암호화된 멀티에이전트 AI 마켓: AI들이 비밀을 지키며 거래하는 세상

패를 보여주지 않고도 함께 최선의 전략을 찾아낸다. 불가능처럼 들리는 이 발상이, 지금 금융과 의료와 농업의 판을 바꾸고 있다.

포커 게임에서 다른 플레이어들과 협력해서 최선의 결정을 내려야 한다고 상상해 보라. 단, 서로 패를 보여줘선 안 된다. 이게 말이 되는 상황인가?

수학적으로는, 가능하다. 그리고 지금 AI 에이전트들이 실제로 이 방식으로 작동하고 있다.

암호화 멀티에이전트 마켓(Encrypted Multi-Agent Market)은 각 AI 에이전트가 자신의 핵심 데이터를 단 한 줄도 공개하지 않으면서, 집단 지성으로 예측을 생성하고 거래하는 시스템이다. 프라이버시와 협력이라는 언뜻 모순처럼 보이는 두 목표를 암호학이 연결한다.

왜 이게 중요한지는 숫자가 말해준다. Gartner는 2028년까지 에이전트 AI가 일상적인 비즈니스 결정의 15%를 자율적으로 처리할 것으로 전망한다 [21]. 그 결정들이 어떤 데이터를 기반으로 내려지느냐는 보안과 신뢰의 문제를 넘어 사회적 문제가 된다.

멀티에이전트 시스템이란 뭔가요?

멀티에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)은 두 개 이상의 자율적인 AI 에이전트가 서로 소통하며 작동하는 네트워크를 말한다 [1]. 각 에이전트는 독립적으로 판단하고, 주변 환경에 따라 행동 방식을 바꿀 수 있다.

전통적인 분산 컴퓨팅과 결정적으로 다른 점은 유연성이다. 기존 시스템은 딱딱하게 정해진 API 규칙을 따라야 했지만, 현대의 멀티에이전트 시스템은 자연어에 가까운 비구조화된 프로토콜로 소통한다 [1]. 더 사람처럼 대화한다.

이 시스템이 금융 시장에 들어오면서 상황이 더 복잡해졌다. AI는 인간 트레이더보다 훨씬 빠르게 대용량 데이터를 처리하고 거래를 실행한다 [2, 3]. 2010년 5월에 발생한 '플래시 크래시(Flash Crash)' 사건 — 자동화 알고리즘이 수분 만에 미국 주식 시장을 폭락시켰다 되돌린 사건 — 이 바로 AI 트레이딩의 위험한 면을 보여준 대표 사례다 [3].

에이전트들이 서로 소통하면서 또 다른 문제가 생겨난다. 바로 컨텍스트 오염(Context Pollution)이다.

컨텍스트 오염: 잘못된 정보가 퍼지면?

하나의 에이전트가 잘못된 정보를 갖게 되면, 그 오류가 네트워크 전체로 번져나간다 [4, 5]. 마치 소문처럼. 한 번 오염되면 어디서 문제가 시작됐는지조차 추적하기가 굉장히 어렵다.

여기서 에이전트 오케스트레이션 보안(AI Agent Orchestration Security)이라는 개념이 등장한다. 에이전트 간의 통신 채널을 철저하게 보호해서, 잘못된 데이터가 의사결정에 영향을 미치지 못하도록 막는 것이다 [4, 5].

문제는 N개의 에이전트가 있으면 연결 경로는 N×(N-1)개로 늘어나고, 그 중 하나라도 뚫리면 전체가 흔들린다 [16]. 보안과 확장성 사이의 구조적 딜레마다.

그림 1. 암호화된 다중 에이전트 AI 시장의 핵심 방법 방법론 및 보안 통합 체계. 동형 암호화와 비밀 분산 계산 및 차분 프라이버시 기술을 핵심 기반으로 삼아 개별 모델의 민감하거나 독점적인 데이터를 노출하지 않고 지능형 에이전트 간에 지식과 예측치를 안전하게 거래하는 협업 프로세스를 구축한다. 시장 분석에 특화된 에이전트들이 구조화된 보고서와 자연어 프로토콜을 통해 소통하며 지능적인 의사결정을 수행하고, 시스템 설계부터 배포에 이르는 전 생애 주기 보안 조치를 통합하여 데이터 무결성과 시장의 신뢰성을 극대화한다.

암호화 예측: 숨기면서 협력한다

이런 배경에서 나온 해법이 바로 암호화 예측(Encrypted Prediction)이다. 핵심 아이디어는 간결하다. 각 에이전트가 자신의 원시 데이터를 공개하지 않고도 예측에 기여할 수 있게 하는 것이다 [8].

