原文来源：机器之心

분산 시스템의 '성배'인 합의 프로토콜(Consensus Protocols)은 오랫동안 최고 수준의 인프라 엔지니어들에게 '버그 지옥(Bug Hell)'으로 불려왔습니다. 상태가 매우 복잡하고 여러 노드가 얽혀 있어 기존 테스트 방식이나 단일 LLM으로는 하드코어한 딥 버그(Deep Bug, 심층 논리 오류)를 거의 잡아낼 수 없었습니다.

최근 ICML 2026에 채택된 논문에서, 0G Labs와 싱가포르국립대학교(NUS), 베이징대학교, 베이징우전대학교 등 최고 학술 및 산업 연구팀이 도메인 지식과 대규모 언어 모델(LLM) 기반 멀티 에이전트(Multi-Agent) 협업을 깊이 융합한 최초의 자동화 테스트 프레임워크인 'Agora'를 제안했습니다.

이 프레임워크는 혁신적인 아키텍처를 통해 프로토콜의 핵심 문제를 직접 공략하여, Raft, EPaxos, HotStuff, BullShark 등 산업 및 학계의 핵심 프로토콜에서 무려 15개의 이전에 알려지지 않은 프로토콜 수준의 딥 버그(Deep Bug)를 한꺼번에 발견했습니다! 이에 비해 GPT-5.2, Claude 4.5 등 강력한 네이티브 대규모 언어 모델들은 모두 실패하며 0점을 기록했습니다. 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템과 '에이전트 기반 보안 감사(Agentic Quality Control)'가 2026년 가장 뜨거운 트랙으로 부상한 지금, Agora는 단순한 논문을 넘어 실제 산업에 적용 가능한 솔루션을 제시합니다.

논문: 《Agora: Toward Autonomous Bug Detection in Production-Level Consensus Protocols with LLM Agents》

1. 배경: 0G와 NUS의 강력한 협력, 장기 시스템 지식 축적과 멀티 에이전트 패러다임의 경계를 넘는 융합

분산 합의 프로토콜의 진화는 천재들의 혁신 역사이자, 수많은 최고 엔지니어들의 피와 땀으로 쓰인 시행착오의 역사입니다. 튜링상을 수상한 Lamport가 말했듯이, 분산 프로토콜 구현의 정확성을 보장하는 것은 끊임없이 흔들리는 미로에서 눈을 가린 채 통과하는 것만큼 어렵습니다. 그리고 이 '지옥 같은' 트랙에서 시장은 조용히 변화하고 있습니다. Gartner의 관찰에 따르면, 멀티 에이전트 시스템에 대한 기업 문의량은 1년여 만에 10배 이상 급증했으며, 멀티 에이전트 플랫폼 시장도 매년 거의 두 배씩 빠르게 성장하고 있습니다. '멀티 에이전트 협업'을 가장 하드코어한 기반 시스템 검증에 적용하는 것은 이제 첨단 구상에서 산업 필수 과제로 자리 잡고 있습니다.

이 지옥 같은 트랙에 직면하여, 화려한 후광을 가진 기술 거인들이 먼저 자산 집약적인 탐색에 나섰습니다. 예를 들어, 업계 최고 수준의 Anthropic은 최근 Claude Code에서 내부적으로 추진 중인 Glasswing 프로젝트를 통해 Agent로 기반 인프라 테스트를 시도했지만, 그 아키텍처는 여전히 최고 사양의 상업용 대형 모델에 극도로 의존하고 있습니다. 프로젝트 세부 사항은 모호하며, 소수의 대형 기술 기관 및 다국적 거인들과만 폐쇄적인 협력을 진행하고 있습니다. 더 치명적인 점은, 이러한 거인급 솔루션이 실행 중 무시무시한 Token 소모량을 보일 수 있다는 것입니다. 이러한 높은 연산 장벽과 자산 집약적 접근 방식은 예산이 제한된 스타트업과 중소기업을 직접적으로 배제합니다.

그렇다면 소규모 회사나 오픈소스 커뮤니티는 영원히 최고급 자동 취약점 감사 도구를 사용할 수 없는 것일까요?

0G Labs의 엔지니어들, 싱가포르 국립대학의 류샹, 베이징 우전대학의 쑹사와 쑨융 교수, 그리고 베이징대학 지능학원의 박사생 장자오웨이와 연구원 장체야오는 자신들의 Agent 분야에 대한 깊은 지식을 시스템에 접목하여 '작은 것으로 큰 것을 이기는' 파괴적 혁신을 펼쳤습니다. 그들의 연구는 이미 2026년 AI 최고 학회 ICML에 채택되었습니다.

학계의 '장기적인 시스템 지식 축적'이 산업계의 '고통점과 예리한 감각'을 만나, 어떻게 차세대 시스템 보안 혁명을 촉발할 수 있을까요?

