AI 에이전트 간 개인 정보 보호: OpenClaw로 구축한 Clawmate
by DD
2개월 전
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OpenClaw 해커톤(Hackathon)에서 두 AI 에이전트(Alice, Bob) 간의 정보 공유 제어를 목표로 하는 Clawmate 개발
각 에이전트는 개인 정보 보호 계약(Privacy Contract)을 준수하며, 공유 파일(backchannel.json)을 통해 제한된 정보만 교환
OpenClaw의 페르소나 파일(Persona File), 텔레그램 봇(Telegram Bot) 바인딩, 파일 시스템 도구 등을 활용하여 시스템 구축
Bob의 캘린더 정보를 예시로, 개인 정보 보호 계약에 따라 정보 필터링(Information Filtering)이 이루어지는 것을 시연
OpenClaw 페르소나 파일(Persona File)을 활용한 개인 정보 보호
본문에서는 OpenClaw의 페르소나 파일(Persona File)을 활용하여 각 에이전트의 개인 정보 보호 계약(Privacy Contract)을 구현했다.
IDENTITY.md: 에이전트가 공유할 수 있는 정보와 공유할 수 없는 정보를 명시
Bob의 경우, 이벤트 이름, 설명, 만남 상대, 장소 등 민감한 정보는 공유 금지
대신, 바쁜지 여부, 긴급 연락 가능 여부 등 제한적인 정보만 공유
이러한 접근 방식은 데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)과 유사하게, 에이전트가 민감한 정보를 학습하거나 저장하지 않도록 설계되었다.
멀티 에이전트 시스템 아키텍처(Multi-Agent System Architecture)
Clawmate는 두 개의 독립적인 에이전트(Alice, Bob)를 활용하여 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 구현했다.
각 에이전트는 별도의 OpenClaw 워크스페이스(Workspace)를 가지며, 독립적인 세션 스토어(Session Store)를 사용
텔레그램 봇(Telegram Bot) 바인딩을 통해 각 에이전트에 개별적인 텔레그램 채널(Telegram Channel) 연결
공유 파일(backchannel.json): 에이전트 간의 비동기 통신(Asynchronous Communication)을 위한 중간 매개체 역할
이러한 구조는 각 에이전트의 독립성을 보장하고, 단일 장애점(Single Point of Failure)을 감소시킨다.
개인 정보 보호 계약(Privacy Contract)의 구현 및 검증
Clawmate는 개인 정보 보호 계약(Privacy Contract)을 통해 에이전트 간의 정보 공유를 제어하고, 데이터 유출(Data Leakage)을 방지한다.
Bob의 캘린더 정보를 예시로, 계약에 따라 특정 정보(예: 콘서트)가 필터링되는 것을 시연
공유 파일(backchannel.json): 에이전트 간의 대화 내용(Conversation Content)을 기록하며, 계약 위반 여부 검증
OpenClaw의 파일 시스템 도구를 활용하여 구현 복잡성(Implementation Complexity)을 줄임
이러한 접근 방식은 AI 환각(Hallucination)을 방지하고, 신뢰할 수 있는 정보 공유 환경(Reliable Information Sharing Environment)을 구축하는 데 기여한다.
OpenClaw 해커톤(Hackathon) 참여 후기 및 시사점
저자는 OpenClaw의 페르소나 파일(Persona File), 텔레그램 봇 바인딩, 파일 시스템 도구 등 다양한 기능을 활용하여 Clawmate를 개발했다.
OpenClaw의 유연한 아키텍처(Flexible Architecture)를 통해 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 단순하게 구축
개발 생산성(Development Productivity) 향상에 기여
개인 정보 보호(Privacy) 및 정보 보안(Information Security)에 대한 중요성을 강조
향후, 더욱 정교한 개인 정보 보호 계약(Privacy Contract) 구현 및 다양한 정보 공유 시나리오(Information Sharing Scenario)에 대한 연구가 필요하다.
