TL;DR

  • 멀티플레이어 인공지능은 팀원이 동일한 에이전트 세션에 참여해 공유 문맥과 업무 도구에 접근하는 협업 방식이며, 팀 단위 인공지능 도입 전반에 적용할 수 있는 모델임
  • The Full Stack은 모델을 유용한 제품으로 전환하는 방법을 다루는 Full Stack Deep Learning에서 출발했으며, 에이전트가 더 많은 작업을 맡으면서 협업 도구와 모범 사례 공유로 범위를 확장함
  • Multiplayer AI Manifesto는 복사와 붙여넣기 금지, 열린 작업, 지속적 개선, 사람을 라우터로 쓰지 않기, 세션 보존이라는 다섯 가지 원칙을 제안함
  • 코딩 에이전트 세션에 동료와 제품 관리자가 참여해 결정 이유와 요구 사항을 확인할 수 있으며, 같은 방식이 고객 제안서·재무 계획·마케팅 캠페인에도 적용됨
  • 권한·개인 정보·책임 소재·클라우드 환경·네트워크 제한·거버넌스·팀 지식의 소유권이 해결 과제로 남아 있으며, 현재 모든 원칙을 충족하는 플랫폼은 없음

멀티플레이어 인공지능 선언문 소개

  • Sergey Karayev가 2026년 9월 8일 멀티플레이어 인공지능 선언문을 소개함.
  • The Full Stack은 모델을 유용한 제품으로 전환하는 방법을 배우는 공간인 Full Stack Deep Learning으로 시작함.
  • 에이전트가 해당 작업을 더 많이 맡으면서, 에이전트와 가장 효과적으로 협업하는 도구와 모범 사례를 공유할 필요성이 커짐.
  • Multiplayer AI Manifesto는 이러한 협업의 모습을 설명하며, Superconductor를 멀티플레이어 인공지능 플랫폼으로 구축하고 여러 기업의 인공지능 도입 팀과 대화하는 과정에서 발전함.

멀티플레이어 인공지능이란 무엇인가

  • 멀티플레이어 인공지능은 팀원이 동일한 에이전트 세션에 참여하고, 공유 문맥과 실제 업무가 진행되는 도구에 접근하는 방식임.
  • 답변을 전달하고 작업을 다시 설명하는 대신, 다음 사람이 대화에 참여해 작업을 이어갈 수 있음.
  • 코딩 에이전트로 기능을 구축하는 상황에서는 검토 과정에서 동료가 동일한 에이전트에 결정 이유를 질문할 수 있음.
  • 제품 관리자는 요구 사항을 들고 세션에 참여할 수 있으며, 변경의 추론 과정은 기능 출시 이후에도 계속 이용 가능해야 함.
  • 같은 개념은 소프트웨어를 넘어 고객 제안서, 재무 계획, 마케팅 캠페인에도 적용됨.

다섯 가지 원칙

  • 선언문은 다음 다섯 가지 원칙을 제안함.
  • 복사와 붙여넣기를 하지 않기: 팀이 이미 사용하는 도구와 대화에 에이전트를 참여시킴.
  • 문을 열어 둔 채 작업하기: 팀원이 서로의 에이전트 세션에서 배울 수 있게 함.
  • 지속적으로 개선하기: 피드백을 재사용 가능한 기술로 전환하고 반복되는 작업 흐름을 평가함.
  • 사람을 라우터로 쓰지 않기: 에이전트가 문맥을 찾고 반복적인 업데이트를 전달하게 함.
  • 처음부터 다시 시작하지 않기: 세션을 보존해 원래 대화가 끝난 뒤에도 작업을 재개할 수 있게 함.
  • 위 원칙은 앞으로 구축해야 할 목표이며, 현재 전체 선언문을 충족하는 플랫폼은 없음.

멀티플레이어 인공지능을 향한 구축

  • 에이전트를 공유하면 권한, 개인 정보, 책임 소재에 관한 질문도 제기됨.
  • 선언문은 클라우드 환경, 네트워크 제한, 거버넌스, 팀이 축적한 지식의 소유권을 다룸.
  • Superconductor 팀은 모든 조직을 위한 최고의 멀티플레이어 인공지능 업무 공간 구축을 추진 중임.
  • 현재 모든 원칙을 충족하지는 않지만, 해당 원칙이 개발 방향을 이끄는 기준임.
  • 전체 논거와 사례는 Multiplayer AI Manifesto에서 확인 가능함.