0G 팀은 블록체인 합의 프로토콜 구현에서 매우 풍부한 프로덕션급 공격 및 방어 경험을 축적했습니다. 또한 팀은 고성능 분산 시스템, 저수준 동시성 제어, 시스템 형식 검증 분야에서 매우 깊은 학문적 축적을 보유하고 있습니다. 그들은 전통적인 방법(예: Fuzzing 퍼징 테스트)이 산업용 코드베이스를 다룰 때 종종 상태 공간 폭발에 제한된다는 것을 잘 알고 있습니다. 여러 연구자들은 장기간 축적된 분산 시스템의 전역 invariants(불변성) 논리 추론 지식을 '영혼'으로 삼아, 최첨단 다중 에이전트 협업 패러다임과 자동화된 Harness 아키텍처에 주입하여, 오픈소스 평등권을 가진 Agora 프레임워크를 출시했습니다.

동시에, 업계 최첨단의 모듈형 AI 인프라이자 고성능 탈중앙화 데이터 가용성 네트워크로서, 0G 팀은 블록체인 합의 프로토콜과 고동시성 BFT(비잔틴 장애 허용) 아키텍처의 산업 구현에서 매우 풍부한 프로덕션급 공격 및 방어 경험과 실제 세계의 프로토콜 결함 샘플을 축적했습니다.

이러한 크로스오버 융합은 게임의 규칙을 완전히 바꿨습니다. 이는 맹목적인 폭력 테스트도, 도메인 지식이 부족한 대형 모델의 '장님 코끼리 만지기'도 아닙니다. 대신, 전문화된 Agent 분업을 통해 노련한 시스템 전문가의 수십 년간의 논리 추론 직관을 Agent 간의 게임과 협업으로 전환하여, 전통적인 테스트 도구를 차원이 다른 수준으로 압도하는 강력한 실력을 갖추게 되었습니다.

Glasswing이 막대한 양의 최상위 토큰을 소모하는 자산 집약적 접근 방식과 달리, Agora는 중소기업에 매우 친화적인 대체 솔루션을 제공합니다. 이는 기본 모델이 '약간 부족'하고 비용 효율성이 더 높은 상황에서도 정교한 도메인 인식 멀티 에이전트 협업 아키텍처를 통해 핵심적인 Deep Bug를 찾아낼 수 있음을 증명합니다!

2. 문제점: 단일 LLM의 한계, 분산 시스템에 드리운 '심층 논리의 다모클레스의 검'

빅데이터, 블록체인, 분산 데이터베이스가 지배하는 오늘날, 합의 프로토콜(Paxos, Raft, PBFT 등)은 디지털 세계의 근간입니다. 그러나 합의 프로토콜의 구현은 악명 높은 '지옥 난이도'입니다. 전 세계 수많은 최고 엔지니어들이 다듬고 수년간 운영된 산업 표준 프로젝트인 etcd조차도 소름 끼치는 Deep Bug(심층 논리 취약점)를 숨기고 있습니다.

이러한 취약점은 메모리 누수, 정수 오버플로우 등 일반적인 저수준 구현 버그(Implementation Bugs)와 달리 여러 실행 단계에 걸쳐 있으며 복잡한 동시성 상태에 의존합니다. 악의적으로 트리거되면 핵심 데이터 손상뿐만 아니라 재앙적인 금융 수준의 손실을 초래할 수 있습니다.

최근 큰 인기를 끌고 있는 대규모 언어 모델(LLM)은 일반 코드 분석에서 뛰어난 성능을 보이지만, 분산 합의 문제에서는 '지능 부족'을 드러냅니다. 이들은 국소 코드의 표면적 결함을 찾아낼 수 있을 뿐, 전역 상태에 의존하는 프로토콜 수준의 논리적 취약점에 직면하면 단일 LLM은 종종 국소 코드의 늪에 빠져 전역적 시간 순서 추론을 전혀 수행하지 못합니다.

3. 돌파구: Agora의 3개 에이전트 대이동과 핵심 Harness 아키텍처

이러한 교착 상태를 깨기 위해 Agora는 학계의 고전적인 가설 기반 테스트(Hypothesis-Driven Testing, HDT) 패러다임을 대규모 언어 모델 에이전트 시스템에 최초로 도입했습니다. 효율적인 전역 추론을 달성하기 위해 Agora는 전통적인 '단독 작전' 모드를 완전히 버리고, 작업 흐름을 세 가지 전문화된 에이전트로 정교하게 분리했습니다:

Orchestrator Agent(조정자): 전역 상태 유지와 알려진 취약점을 활용한 '취약점 악용'을 담당합니다.

Strategy Agent(전략가): 분산 도메인 지식을 주입하여 CFT 및 BFT 프로토콜에 대해 공격적인 이상 시나리오를 생성합니다.

