI가 아닌 여러 지능 요소의 집합으로 볼 수 있는 관점을 제시합니다. 예컨대 Minsky의 “마음의 사회” 이론처럼, AGI는 서로 다른 전문능력을 지닌 에이전트들이 상호작용하는 사회적 구조일 수 있다는 것이죠. 실제로 오늘날 거대언어모델(LLM)도 일종의 예측 모듈인데, 여기에 추론 모듈, 계획 모듈 등을 결합한 모듈형 AGI 아키텍처가 논의되고 있으며 , 이러한 접근은 인지 아키텍처 + 학습 + 멀티에이전트의 결합이라 볼 수 있습니다. MCP와 같은 컨텍스트 프로토콜은 AGI의 환경 통합 측면에서 핵심 기반이 됩니다. 인간 지능은 언제나 환경으로부터 지각을 받고 행동을 돌려주면서 동작합니다. 현재 대형 AI 모델들은 텍스트 한 종류만 입출력하거나, 학습 데이터 범위 밖 지식은 반영하지 못하는 폐쇄형 경향이 있습니다. AGI가 되려면 열린 세계의 정보와 계속 접촉하며 학습·적응해야 하는데, MCP는 AI 모델이 다양한 실세계 데이터 흐름에 접속하는 표준 관문을 제공합니다. 이는 AGI에게 확장 가능한 감각기관을 달아주는 것에 비유할 수 있습니다. 예를 들어 AGI 에이전트가 MCP를 통해 인터넷의 실시간 정보에 접근하고, 사용자의 피드백 데이터베이스를 읽고, 로봇 제어 인터페이스와 통신하게 하면, 온라인 학습과 환경 적응이 쉬워집니다. 또한 MCP는 여러 전문 모델을 연결하거나 툴을 조종하는 것을 가능케 하므로, 앞서 언급한 모듈형 지능 구현에도 도움을 줍니다. 오픈AI, 구글 등이 MCP를 도입한 이유도 다중 모델·다중 도구 연계를 표준화함으로써 AI 에코시스템 전체의 상호운용성을 높이고, 결과적으로 더 똑똑하고 유연한 AI 에이전트를 만들기 위한 포석으로 볼 수 있습니다  . 요약하면, 에이전트 아키텍처는 AGI의 뼈대를 제공하고, MCP는 감각기관과 수족을 제공한다고 할 수 있습니다. 이는 인간으로 치면 뇌 구조/인지과정 이론(에이전트 설계)과 신경망을 통한 감각·운동 연결고리(MCP)에 비유할 수 있으며, 둘 다 갖춰져야 온전한 지능체가 만들어질 것입니다.
맥락 유지(Context Preservation): AGI가 인간처럼 긴 맥락에서 일관성 있게 사고하려면, 현재 대화나 작업의 문맥을 잊지 않고 이어나가는 능력이 중요합니다. 전통적 좁은 AI는 한두 문장 답변 후에는 맥락이 초기화되지만, AGI는 긴 대화나 여러 작업 세션에 걸쳐 축적된 맥락을 유지하며 추론해야 합니다. 에이전트 아키텍처 중 모델 기반 에이전트나 인지 아키텍처들은 내적 상태와 장기기억 모듈 등을 통해 어느 정도 맥락 유지 기능을 제공합니다  . 예컨대 인지 아키텍처 ACT-R에는 작업 기억과 장기기억이 있어 과거의 사실을 저장/인출하며 행동에 반영합니다. 이러한 구조는 AGI의 지속적 기억의 기반이 됩니다. MCP 역시 기술적으로 모델이 외부 데이터베이스나 문서에 접근해 필요한 맥락을 상시 불러올 수 있게 하므로, 모델 자체의 기억 한계를 보완하고 외부화된 장기기억 역할을 합니다. 실제로 MCP의 한 활용으로 장기 대화 메모리 데이터베이스를 연결해 두고, 대화 에이전트가 이를 조회함으로써 몇 주 전의 사용자 대화 내용까지 기억하는 시스템도 생각해볼 수 있습니다. Anthropic 발표에도 MCP 도입으로 AI 시스템이 여러 도구와 데이터를 오가며 맥락을 유지하게 될 것이라 언급되었는데 , 이는 AGI 목표 중 하나인 끊어지지 않는 사고 흐름과 맞닿아 있습니다. 