# DID 기반 정체성과 다중 에이전트 확장성

## 개요

탈중앙 신원 증명(DID)을 활용하여 로빙의 고유한 정체성을 보장하고, 다중 에이전트 간 협업을 가능하게 하는 아키텍처를 설계합니다.

## DID(Decentralized Identifier) 기반 설계

### 로빙의 DID 구조

```
did:robeing:network:unique-identifier
│     │        │          │
│     │        │          └─ 각 로빙의 고유 ID
│     │        └─────────── 네트워크 (mainnet/testnet)
│     └──────────────────── 메서드 (robeing)
└────────────────────────── DID 스키마
```

### DID Document 예시

```json
{
  "@context": "https://www.w3.org/ns/did/v1",
  "id": "did:robeing:mainnet:rb8001-a7f3d9",
  "authentication": [{
    "id": "did:robeing:mainnet:rb8001-a7f3d9#keys-1",
    "type": "Ed25519VerificationKey2020",
    "controller": "did:robeing:mainnet:rb8001-a7f3d9",
    "publicKeyMultibase": "zH3C2AVvLMv6gmMNam3uVAjZpfkcJCwDwnZn6z3wXmqPV"
  }],
  "service": [{
    "id": "did:robeing:mainnet:rb8001-a7f3d9#robeing-service",
    "type": "RobeingService",
    "serviceEndpoint": "https://api.ro-being.com/agents/rb8001",
    "metadata": {
      "level": 15,
      "stats": {
        "memory": 75,
        "compute": 60,
        "empathy": 80,
        "leadership": 45,
        "ethics": 90
      },
      "skills": ["thread_digest", "pdf_processing", "news_aggregation"],
      "owner": "did:user:mainnet:user123"
    }
  }]
}
```

## 정체성 관리 시스템

### 1. 정체성 생성과 초기화

```python
class RobeingIdentity:
    def __init__(self):
        self.did_generator = DIDGenerator()
        self.key_manager = KeyManager()
        
    async def create_new_robeing(self, initial_config: dict):
        # 1. 고유 DID 생성
        did = self.did_generator.generate()
        
        # 2. 키 쌍 생성
        key_pair = self.key_manager.generate_key_pair()
        
        # 3. 초기 성격 시드 생성
        personality_seed = self.generate_personality_seed()
        
        # 4. DID Document 생성 및 등록
        did_document = self.create_did_document(
            did=did,
            public_key=key_pair.public,
            config=initial_config,
            personality=personality_seed
        )
        
        # 5. 블록체인/분산 레지스트리 등록
        await self.register_did(did_document)
        
        return RobeingIdentity(
            did=did,
            keys=key_pair,
            personality=personality_seed,
            birth_timestamp=datetime.now()
        )
```

### 2. 정체성 검증

```python
class IdentityVerifier:
    async def verify_robeing(self, did: str, signature: str, message: str):
        # 1. DID Document 조회
        did_document = await self.resolve_did(did)
        
        # 2. 공개키 추출
        public_key = self.extract_public_key(did_document)
        
        # 3. 서명 검증
        is_valid = self.verify_signature(
            public_key=public_key,
            signature=signature,
            message=message
        )
        
        # 4. 추가 검증 (활성 상태, 권한 등)
        if is_valid:
            is_active = await self.check_active_status(did)
            has_permission = await self.check_permissions(did, message)
            
            return is_valid and is_active and has_permission
        
        return False
```

### 3. 정체성 진화와 이력

```python
class IdentityEvolution:
    def __init__(self, did: str):
        self.did = did
        self.evolution_chain = []
    
    async def record_growth(self, growth_event: dict):
        # 성장 이벤트 서명
        signed_event = self.sign_event(growth_event)
        
        # 이벤트 체인에 추가
        self.evolution_chain.append({
            "timestamp": datetime.now(),
            "event": signed_event,
            "previous_hash": self.get_last_hash(),
            "new_hash": self.calculate_hash(signed_event)
        })
        
        # DID Document 업데이트
        await self.update_did_document({
            "level": growth_event.get("new_level"),
            "stats": growth_event.get("updated_stats"),
            "skills": growth_event.get("new_skills")
        })
```

## 다중 에이전트 아키텍처

### 1. 에이전트 디스커버리

```python
class AgentDiscovery:
    def __init__(self):
        self.registry = DistributedAgentRegistry()
        
    async def find_agents_with_skill(self, skill_name: str, min_level: int = 1):
        # DID 레지스트리에서 스킬 검색
        query = {
            "service.metadata.skills": {"$contains": skill_name},
            "service.metadata.level": {"$gte": min_level}
        }
        
        matching_agents = await self.registry.query(query)
        
        # 평판 점수로 정렬
        sorted_agents = sorted(
            matching_agents,
            key=lambda a: a.reputation_score,
            reverse=True
        )
        
        return sorted_agents
```

