오늘 Tagger는 차기 개발 방향을 공식 발표했습니다.
바로 에이전트 간 통신을 위한 데이터 조정 레이어입니다.
지난 2년간 Tagger는 플랫폼 데이터 작업을 통해 DeCorp의 인프라를 구축하여 A2A 데이터 구조 개발의 기반을 마련했습니다. Tagger는 DeCorp를 확장하여 에이전트 간 협업, 거래 및 조정을 위한 신뢰 인프라를 구축합니다. 에이전트들은 이미 서로 통신할 수 있습니다.
이제 에이전트들은 자신이 보유한 데이터, 해당 데이터를 사용할 권한이 있는 방법, 그리고 개인 정보를 노출하지 않고 상호 작용하는 방법을 입증해야 합니다.
이 새로운 개발 방향은 다음과 같은 실제 응용 분야를 즉시 가능하게 할 것입니다.
1. 모니터링되지 않는 광고:
애견 사료 브랜드가 최근 이사한 애견인들을 대상으로 광고를 하고 싶어 합니다.
전담 에이전트는 영지식 증명을 사용하여 사용자의 개인 정보나 전체 신원 정보를 노출하지 않고도 사용자가 해당 사용자 프로필에 적합한지 검증합니다.
1. 광고가 Google을 거치지 않고 직접 사용자에게 도달하며, 광고비는 광고 플랫폼이 아닌 사용자에게 직접 지급됩니다.
2. 데이터 브로커 없는 연구:
특정 건강 특성을 가진 10,000명의 참가자가 필요한 임상 시험을 진행합니다. 담당자가 참가자의 자격 요건을 확인하고, 사용자의 참여 동의를 얻으며, 계약에 따라 합의된 데이터만 공유됩니다.
숨겨진 재판매나 영구적인 데이터 보관은 없습니다. 연구 참여에 대한 보상을 받으실 수 있습니다.
3. 에이전트 기반 채용:
코딩 에이전트는 보안 검증을 거쳐야 합니다. 전문 보안 에이전트를 찾아 신뢰도와 역량을 검증하고, 에스크로 계좌를 통해 대금을 지급하고, 검증 결과를 받아 자동으로 정산합니다.
현재의 A2A(액티브 투 에이지) 인프라에서는 에이전트의 기술, 역량 및 보안을 검증할 수 없습니다. 이는 매우 중요한 연결 고리입니다.
4. 데이터 보관 없는 채용:
기업에서 10년 경력의 AI 엔지니어링 전문가와 보안 자격을 갖춘 인재를 찾습니다.
인사 부서는 에이전트를 통해 전 세계의 잠재적 후보자 네트워크와 연결됩니다.
에이전트는 귀하의 적합성을 검증합니다.
채용 담당자는 귀하의 전체 경력이 아닌, 먼저 증거를 확인합니다.
귀하는 더욱 효율적이고 폭넓은 채용 시장에 접근할 수 있게 됩니다.
5. 제로 지식 누출이 없는 엔터프라이즈급 AI:
한 병원에서 의료 영상 AI 에이전트를 사용하려고 합니다.
배포 전에 에이전트는 승인된 데이터를 사용하여 학습되었고, 필요한 벤치마크 테스트를 통과했으며, 데이터 세트, 모델 가중치 또는 독점적인 지적 재산권을 공개하지 않음을 입증해야 합니다.
Tagger는 이러한 경제 시스템의 기반 아키텍처를 구축합니다.
에이전트는 유용하고 안전한 데이터(또는 기술)를 보유하고 있음을 입증해야 합니다.
에이전트는 해당 데이터의 출처를 입증해야 합니다.
에이전트는 제로 지식 증명을 사용하여 협력하며 민감한 정보를 공개하지 않습니다.
에이전트 간 의견 불일치가 있거나 중요한 이해관계가 얽혀 있는 경우, 사람의 검증이 수행됩니다.
지난 2년간 구축된 DeCorp는 새로운 A2A 데이터 시대의 토대를 마련했습니다.
에이전트 인터넷에는 개방형 신뢰 계층이 필요합니다.
Tagger가 바로 그 역할을 수행할 것입니다!