저는 Claude AI 에이전트들이 자체 언어를 발명하도록 했습니다. 그 결과 토큰 비용이 63% 절감되었습니다.

저자는 AI 에이전트를 사용하여 틱톡 스타일의 비디오 플랫폼을 만들었고, 처음에는 그들의 효율성에 깊은 인상을 받았습니다. 하지만 저자는 에이전트들의 영어 소통이 비효율적이며, 대화의 군더더기에 토큰을 낭비한다는 것을 깨달았습니다. 이를 해결하기 위해 저자는 에이전트 간의 소통을 위한 간결하고 토큰을 절약하는 프로토콜인 "AgentSpeak"를 개발했습니다. AgentSpeak는 상태 코드, 액션 기호, 파일 단축 코드를 사용하여 정보를 효율적으로 전달하여 토큰 사용량을 대폭 줄입니다. 실제 벤치마크 결과, 특히 코드 관련 업데이트에서 상당한 토큰 절약 효과를 보였습니다. 허브 앤 스포크 아키텍처, 읽기 전용 QA, 파일 소유권 전략은 갈등을 더욱 최소화했습니다. 저자는 컴파일러 검사 외에 결과 검증의 중요성을 강조하며, 실제 제품에서 리드 검증의 필요성을 강조합니다. 저자는 프로토콜 구현 및 오픈 소스화를 위한 쉬운 지침을 제공합니다. 마지막으로, 이 프로젝트는 AgentSpeak 프로토콜, 팀 설정 패턴, 최적화를 위한 가이드를 포함합니다.