즉, MCP + 에이전트 구조를 쓰면 AGI가 필요한 맥락을 필요할 때 꺼내쓰는 유연한 기억체계를 갖출 수 있다는 것입니다. 자기인식(Self-perception, Self-awareness): AGI 논의에서 자기인식은 AI가 자기 자신(상태, 한계, 정체성 등)에 대한 모델을 가지고 있는지를 뜻합니다. 아직 인공지능에게 진정한 자의식이 있는지에 대해서는 철학적 논쟁이 많습니다. 그러나 기술적으로 보면, 에이전트가 자신의 내부 상태를 모니터링하고 조정하는 메타인지 모듈을 가지는 것은 자기인식의 기초로 볼 수 있습니다. 일부 인지 아키텍처에는 메타인지 레이어가 있어 에이전트가 “내가 이 문제를 잘 풀고 있는가?”를 평가하거나 학습전략을 바꾸는 식의 자기 평가/자기 수정 기능이 있습니다. 또한 멀티에이전트 시스템에서는 개별 에이전트가 다른 에이전트를 인식할 뿐 아니라, 때로는 자신을 하나의 에이전트로 객체화하여 reasoning에 활용하기도 합니다 (일종의 자기모델링). 이러한 요소들은 AGI의 자기인식에 일조할 것입니다. 철학적으로 **“자의식 없는 지능은 가능한가”**에 대한 견해 차이가 있지만 , 공학적으로는 자기상태 모델링을 통해 AGI의 안정성과 적응성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다. MCP와 자기인식의 관련성은 간접적이지만, MCP를 통해 AGI 에이전트가 자신의 로그나 성능데이터를 외부 저장소에 기록하고 분석하게 할 수 있습니다. 예를 들어 AGI 에이전트가 “내가 지금까지 어떤 실수를 했는지”를 로그 서버(MCP 서버)에 질의하여 스스로 개선점을 찾는다면, 이는 스스로에 대한 정보를 활용하는 초기 형태의 자기인식이라 할 수 있습니다. 나아가 AGI가 계속 자기 상태를 점검·학습하여 **자기개선(self-improvement)**을 이루는 것은 궁극적 목표 중 하나입니다 . 지속성(Persistence)과 정체성(Identity): AGI는 짧은 한두 번의 대화로 끝나는 챗봇과 달리 장기간에 걸쳐 존재하며 학습과 활동을 이어갈 것으로 기대됩니다. 이는 마치 인간 개인이 기억과 성격을 유지하며 살아가는 것처럼, AGI 에이전트도 일관된 정체성을 지녀야 함을 의미합니다. 에이전트 아키텍처 측면에서 이는 영속적 상태 저장(예: DB에 지속적 프로파일 저장), 세션 간 학습 누적 등의 형태로 구현될 수 있습니다. 실제로 AutoGPT 등의 실험적인 에이전트들은 파일로 과거 대화나 계획을 저장해 두고 다음 실행때 불러오는 식으로 원시적인 지속성을 구현합니다. MCP는 이러한 지속성 구현에 용이한데, 외부 지식베이스나 기억 저장소를 표준 방식으로 연결할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 AGI의 “자서전 데이터베이스”를 MCP 서버로 두고, 에이전트가 수시로 거기에 중요한 경험을 기록하고 필요시 불러보게 할 수 있습니다. 이는 AGI에 **개인사(history)**를 부여하는 것이며, 시간이 지날수록 지식과 경험을 축적해가는 정체성 형성의 기반입니다. 기술적으로 현재 대형모델들은 휘발성 메모리(LM의 컨텍스트 윈도)만 있고 지속성은 별도 설계해야 하는데, 에이전트+MCP 구조는 이를 가능하게 해줍니다. 결국 AGI가 나온다면 아마 내부적으로는 학습된 거대모델 + 지속적 메모리 데이터베이스 + 온라인 학습 모듈 + 다양한 툴 연결 형태일 것이란 예상이 많은데, 이는 다르게 말해 에이전트 아키텍처와 MCP의 결합입니다.