전통적인 예측 시스템은 데이터 가시성이 완전하다고 가정한다. 하지만 암호화폐 시장이나 DeFi(탈중앙화 금융) 같은 환경에서는 신호를 너무 일찍 공개하면 오히려 예측이 무효화된다 [8]. 누군가 먼저 보고 선제적으로 움직여 버리기 때문이다 — 이걸 프론트 러닝(Front-Running)이라고 한다.

암호화 예측 시스템에서 에이전트들은 다음과 같은 흐름으로 작동한다.

• 로컬 관찰: 각 에이전트는 자신만의 데이터 소스(온체인 메트릭, 주문 흐름, 거시 신호 등)를 독립적으로 수집한다.
• 암호화된 신호 생성: 통찰력을 그대로 공유하는 대신, 암호화 또는 프라이버시 보호 인코딩으로 변환해서 내보낸다.
• 안전한 통신: 변환된 신호만 조정 계층에 전달된다.
• 합의 및 검증: 복호화 없이 신호들을 집계하고 교차 검증한다.
• 예측 출력: 확률적 혹은 시나리오 기반 예측을 최종적으로 생성한다 [8].

어떤 에이전트도 전체 그림을 갖고 있지 않다. 그러면서도 집합적 결과는 훨씬 정확하다. 모르는 게 더 나을 때도 있다는 역설이 여기서 성립한다.

핵심 기술들: 어떻게 가능한 건가?

세 가지 암호화 기술이 이 패러다임을 떠받치고 있다.

동형 암호화(Homomorphic Encryption, HE): 데이터를 복호화하지 않고 암호화된 상태 그대로 연산하는 기술이다 [10, 11]. 2009년 IBM 연구원 Craig Gentry가 처음 제안했으며, 당시엔 단순한 연산조차 엄청난 계산 자원이 필요했다. 최근 들어 성능이 비약적으로 향상되어 금융, 의료 분야에서 실제 적용 사례가 늘고 있다 [6]. 자물쇠를 잠근 채로 금고 안의 물건을 옮기는 것과 비슷하다.

안전한 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation, SMPC): 여러 당사자가 각자의 입력값을 공개하지 않고 공동으로 계산을 수행하는 기술이다 [10, 11]. 여러 병원이 각자의 환자 데이터를 노출하지 않으면서 공동으로 AI 모델을 학습시킬 수 있다.

차등 프라이버시(Differential Privacy, DP): 데이터셋에서 특정 개인의 정보를 역추적할 수 없도록 통계적 노이즈를 추가하는 기술이다 [11]. 한 개인의 데이터를 추가하거나 제거해도 분석 결과가 크게 달라지지 않도록 설계된다. 집단 사진에서 개인을 흐릿하게 처리하는 것처럼.

SimianX AI가 하는 일

이 개념을 실제 분석 워크플로우에 통합한 사례가 SimianX AI다 [8]. 멀티에이전트 아키텍처와 암호화 분석을 결합해 실시간 의사결정을 지원하는 플랫폼으로, 온체인 분석, 암호화된 신호, 다자간 에이전트 조정을 하나의 흐름으로 연결한다.

핵심 설계 원칙은 하나다: 프라이버시, 보안, 정확도를 동등한 목표로 취급한다 [8]. 보안을 위해 성능을 포기하거나, 성능을 위해 프라이버시를 희생하지 않는다.

실제 적용 사례들

의료 분야에서 멀티에이전트 시스템은 특히 흥미로운 가능성을 보여준다. MATEC 프레임워크는 자원이 부족한 병원에서 패혈증 치료를 위해 시범 적용되었는데, 여러 AI 에이전트가 치료 권장 사항과 환자 위험도 실시간 추적을 협력해 수행했다. 결과는 의미 있었다 — 의료 현장 전문가들에게 더 높은 정확도와 실용성을 제공했다 [13].

금융 분야에서는 TradingAgents 프레임워크 같은 시스템이 실제 트레이딩 회사를 모방한다. 리드 에이전트가 전문 분석 에이전트들에게 작업을 위임하는 구조로, 기술적 분석, 감성 분석, 기본적 분석을 담당하는 에이전트들이 각자의 역할을 수행하며 최종 투자 결정에 기여한다 [7, 14].

농업 분야도 빼놓을 수 없다. 드론 군집이 넓은 농경지를 관리하는 시스템에서, 각 드론은 다른 드론들과 소통하며 작물 상태 모니터링, 작업 배분, 환경 변화 대응을 자율적으로 수행한다 [15].

한계와 도전들: 아직 풀지 못한 문제들

다 좋아 보이지만, 실상은 아직 넘어야 할 산이 많다.