TestGen Agent（코드 담당자）：실천파입니다. Agora가 실제로 작동하며 유효한 테스트를 생성하는 폐쇄 루프를 완성할 수 있는 핵심은 중앙 집중식 자동화 테스트 아키텍처에 있습니다.

해당 아키텍처는 그림과 같습니다:

Agora의 전체 설계에서 이러한 '작은 것으로 큰 것을 얻는' 평등 마법은 허공에서 나온 것이 아니라, 정교한 에이전트 상호작용 메커니즘과 테스트 Harness 아키텍처의 심층 융합에서 비롯됩니다.

연구팀은 시스템 프레임워크 내부에 특별히 간결하고 효율적인 통신 및 메모리 메커니즘(Succinct Memory & Communication)을 설계하여, 각 Agent가 자신의 핵심 작업에 집중할 수 있도록 하면서 중복된 컨텍스트 전송 오버헤드를 최소화했습니다. 이러한 극한의 통신 제약 하에서 Orchestrator Agent(전체 조정 및 상태 제어 담당), Strategy Agent(분산 비정상 환경 및 시나리오 생성 담당), TestGen Agent(코드 테스트 및 동적 평가 담당)가 완벽하게 얽혀 Harness 아키텍처를 공동으로 구동하고 충족시킵니다:

두 검의 합일로 이루어진 자동화 폐쇄 루프: Strategy Agent가 추상적인 분산 공격 시나리오를 도출한 후, 고도로 분리된 상호작용 프레임워크에 의존하여 TestGen Agent가 즉시 하위 테스트를 실행합니다. 이 아키텍처는 강력한 환경 적응 능력을 갖추어 Go, Rust 등 다양한 프로그래밍 언어 환경을 넘나들며 공격 가설을 실제 실행 가능한 단위 테스트로 변환할 뿐만 아니라, 효율적인 반사 루프(Reflection-Loop) 기술을 내장하고 있습니다.

테스트가 환경에서 실행 중 오류를 발생시키면, 시스템은 정확하고 실시간으로 호출 스택과 실행 로그를 캡처하여 이를 간결하게 Agent에 다시 전송하여 방향성 있는 자기 수정을 유도합니다. 이러한 '다중 Agent 간결 상호작용 + 동적 Harness 폐쇄 루프'의 유기적 결합은 Agora가 극히 낮은 Token 비용으로 가장 은밀한 심층 논리 버그를 정확하게 포착할 수 있게 할 뿐만 아니라, 오탐률이 극히 낮은 상세 분석 보고서를 생성합니다.

최종 실행 개요는 그림과 같습니다:

4. 전과: 15개의 최고 수준 제로데이 딥 버그(Zero-Day Deep Bug)를 발견, 대규모 언어 모델 baseline은 전멸

평가 결과는 충격적이었습니다. 연구팀은 생산급 etcd부터 신흥 퍼블릭 체인 코어 Sui의 하위 구성 요소에 이르기까지 네 가지 유명한 합의 프로토콜 라이브러리에서 전면적인 검토를 진행했으며, GPT-5.2, Gemini 3.0 Pro Preview, Claude Sonnet 4.5, Qwen3 Coder 등 지상 최강의 모델들을 비교했습니다.

그 결과는 0G 자체가 운영하는 합의 시스템의 보안을 강화했을 뿐만 아니라, 압도적인 차원이 다른 성능을 보여주었습니다:

15개의 새로운 Logic Deep Bug 발견: Agora는 이전에 알려지지 않았던 15개의 프로토콜 수준의 심층 논리적 취약점을 성공적으로 발견했습니다. 이 취약점들은 실행 분기, 단조성 위반, 토폴로지 결함, 서명 취약점 등 고위험 영역에 걸쳐 있습니다.

네이티브 대형 모델 전멸: 기준 모델(고급 ReAct 동적 도구 체인을 갖춘 경우에도)은 이러한 심층 논리적 취약점에 직면했을 때 모두 빈손(0/15)이었습니다. 이들은 많은 토큰을 소모했지만, 저수준 코드 구현 버그에서만 맴돌았습니다.

매우 낮은 오탐률과 높은 비용 효율성: Agora가 생성한 모든 버그 보고서에서 실제 논리적 취약점 비율은 73.9%에 달했으며(오탐률은 26.1%에 불과). 더욱 놀라운 점은, 숙련된 아키텍트조차 골머리를 앓는 최고 수준의 논리적 버그 하나를 발견하는 데 평균 약 5.32M 토큰(약 40달러)만 소모되어 비용 효율성이 매우 높다는 것입니다.

여러 LLM에서의 결과는 다음과 같습니다:

5. 미래: 높은 확장성, 더 많은 하드코어 '무인지대'로 진출

Agora의 성공은 분산 시스템의 보안에 강력한 활력을 불어넣었을 뿐만 아니라, 대형 모델이 수직적 산업용 애플리케이션에 적용되는 방향을 제시했습니다.

