▲센티엔트 ROMA V2 구조도. AI가 입력값을 바탕으로 자기 교정 추론을 수행한 뒤 판단 근거와 경로를 ‘디지털 영수증’ 형태로 기록하고, 이를 블록체인에 검증 가능하게 저장하는 과정을 시각화한 이미지 (사진제공=센티언트(Sentient))

오픈소스 기반 저비용 인공지능(AI) 모델 확산과 함께, 블록체인 기술을 결합해 신뢰성과 비용 효율을 동시에 높이려는 탈중앙화 AI(DeAI) 인프라가 본격 등장했다. 추론 과정의 오류와 환각(Hallucination)을 구조적으로 줄이기 위한 모듈형 에이전트 설계가 핵심 흐름으로 떠오르고 있다.

탈중앙화 AI 인프라 프로젝트 센티언트(Sentient)는 4일 자율 추론 엔진 ‘ROMA(Recursive Open Meta-Agent) V2’를 공개하고 관련 기술 논문과 아키텍처를 8일 발표했다. 회사는 비용은 낮추고 추론 정확도와 투명성은 높인 차세대 AI 에이전트 프레임워크라고 설명했다.

4대 모듈 분산 구조로 환각 줄인다

ROMA V2는 단일 모델 판단에 의존하지 않고, 기능을 분리한 4대 모듈 구조로 동작한다. ▲아토마이저(과업 분해) ▲플래너(계획) ▲엑제큐터(실행) ▲애그리게이터(취합)가 병렬로 작동하며, 각 단계 결과를 재귀적으로 검증한다.

이 구조는 장문 맥락 처리 과정에서 발생하는 논리 비약과 컨텍스트 팽창을 줄이고, 에이전트가 스스로 오류를 탐지·수정하는 자기 교정 추론을 가능하게 한다. 단순 워크플로우 연결 중심의 LangChain 계열 도구와 달리, 추론 경로 자체를 동적으로 수정하는 점이 특징이다.

조기 종료 로직으로 토큰 비용 최적화

다중 모듈 병렬 추론 과정에서 신뢰 가능한 답이 먼저 확보되면 나머지 경로를 중단하는 ‘조기 종료(early termination)’ 알고리즘도 적용됐다. 이를 통해 불필요한 연산과 토큰 소모를 줄여, 복잡한 구조임에도 전체 추론 비용을 낮췄다.

센티언트 측은 ROMA V2가 논리 오류 수정 능력 벤치마크(SEAL-0)에서 기존 모델 대비 약 10% 높은 정확도를 기록했다고 밝혔다.

오픈모델 결합 시 상위 유료 모델급 성능

ROMA V2는 특정 모델에 종속되지 않는 모델 독립형(애그노스틱) 구조로 설계됐다. 오픈소스 모델인 DeepSeek V3와 결합한 구성에서는, 상위 폐쇄형 모델인 Claude 3.5 Sonnet과 대등한 성능을 보이면서도 추론 비용은 최대 80% 이상 절감 가능하다고 회사는 설명했다.

이는 엔진 레벨의 추론 구조 최적화만으로도 엔터프라이즈급 성능을 낼 수 있음을 시사한다는 평가다.

추론 과정 온체인 검증하는 ‘디지털 영수증’

ROMA V2에는 AI 판단 근거와 추론 단계를 로그 형태로 남기는 ‘디지털 영수증’ 구조도 포함됐다. 추론 전 과정을 비가역적 데이터로 기록해, 향후 온체인에서 위변조 여부를 검증할 수 있도록 설계했다. 회사는 장기적으로 영지식증명(ZK) 기반 검증과의 결합도 추진할 계획이다.

프로젝트는 폴리곤(Polygon) 공동 창업자인 Sandeep Nailwal이 이끌고 있다. 회사 측은 “실제 결제·거래 등 실사용 환경에서 신뢰 가능한 에이전트 표준을 구축하겠다”고 밝혔다.