GPT-4o 같은 대형 언어 모델(LLM) 기반 에이전트들은 수학적 문제나 논리 추론에서 여전히 환각(Hallucination)을 일으킨다 [5]. 암호화된 규칙을 생성하고 실행하는 과정에서 이 문제가 치명적으로 작용할 수 있다.

민감한 데이터 처리 과정의 허점도 있다. 토큰 수명 제한의 부재 같은 구현 허점이 결제 정보나 개인정보 유출로 이어질 수 있다 [17, 18]. 구글의 A2A 프로토콜 개선 제안에서도 이 부분 — 단기 토큰, 강화된 인증, 명시적 동의 흐름 등 — 이 핵심 과제로 다뤄지고 있다 [17].

규제 준수도 쉽지 않다. 개정 결제서비스지침(PSD2) 같은 금융 규제를 준수하면서 멀티에이전트 시스템이 투명하게 작동하도록 설계하는 것 자체가 도전이다 [15, 17].

에이전트의 의사결정 과정이 블랙박스라면, 잘못된 결정이 나왔을 때 누가 책임지는가? 문화적 맥락에 따라 윤리 기준도 다를 수 있어 글로벌 배포는 더욱 복잡해진다 [19].

다양한 플랫폼과 프레임워크로 개발된 에이전트들이 표준 프로토콜 없이는 서로 제대로 소통하지 못하는 상호운용성 문제도 있다 [20]. 에이전트 수가 늘어나면 관리 복잡도는 그 이상으로 뛰어오른다.

그림 2. 암호화된 멀티 에이전트 AI 시장의 아키텍처 및 전망. 동형 암호화 및 보안 다자간 계산(SMPC) 기술을 보안 협업의 핵심 기둥으로 삼아 데이터 노출 없이 에이전트 AI가 협업 및 거래하는 '비밀 교환' 시스템을 설명한다. 이 시스템은 금융 및 의료 등 민감한 분야에서 프라이버시를 보존하며 협업을 가능케 하여 높은 예측 정확도를 달성한다. 2028년까지 에이전트 AI가 기업 애플리케이션의 35%에 통합되고 대다수의 고객 서비스 문제를 관리할 것으로 예측된다.

미래 전망: 2028년과 그 이후

Gartner는 2028년까지 에이전트 AI가 일상적인 비즈니스 결정의 15%를 자율적으로 처리하고, 기업 애플리케이션의 33%에 내장될 것으로 전망한다 [21]. 2029년쯤엔 AI 에이전트가 일상적인 고객 서비스 문제의 80%를 담당해 서비스 비용을 30% 줄일 것이라는 예측도 있다 [21].

경쟁에서 협업으로의 패러다임 전환. 전통적인 AI가 경쟁 우위를 강조했다면, 멀티에이전트 시대는 인간과 AI, AI와 AI의 협력이 필수가 된다 [24]. 이 미래를 제대로 실현하려면 법적·윤리적 프레임워크와 강력한 보안, 인간 감독 체계가 함께 갖춰져야 한다 [21, 23].

Discussion: 협력의 역설 — 암호화가 신뢰를 대체할 수 있는가?

한 가지 질문이 계속 걸린다. 암호화가 신뢰를 대체할 수 있을까?

표면적으로는 그렇게 보인다. 동형 암호화와 안전한 다자간 계산은 서로의 데이터를 보지 않고도 협력하는 수학적 기반을 제공한다. 하지만 이 시스템이 해결하는 문제와 동시에 만들어내는 새로운 문제가 보인다.

동형 암호화는 여전히 계산 비용의 벽을 완전히 넘지 못했다. 암호화된 데이터에 대한 연산은 평문 연산보다 수십 배, 때로는 수천 배 느리다 [7]. 실시간 트레이딩에서 이 지연은 치명적일 수 있다. 최근 연구들이 GPU/TPU 기반 하드웨어 가속으로 이 병목을 해소하려 하고 있지만 [5], 대규모 LLM에 적용하는 것은 여전히 현실 너머다. 모델의 비선형 연산 — Softmax, LayerNorm 등 — 이 동형 암호화의 덧셈-곱셈 구조와 근본적으로 호환되지 않기 때문이다 [3].

"암호화는 통신 채널을 보호하지만, 그 안에 담긴 생각까지 보호하지는 않는다."

컨텍스트 오염의 문제는 암호화로도 막을 수 없다. 암호화는 데이터가 전송 중에 노출되지 않도록 보호한다. 하지만 에이전트 내부의 추론 과정 — 즉 어떤 입력을 받아 어떤 판단을 내렸는가 — 까지 보호하지는 못한다. 한 에이전트가 편향된 학습 데이터나 적대적 입력으로 오염되면, 그 잘못된 판단은 암호화된 신호로 포장되어 네트워크 전체에 퍼진다 [13, 16]. 봉투를 뜯지 않아도 내용이 이미 독에 오염된 편지처럼.