특히 중요한 점은, Agora의 아키텍처 설계가 매우 높은 확장성과 범용성을 보여준다는 것입니다. 연구팀은 Agora가 플러그인이나 스킬 형태로 광범위한 사용자에 의해 신속하게 재현 및 사용될 수 있으며, 우리의 코드(github.com/0gfoundation/agora)에는 재현을 돕는 해당 스킬들이 제공된다고 강조했습니다. 뿐만 아니라 Agora의 '대형 모델 + 다중 에이전트 협업 + 가설 기반' 패러다임은 합의 프로토콜에만 국한되지 않습니다. 그 이유는 하위 워크플로우 제어와 상위 도메인 지식 베이스 및 테스트가 깊이 분리되어 있기 때문입니다. 이는 이 아키텍처가 많은 사용자가 합의 프로토콜 디버깅을 신속히 수행하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, '플러그 앤 플레이(Plug-and-Play)' 방식으로 '심층 논리적 취약점 지옥'으로 고통받는 다른 하드코어 영역으로 빠르게 확장될 수 있음을 의미합니다.

데이터베이스 동시성 제어(Concurrency Control): 극단적인 격리 수준(예: 직렬화 Serializable)에서 분산 데이터베이스의 복잡한 트랜잭션 충돌 결함을 테스트하는 데 사용됩니다.

운영체제 커널 / 동시성 시스템: 멀티스레드 인프라에서 숨겨진 교착 상태와 경쟁 조건을 심층적으로 발견합니다.

Web3 스마트 계약 감사: 복잡한 경제 모델을 포함하는 크로스체인 프로토콜과 DeFi 로직에 대한 심층 보안 경계 탐색을 수행합니다. 블록체인 보안 시장은 2026년 약 85억 달러 규모에 이를 것으로 예상되며, 이미 '멀티 에이전트 보안 시스템'을 활용해 스마트 계약 감사를 수행하고 감사 기간을 수주에서 수시간으로 단축하는 상용 제품이 등장하면서 시장 수요가 폭발하고 있습니다.

산업용 핵심 인프라의 AI 자동화 보안 시대는 아마도 Agora와 그 Harness 아키텍처에 의해 본격적으로 열리고 있을 것입니다.

우리는 Agora가 다양한 분야에서 더 많은 딥 버그(deep bug)를 발견함으로써 코딩 LLM의 능력을 더 잘 테스트할 수 있다고 믿을 이유가 있습니다. 또한 발견된 딥 버그 사례는 코딩 LLM의 코드 이해 능력 향상에도 도움을 줄 수 있습니다.

Agora는 합의 프로토콜, 동시성 제어, 스마트 계약 등 금융 안전 거래의 기반이 되는 코드 저장소의 보안을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 Agora는 더 많은 기술 기업이 더 깊은 로직 버그(logic bug)를 발견하도록 도울 수 있으며, 더 적은 토큰을 소모하여 비용을 절약하면서도 더 효율적으로 작업할 수 있습니다!

더 중요한 것은, 이것이 현재 가장 뜨거운 두 가지 트랙에 정확히 부합한다는 점입니다. 첫째는 멀티 에이전트 시스템이 실험 단계에서 생산 단계로 전환되고 있다는 점입니다. Gartner는 2028년까지 30% 이상의 기업 소프트웨어에 에이전틱 AI(agentic AI)가 내장될 것으로 예측하며, 멀티 에이전트 플랫폼 시장 규모는 수년 내에 수백억 달러에서 수백억 달러로 급성장할 것입니다. 둘째는 '에이전트로 에이전트를 검증하는' 에이전틱 품질 관리(Agentic Quality Control)가 2026년 업계 표준이 되고 있다는 점입니다.

Veracode 2025 보고서에 따르면 AI 생성 코드의 약 45%가 보안 취약점을 포함하고 있으며, 에이전틱 AI 보안 시장이 연평균 약 42%의 성장률로 급성장하는 상황에서, Agora는 기술 기업이 더 낮은 토큰 비용으로 더 깊은 로직 버그를 발견할 수 있게 하여, 보안 감사를 '주 단위로 청구하는 인력 작업'에서 '시간 단위로 제공되는 자동화 역량'으로 업그레이드합니다.

그리고 이 트랙의 구도가 점차 명확해짐에 따라, 진정한 선점자는 가장 큰 목소리를 내는 거대 기업이 아니라, 가장 먼저 방법론을 성공적으로 구축하고 지속적으로 복제할 수 있는 팀일 것입니다.

원문 링크

BlockBeats 공식 커뮤니티에 참여하세요:

Telegram 구독 그룹：https://t.me/theblockbeats

Telegram 토론 그룹：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 공식 계정：https://twitter.com/BlockBeatsAsia