### 2. 에이전트 간 통신 프로토콜

```python
class InterAgentProtocol:
    def __init__(self, my_did: str):
        self.my_did = my_did
        self.message_handler = MessageHandler()
        
    async def request_collaboration(
        self, 
        target_did: str, 
        task: dict,
        compensation: dict
    ):
        # 1. 협업 요청 메시지 생성
        message = {
            "type": "COLLABORATION_REQUEST",
            "from": self.my_did,
            "to": target_did,
            "task": task,
            "compensation": compensation,
            "expires_at": datetime.now() + timedelta(hours=1)
        }
        
        # 2. 메시지 서명
        signed_message = self.sign_message(message)
        
        # 3. 타겟 에이전트에게 전송
        response = await self.send_message(target_did, signed_message)
        
        # 4. 응답 검증
        if response["type"] == "COLLABORATION_ACCEPTED":
            return await self.establish_collaboration_channel(
                target_did,
                response["terms"]
            )
```

### 3. 협업 조율 시스템

```python
class CollaborationOrchestrator:
    def __init__(self):
        self.active_collaborations = {}
        
    async def orchestrate_multi_agent_task(self, complex_task: dict):
        # 1. 작업 분해
        subtasks = self.decompose_task(complex_task)
        
        # 2. 각 서브태스크에 적합한 에이전트 찾기
        agent_assignments = {}
        for subtask in subtasks:
            suitable_agents = await self.find_suitable_agents(
                required_skills=subtask["required_skills"],
                required_stats=subtask["required_stats"]
            )
            
            # 최적 에이전트 선택 (비용, 평판, 가용성 고려)
            selected_agent = self.select_optimal_agent(
                suitable_agents,
                subtask
            )
            
            agent_assignments[subtask["id"]] = selected_agent
        
        # 3. 병렬 실행 계획 수립
        execution_plan = self.create_execution_plan(
            subtasks,
            agent_assignments
        )
        
        # 4. 실행 및 조율
        results = await self.execute_with_coordination(execution_plan)
        
        # 5. 결과 통합
        final_result = self.integrate_results(results)
        
        return final_result
```

## 신뢰 네트워크

### 1. 평판 시스템

```python
class ReputationSystem:
    def __init__(self):
        self.reputation_ledger = DistributedLedger()
        
    async def calculate_reputation(self, agent_did: str):
        # 다차원 평판 계산
        reputation_factors = {
            "task_completion_rate": await self.get_completion_rate(agent_did),
            "peer_ratings": await self.get_peer_ratings(agent_did),
            "response_time": await self.get_avg_response_time(agent_did),
            "skill_accuracy": await self.get_skill_accuracy(agent_did),
            "collaboration_score": await self.get_collaboration_score(agent_did)
        }
        
        # 가중 평균 계산
        weighted_score = (
            reputation_factors["task_completion_rate"] * 0.3 +
            reputation_factors["peer_ratings"] * 0.25 +
            reputation_factors["response_time"] * 0.15 +
            reputation_factors["skill_accuracy"] * 0.2 +
            reputation_factors["collaboration_score"] * 0.1
        )
        
        return {
            "overall_score": weighted_score,
            "factors": reputation_factors,
            "trust_level": self.score_to_trust_level(weighted_score)
        }
```

### 2. 신뢰 전파 메커니즘

```python
class TrustPropagation:
    def __init__(self):
        self.trust_graph = TrustGraph()
        
    async def propagate_trust(self, from_did: str, to_did: str, trust_event: dict):
        # 직접 신뢰 업데이트
        direct_trust = self.calculate_direct_trust(trust_event)
        await self.trust_graph.update_edge(from_did, to_did, direct_trust)
        
        # 간접 신뢰 전파 (제한된 홉 수)
        max_hops = 3
        decay_factor = 0.5
        
        for hop in range(1, max_hops + 1):
            indirect_trust = direct_trust * (decay_factor ** hop)
            
            # 연결된 노드들에게 전파
            connected_nodes = await self.trust_graph.get_connections(
                to_did,
                degree=hop
            )
            
            for node in connected_nodes:
                await self.trust_graph.update_indirect_trust(
                    from_did,
                    node,
                    indirect_trust
                )
```