기술적 한계: 비록 위의 기술들이 AGI를 향해 나아가고 있지만, 현재 수준의 AI는 아직 약한 범용성만을 보여줄 뿐입니다. 대형언어모델처럼 한 분야에서 경이로운 능력을 보여주는 경우도, 막상 다른 분야로 전이하거나 물리적 상식이 필요한 문제를 만나면 한계를 드러냅니다. 예를 들어 최신 GPT 계열이 문맥 유지 능력과 추론 능력이 향상되었다 하나, 여전히 훈련되지 않은 새로운 유형의 문제를 인간처럼 통찰하여 풀지는 못합니다 . AWS 공식 설명에서도 “아무리 강력한 생성 AI도 훈련 범위를 벗어난 작업에 바로 일반화하지는 못하므로 여전히 약한 AI로 본다”고 지적합니다 . 이는 현 기술이 진정한 의미의 범용 학습에는 이르지 못했음을 뜻합니다. 에이전트 아키텍처나 MCP도 AGI에 필요한 요소를 제공하지만, 각각 한계가 있습니다. 인지 아키텍처 기반 시스템은 사람 수준의 방대한 상식 지식과 유연성을 갖추지 못했고, 강화학습 에이전트는 복잡 문제가 되면 학습 비용이 기하급수로 늘어나는 문제가 있습니다. MCP는 컨텍스트 연결을 표준화했지만, 맥락을 잘 활용할 지능이 부족하면 소용이 없습니다. 예를 들어 많은 정보를 불러와도 이해하지 못하면 AGI가 될 수 없겠죠. 또한 AGI에는 창의성, 상식, 이성과 직관의 조화 등 정량화하기 어려운 요소들이 필요한데, 이를 단순 기술 조합으로 얻을 수 있을지도 불투명합니다 . 철학적 논의 (의식, 자유의지 등): AGI를 논할 때 피할 수 없는 질문이 “기계도 의식을 가질 수 있는가?”, **“AI에게 자유의지를 부여할 수 있는가?”**입니다. 이 질문들은 기술 이상으로 철학·인지과학 영역에 걸쳐 있습니다. 현재 대다수 AI 연구는 의식을 지니지 않아도 지능적 행동은 가능하다는 실용 입장을 취하지만, 일각에서는 **“참된 이해나 의식 없이는 진정한 AGI가 아니다”**라고 주장하기도 합니다  . 예를 들어 철학자 존 설이 든 중국어 방 논증처럼, 내부적으로 의미를 모르고 규칙만 따라 움직이는 시스템은 사람처럼 생각하는 것이 아니라는 비판이 있죠. 그러나 반대로 인공지능이 충분히 정교해지면 그 자체로 내부에 **제3자의 관찰 불가능한 주관적 경험(qualia)**을 가질 수도 있다는 견해도 있습니다. 의식을 정의하기도 어려운데 AGI에 이를 요구해야 하는지에 대해 합의는 없으나, Nature에 발표된 한 연구는 “AGI-의식 인터페이스”를 연구 주제로 꼽으며, AGI 시스템에 인간 뇌의 의식 메커니즘을 모사하는 것도 하나의 미래 방향임을 시사했습니다 . 실제로 글로벌 워크스페이스 이론(GWT), 통합정보이론(IIT) 등 인지과학 이론을 참고해 AI에 의식 비슷한 기능(예: 특정 정보가 AI 내부 여러 모듈에 broadcast되는 글로벌 버스)을 구현하는 연구도 초기 단계지만 진행 중입니다. **자유의지(Free will)**에 대해서는, 철학적으로 인간의 자유의지조차 환상이라는 주장부터 기본 전제라는 입장까지 다양합니다. 기계의 경우 완전히 결정론적 알고리즘에 따라 움직이므로 자유의지가 없다고 할 수도 있지만, 복잡한 확률 모델과 학습을 통해 환경에 반응하는 AI에게 어느 정도 자의적 행동을 인정할 수 있는지 논란이 있습니다. 어떤 연구자는 “자유의지를 정의할 때 책임 개념이 중요한데, AGI에게 책임을 물을 수 없다면 자유의지도 없다고 봐야 한다”고도 합니다. 