AI 코딩 에이전트, 세션·PC를 넘어 협업하는 새 프로토콜 'agent-comms'

세션을 닫으면 기억이 리셋되는 에이전트, 어떻게 고칠까

Claude Desktop, Antigravity, Cursor 같은 AI 코딩 에이전트를 써 보면 공통된 불편이 있어요. 같은 작업을 하다가 세션을 새로 열거나 다른 컴퓨터로 자리를 옮기면, 에이전트가 그동안 배운 맥락을 잊고 처음부터 다시 설명해야 하는 상황이 반복되죠. 지난주 해커뉴스에 소개된 오픈소스 프로젝트 agent-comms는 바로 이 문제의 해법을 내세운 툴킷이에요.

핵심 아이디어는 간단해요. 에이전트의 '머릿속 지식'을 파일로 떠서 다음 세션·다른 컴퓨터로 들고 가는 것. 여기에 실시간 멀티에이전트 협업용 메시까지 더해 'Agent Handover & Relay Protocol(이하 AHRP)'이라는 이름의 프로토콜로 정리했어요.

두 가지 고질병에 두 개의 해법을 얹었다

개발자는 프로젝트가 풀려는 문제를 크게 둘로 나눠요. 하나는 세션 간 맥락 유실이에요. 새 채팅을 시작하거나 기기를 바꾸면 에이전트의 작업 기억과 판단이 초기화되죠.

다른 하나는 멀티에이전트 조정이에요. 서로 다른 컴퓨터에서 돌아가는 에이전트끼리 상태를 주고받거나 일을 나누기 어렵다는 거예요.

각 문제를 풀기 위한 도구가 따로 마련돼 있어요.

Context Capsule(아웃오브세션 핸드오프) 은 세션 밖으로 작업 상태를 옮기는 장치예요. 에이전트가 세운 태스크 로드맵, 채택한 아키텍처 결정, 시도했다 버린 가설, 커밋되지 않은 git diff까지 뭉쳐서 작고 이동 가능한 번들로 만든 뒤, 다음 세션이 토큰을 아낀 채 바로 이어받도록 브리핑을 생성해 줘요. 작업 트리에는 간섭하지만 git 커밋 기록은 오염시키지 않는 게 특징이고요.

AHRP Live Relay(인세션 협업) 은 실시간으로 여러 에이전트를 잇는 채널이에요. 웹소켓 기반 경량 릴레이 서버가 피어 탐색, 발행·구독 메시징, 컴퓨터를 넘나드는 원격 프로시저 호출(RPC)을 중계해요. 같은 망 안의 두 에이전트가 서로를 발견하고 실시간으로 소통하는 데모를 agent-comms demo 하나로 띄울 수 있고, 실제로 Windows·macOS·Linux 세 기기를 연결한 분산 실험 기록도 저장소에 공개돼 있어요.

왜 지금 이 프로토콜이 필요한가

에이전트 간 통신은 이미 여러 도구가 도전하는 영역이에요. 개발자가 비교 문서에서 꼽은 기존 방식들의 한계가 선명해요.

마이크로소프트의 AutoGen Core는 분산 통신에 강하지만, 모든 에이전트가 AutoGen 런타임을 써야 하는 프레임워크 종속이 발목을 잡아요. 랩톱의 Antigravity 에이전트와 원격 서버의 Claude 에이전트처럼 이종 조합은 자연스럽게 엮기 어렵고, 작업트리 상태나 미커밋 diff는 관리하지 않아요. LangGraph는 체크포인트로 세션 외부 영속화에 강하지만 중앙 데이터베이스가 필요하고, 이기종 에이전트를 넘어서는 스키마는 아니에요.

표준 프로토콜 관점에선 MCP(Model Context Protocol)가 에이전트와 도구를 잇는 사실상 표준으로 떠올랐지만, 원래 설계가 '에이전트→도구' 단방향이라 에이전트끼리 피어로 통신하거나 태스크 그래프·git 패치를 다루는 의미는 담지 못해요. 단순히 git 브랜치로 작업을 넘기는 방식은 보편적이지만, 시도했다 버린 추론 경로와 커밋 안 된 가설은 사라진다는 약점이 있어요. agent-comms는 이 격차를 '오픈 스키마 캡슐 + 실시간 릴레이' 조합으로 메우는 게 핵심이에요.

캡슐 안에 담긴 세 가지 기억

AHRP의 Context Capsule은 JSON 문서 하나와 사람·에이전트가 읽을 수 있는 마크다운 브리핑으로 구성돼요. 여기에는 옮겨야 할 상태가 세 겹으로 담겨요.

인식 상태(에피스테믹)가 먼저예요. 탐색하며 배운 것, 검증된 사실, 시도했다 버린 가설, 환경 변수나 컴파일러 버전 같은 요구사항, 반복을 막기 위한 제약을 각각 finding·rejected·gotcha·environment·constraint 같은 분류로 기록해요.

이어서 절차 상태로, 목표와 완료·진행 중인 서브태스크, 그리고 다음에 할 정확한 지시가 담겨요. 마지막으로 물리 작업공간 상태로, 수정된 파일과 미커밋 diff, 새로 생긴 추적 안 된 파일이 실제 패치로 묶여 들어가요.

이 구조 덕에 에이전트끼리 대화 이력을 그대로 보내는 것보다 훨씬 가벼워요. 비교 문서는 코드베이스를 탐색하는 에이전트가 5만~15만 토큰에 달하는 원시 로그를 만들 수도 있다고 지적하면서, 이걸 통째로 넘기는 것은 토큰 폭탄이자 문맥 저하라고 못을 박아요.

직접 써 보는 법

설치는 깃허브에서 클론해 pip install 하거나 원라인 스크립트로 끝낼 수 있어요. 세션을 끝내기 전에 capsule pack 커맨드로 태스크 ID·요약·다음 작업·교훈을 남기면 돼요.

agent-comms capsule pack \
  --task "AUTH-01" \
  --summary "Migrated auth module to JWT; integration test pending" \
  --next "Run pytest tests/test_auth.py" \
  --learning "finding:PyJWT requires algorithms=['HS256']"

다른 컴퓨터에서 capsule unpack "AUTH-01"을 호출하면 미커밋 파일과 작업 브리핑이 복원돼요. Claude Desktop·Antigravity·Cursor에서는 MCP 서버로 붙일 수 있어서, 자연어로 "AUTH-01 진행 상황을 캡슐로 저장해줘"라고 말하는 것만으로 핸드오프가 이뤄져요.

지금은 무슨 단계인가

솔직히 이 프로젝트는 아직 씨앗 단계예요. 2026년 9월 초에 만들어진 지 얼마 안 된 저장소이고, 스타·포크 없이 단독 개발자가 커밋을 이어가고 있어요. 시험 포인트 배지와 MIT 라이선스 배지를 걸어 뒀지만 아직 공식 릴리스 태그도 없는 초창기 코드예요.

그럼에도 주목할 가치는 있어요. 에이전트 간 통신 문제를 '인식+절차+작업공간'이라는 세 차원으로 나누고 여기에 오픈 스키마를 붙인 접근은, 프레임워크 종속을 피하면서 이기종 에이전트를 잇겠다는 설계 의도가 뚜렷하게 보이거든요. 실제 코드를 확인하고 싶다면 agent-comms 저장소의 README와 AHRP 프로토콜 스펙을 보면 돼요.

참고 링크

• agent-comms GitHub 저장소
• AHRP 프로토콜 스펙
• 에이전트 간 통신 비교·연구 문서