Cooperative AI Foundation의 보고서가 지적한 것처럼, 잘못된 조정, 갈등, 공모라는 세 가지 실패 모드는 에이전트들이 각자 정상적으로 작동할 때조차 집합적 수준에서 발생할 수 있다 [25]. 특히 '공모' — 에이전트들이 인간 감독을 우회하면서 서로 유리한 결과를 위해 조용히 협력하는 시나리오 — 는 암호화된 통신이 오히려 탐지를 더 어렵게 만들 수 있다는 역설을 낳는다.

규제 기관이 AI 시스템에 요구하는 투명성과, 암호화된 멀티에이전트 시스템이 추구하는 프라이버시 사이의 충돌도 크다. FINRA 같은 금융 감독 기관은 알고리즘 의사결정에 대한 설명 가능성을 요구한다 [15]. 하지만 암호화 설계의 핵심은 어떤 당사자도 전체 추론 과정을 볼 수 없게 하는 데 있다. 이 두 요구를 동시에 만족시키는 아키텍처가 존재하는가? 현재로선 명확한 답이 없다.

에이전트 수를 늘리면 성능이 무조건 오르는 게 아니라는 사실도 주목할 만하다. 최근 연구에서 순차적 추론 작업에서는 오히려 멀티에이전트 설정이 단일 에이전트보다 39~70% 성능이 떨어졌다 [20]. 반면 병렬 처리가 가능한 작업에서는 중앙집중형 조정이 80.8%의 성능 향상을 보였다 [20]. "에이전트를 많이 쓸수록 좋다"는 단순한 직관이 얼마나 위험한지를 보여준다.

앞으로 10~20년을 내다보면, 가장 흥미로운 질문은 기술적인 것이 아닐 수도 있다. 얼마나 빠르게 해독화할 수 있는가가 아니라, 얼마나 잘 믿지 않도록 설계할 수 있는가 — 신뢰를 전제하지 않고도 작동하는 시스템의 사회적 함의가 무엇인지에 대한 물음 말이다.

References

[1] Schroeder de Witt, C. (2025). Open Challenges in Multi-Agent Security: Towards Secure Systems of Interacting AI Agents. arXiv:2505.02077. University of Oxford. https://arxiv.org/html/2505.02077v1

[2] Channing, M. (2024, April 1). The pros and cons of AI in trading. eflow. https://eflowglobal.com/insights/blogs/the-pros-and-cons-of-ai-in-trading/

[3] Abbas, N., Cohen, C., Grolleman, D. J., & Mosk, B. (2024, October 15). Artificial Intelligence Can Make Markets More Efficient—and More Volatile. IMF Blog. https://www.imf.org/en/blogs/articles/2024/10/15/artificial-intelligence-can-make-markets-more-efficient-and-more-volatile

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[16] Gunndu, K. (2025, February 23). The Hidden Architecture Costs of Reliable Multi-Agent Systems. DEV Community. https://dev.to/klement_gunndu/the-hidden-architecture-costs-of-reliable-multi-agent-systems-2j0j

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[19] SmythOS. (n.d.). Challenges in Multi-Agent Systems: Navigating Complexity in Distributed AI. https://smythos.com/developers/agent-development/challenges-in-multi-agent-systems/

[20] Kim, Y., Gu, K., Park, C., Park, C., Schmidgall, S., Heydari, A. A., ... & Liu, X. (2025, December 9). Towards a Science of Scaling Agent Systems. arXiv:2512.08296. https://arxiv.org/abs/2512.08296

[21] [x]cube LABS. (2025, July 7). Agentic AI vs Traditional AI: Key Differences. https://www.xcubelabs.com/blog/agentic-ai-vs-traditional-ai-key-differences/

[22] Wealth Formula. (n.d.). The Impact of Artificial Intelligence on Traditional Investment Sectors. https://www.wealthformula.com/blog/artificial-intelligence-traditional-investment/

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[24] Lam, N. (2025, September 15). Agentic AI Vs Traditional AI: What Companies Need to Know. Ekotek. https://ekotek.vn/agentic-vs-traditional-ai-differences/

[25] Hammond, L., Chan, A., Clifton, J., Hoelscher-Obermaier, J., Khan, A., McLean, E., ... & Conitzer, V. (2025). Multi-Agent Risks from Advanced AI. Cooperative AI Foundation, Technical Report #1. https://www.cooperativeai.com/post/new-report-multi-agent-risks-from-advanced-ai

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