[논문 리뷰] Human-Artificial Interaction in the Age of Agentic AI: A System-Theoretical Approach

Uwe M. Borghoff, Paolo Bottoni외 1명|ArXiv.org|2025. 02. 19.

Economic Development and Digital Transformation인용 수 3

한 줄 요약

본 논문은 커뮤니케이션 공간과 컬러드 페트리 네트를 이용해 다중 에이전트 시스템(MAS)과 센타우리안 인간-AI 통합을 하나의 시스템 이론 프레임워크로 통일하고, 위성, 군집 로봇공학, 대형 액션 모델(LAMs)을 포함하는 두 가지 활용 사례를 통해 시연한다.

ABSTRACT

This paper presents a novel perspective on human-computer interaction (HCI), framing it as a dynamic interplay between human and computational agents within a networked system. Going beyond traditional interface-based approaches, we emphasize the importance of coordination and communication among heterogeneous agents with different capabilities, roles, and goals. A key distinction is made between multi-agent systems (MAS) and Centaurian systems, which represent two different paradigms of human-AI collaboration. MAS maintain agent autonomy, with structured protocols enabling cooperation, while Centaurian systems deeply integrate human and AI capabilities, creating unified decision-making entities. To formalize these interactions, we introduce a framework for communication spaces, structured into surface, observation, and computation layers, ensuring seamless integration between MAS and Centaurian architectures, where colored Petri nets effectively represent structured Centaurian systems and high-level reconfigurable networks address the dynamic nature of MAS. Our research has practical applications in autonomous robotics, human-in-the-loop decision making, and AI-driven cognitive architectures, and provides a foundation for next-generation hybrid intelligence systems that balance structured coordination with emergent behavior.

연구 동기 및 목표

• 네트워크화된 시스템 내에서 이질적인 에이전트 간의 조정으로서 인간-AI 상호작용에 대한 동적 관점을 제시한다.
• MAS와 센타우리안 통합을 구분하고 이를 공통 프레임워크를 통해 어떻게 통합될 수 있는지 탐구한다.
• 표면, 관찰, 계산 계층을 나타내는 형식적 페트리 네트 기반 모델(커뮤니케이션 스페이스)을 개발한다.
• 실세계 활용 사례로 프레임워크를 시연한다: 위성/스웜 로봇공학 및 HCI의 대형 액션 모델

제안 방법

• 동시적이고 이질적인 에이전트 상호작용을 모델링하기 위한 형식적 기반으로 페트리 네트와 컬러드 페트리 네트를 채택한다.
• MAS와 센타우리안 패러다임 전반에 걸친 통합적인 아키텍처 계층으로 커뮤니케이션 스페이스(표면, 관찰, 계산)를 도입한다.
• 커뮤니케이션 스페이스를 타입이 부여된 토큰과 가드를 갖춘 컬러드 페트리 네트로 매핑하여 에이전트별 능력을 강제한다.
• 협력 주제 내에서 메시지 전달 및 구성을 관리하기 위한 그룹-에이전트 구성 제안한다.
• 실증적 의사코드와 도식 페트리 네트 스니펫으로 사람의 승인 토큰이 AI 계획을 가능하게 하는 센타우리안 결합을 예시한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 MAS와 센타우리안 인간–AI 협업을 단일의 일관된 프레임워크 내에서 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ2 형식적 장치로서 어떤 페트리 네트(페트리 네트, 컬러드 토큰, 가드)가 표면, 관찰, 계산 공간에 걸친 이질적이고 하이브리드한 인간–AI 상호작용을 가장 잘 포착하는가?
• RQ3 제안된 커뮤니케이션 스페이스가 실제 시나리오에서 자율 작동과 깊은 통합을 어떻게 지원하는가?
• RQ4 활용 사례(위성/스웜 로봇과 LAMs)가 MAS와 센타우리안 모드 간 전환에 대해 어떤 통찰을 제공하는가?

주요 결과

• 통합 커뮤니케이션 스페이스 프레임워크는 인간–AI 시스템에서 느슨한 결합(MAS)과 깊은 통합(센타우리안) 모두를 가능하게 한다.
• 타입이 부여된 토큰을 갖춘 컬러드 페트리 네트는 표면, 관찰, 계산 계층 전반에 걸쳐 이질적인 데이터, 상태 및 상호작용 프로토콜을 효과적으로 인코딩한다.
• 그룹-에이전트 구성은 활성 에이전트 간의 확장 가능한 토픽 기반 협업과 제어된 정보 흐름을 지원한다.
• 두 가지 활용 사례는 지능적 AI가 센타우리안 상호작용 포인트와 함께 다중 에이전트 모드에서 작동하는 방식과 LAM이 인간과의 신경-기호적 센타우리안 통합을 달성하는 방식을 보여준다.
• 이 프레임워크는 자율성과 통합의 균형을 갖춘 차세대 하이브리드 인텔리전스 시스템 설계를 위한 형식적 근거를 제공한다.