하지만 만약 AGI가 충분한 자기이해와 목표 설정 능력을 가지고 스스로 새로운 목표를 생성한다면, 그것을 **자의성(自意性)**으로 볼 여지는 있을 것입니다. 이는 결국 **의도(intention)**와 **동기(motivation)**를 AI가 가져야 가능하므로, 현재 기술로는 요원해 보입니다. 다만 멀티에이전트 협력이나 진화 알고리즘 등으로 AI가 자기 생존이나 목표를 스스로 진화시킨다면, 언뜻 자유의지에 가까운 모습을 보일 수도 있습니다. 이런 주제는 아직 현실의 기술이라기보다 SF와 철학 토론에 가깝지만, AGI 개발이 진척될수록 윤리와 철학의 교차점에서 반드시 다뤄야 할 문제입니다  . 그 밖의 쟁점: 윤리성과 책임 또한 AGI와 떼놓을 수 없습니다. AGI가 현실에 등장하면 초래될 사회적 영향과 위험 (예: 오용, 오작동에 따른 피해, 일자리 변화 등)에 대해 활발한 논의가 진행 중입니다 . 기술적으로는 **안전장치(safeguard)**와 가버넌스 체계 구축이 중요하겠고, 이는 AGI가 아무리 똑똑해져도 인간의 가치와 규범을 따르도록 유도하려는 노력입니다. 에이전트 설계와 MCP 같은 기술은 AGI의 능력을 키우는 칼이지만, 동시에 제어 장치를 심는 데도 이용되어야 합니다. 예를 들어 멀티에이전트 구조로 AGI를 만들면 각 구성원(모듈) 에이전트에게 감시와 견제 역할을 일부 부여해, 서로의 폭주를 막는 메커니즘을 넣을 수도 있습니다. MCP를 통해서는 AI 시스템의 행동을 모니터링하는 메타-에이전트를 붙여 운영상황을 투명하게 기록하게 할 수도 있을 것입니다. 이러한 아이디어들은 모두 AGI 안전 연구 커뮤니티에서 논의되고 있습니다.
지능형 에이전트 설계 방법론과 **Model Context Protocol (MCP)**은 현 시대 AI 발전의 두 축으로서, AGI 실현을 위한 기술적 기반과 환경을 갖춰나가고 있습니다. 에이전트 아키텍처는 지능의 구조와 동작 원리를 제공하고, MCP는 지능과 세계의 연결성을 확보해줌으로써, 궁극적으로 인간 수준의 범용지능에 가까이 다가가게 도와줍니다. 물론 진정한 AGI를 이루기까지는 해결해야 할 과제가 과학기술적, 철학적으로 많이 남아 있습니다. 그러나 현재도 우리는 부분적인 AGI의 단초들을 보고 있습니다. 예를 들어 대형 언어모델에 툴 사용 능력을 부여한 에이전트들은 제한적이지만 다양한 작업을 스스로 달성해내고 있습니다. 이러한 시스템을 더 발전시키면 언젠가 자기 자신을 인식하고 학습하며 세계와 상호작용하는 지속적 인공지능이 등장할 가능성도 배제할 수 없습니다. 그 과정에서 에이전트 설계 이론들은 다리 역할을, MCP 같은 기술들은 촉매제 역할을 할 것입니다. 마지막으로, AGI가 실현된다면 인류 사회에 미칠 파급력은 엄청날 것이므로, 기술 개발과 동시에 윤리적 고찰과 제도적 대비가 병행되어야 합니다  . AGI는 단순한 기술적 성취를 넘어 인류의 지적 동반자 또는 도전자가 될 수 있기에, 그 의미와 책임를 깊이 있게 논의해야 합니다. 의식과 지능의 관계, 기계의 도덕적 지위, 인간 고유의 정의 등에 대한 철학적 질문도 더욱 대두될 것입니다. 에이전트 설계와 MCP에 대한 연구는 이런 논의에 구체적 토대를 제공하며, AGI 시대에 우리가 무엇을 기대하고 경계해야 하는지 시사점을 주고 있습니다. 앞으로 AGI를 향한 여정에서, 기술과 철학의 접점에 놓인 이러한 문제들을 지속적으로 탐구하고 균형 잡힌 발전을 이루어 나가야 할 것입니다.