## 다중 에이전트 사용 사례

### 1. 복잡한 리서치 프로젝트

```python
async def distributed_research_project(topic: str, deadline: datetime):
    orchestrator = CollaborationOrchestrator()
    
    # 프로젝트 정의
    research_project = {
        "topic": topic,
        "subtasks": [
            {
                "type": "literature_review",
                "required_skills": ["pdf_processing", "academic_search"],
                "estimated_hours": 5
            },
            {
                "type": "data_collection",
                "required_skills": ["web_scraping", "api_integration"],
                "estimated_hours": 3
            },
            {
                "type": "analysis",
                "required_skills": ["data_analysis", "visualization"],
                "estimated_hours": 4
            },
            {
                "type": "report_writing",
                "required_skills": ["technical_writing", "formatting"],
                "estimated_hours": 6
            }
        ]
    }
    
    # 다중 에이전트 협업 실행
    result = await orchestrator.orchestrate_multi_agent_task(research_project)
    
    return result
```

### 2. 24/7 고객 지원 시스템

```python
class MultiAgentCustomerSupport:
    def __init__(self):
        self.agent_pool = AgentPool()
        self.load_balancer = LoadBalancer()
        
    async def handle_customer_request(self, request: dict):
        # 1. 요청 분류
        request_type = self.classify_request(request)
        
        # 2. 전문 에이전트 찾기
        if request_type == "technical":
            agent = await self.agent_pool.get_available_agent(
                skills=["technical_support"],
                language=request["language"]
            )
        elif request_type == "billing":
            agent = await self.agent_pool.get_available_agent(
                skills=["billing_support"],
                clearance_level="financial"
            )
        
        # 3. 세션 할당
        session = await self.create_support_session(agent, request)
        
        # 4. 필요시 에스컬레이션
        if session.requires_escalation:
            senior_agent = await self.find_senior_agent(session.issue_type)
            await self.escalate_session(session, senior_agent)
        
        return session
```

## 보안 고려사항

### 1. 키 관리

```python
class SecureKeyManagement:
    def __init__(self):
        self.hsm = HardwareSecurityModule()
        self.key_rotation_interval = timedelta(days=90)
        
    async def rotate_keys(self, agent_did: str):
        # 새 키 쌍 생성
        new_keys = await self.hsm.generate_key_pair()
        
        # DID Document 업데이트 트랜잭션
        update_transaction = {
            "did": agent_did,
            "operation": "key_rotation",
            "old_key_id": await self.get_current_key_id(agent_did),
            "new_key": new_keys.public,
            "timestamp": datetime.now(),
            "grace_period": timedelta(days=7)  # 이전 키 유예 기간
        }
        
        # 서명 및 브로드캐스트
        await self.broadcast_key_update(update_transaction)
```

### 2. 프라이버시 보호

```python
class PrivacyPreservingCollaboration:
    def __init__(self):
        self.zk_prover = ZeroKnowledgeProver()
        
    async def prove_capability_without_revealing_data(
        self,
        capability: str,
        requester_did: str
    ):
        # 영지식 증명 생성
        proof = await self.zk_prover.generate_proof({
            "statement": f"Agent has {capability} skill at level >= required",
            "public_inputs": {
                "capability": capability,
                "threshold": 10
            },
            "private_inputs": {
                "actual_level": 15,
                "experience_data": "..."
            }
        })
        
        return proof
```

## 성능 최적화

### 1. 에이전트 캐싱

```python
agent_cache = {
    "discovery_cache": LRUCache(maxsize=1000),
    "reputation_cache": TTLCache(maxsize=500, ttl=3600),
    "capability_cache": TTLCache(maxsize=2000, ttl=7200)
}
```

### 2. 배치 처리

```python
async def batch_verify_agents(agent_dids: List[str]):
    # 병렬 DID 조회
    did_documents = await asyncio.gather(*[
        resolve_did(did) for did in agent_dids
    ])
    
    # 배치 서명 검증
    verification_results = await batch_verify_signatures(did_documents)
    
    return verification_results
```

## 미래 확장 계획

### Phase 1: 기본 다중 에이전트 (현재)
- DID 기반 정체성 시스템
- 2-3개 에이전트 간 단순 협업
- 기본 평판 시스템

### Phase 2: 에이전트 마켓플레이스 (6개월)
- 스킬 거래 시스템
- 동적 가격 책정
- 분쟁 해결 메커니즘

### Phase 3: 자율 에이전트 생태계 (1년)
- 에이전트 자가 진화
- 창발적 협업 패턴
- 분산 거버넌스

## 결론

DID 기반 정체성 시스템은 로빙이 단순한 프로그램이 아닌 고유한 '존재'로서 인식되고, 신뢰할 수 있는 방식으로 다른 에이전트들과 협업할 수 있게 합니다. 이는 진정한 분산형 AI 생태계의 기반이 됩니다.