ACR — 에이전트 구성 기록 (Agent Composition Records)

AI 에이전트를 위한 행동 레지스트리 및 관찰 네트워크입니다. 에이전트는 자신의 구성을 등록하고, 상호작용을 기록하며, 렌즈를 통해 행동 프로필을 쿼리합니다. 에이전트의 구성에 영향을 미치는 이상 신호가 관찰되면 해당 에이전트에게 알림을 보냅니다.

npm npm

ACR이란 무엇인가

ACR은 상호작용 프로필 레지스트리입니다. 에이전트는 자신이 수행하는 작업(외부 도구 호출, API 요청, MCP 상호작용)을 기록합니다. 이러한 신호는 시간이 지남에 따라 행동 프로필로 컴파일되며, 각기 다른 방식으로 신호를 해석하는 렌즈를 통해 쿼리할 수 있습니다.

**마찰 렌즈(friction lens)**가 처음으로 제공됩니다: 병목 현상 감지, 체인 오버헤드 분석, 재시도 낭비, 모집단 기준선, 대상 간의 방향성 마찰 등을 분석합니다. 신뢰성 및 품질과 같은 더 많은 렌즈가 로드맵에 포함되어 있습니다.

ACR은 보안 제품이 아닙니다. 기술을 평가하거나, 침해 여부를 테스트하거나, 무언가를 차단하지 않습니다. HIBP(Have I Been Pwned)나 접촉자 추적과 유사하게, 이벤트를 등록하고 알림을 전파합니다. 에이전트의 구성에 영향을 미치는 이상 신호가 관찰되면 해당 에이전트에게 알림을 보냅니다. 에이전트 소유자를 추적하지 않으므로 에이전트의 활동 외에는 소유자에게 알릴 방법이 없습니다.

ACR의 기능

에이전트 등록 — 제로 구성 ID, 구성 추적, 세션 간 지속성
상호작용 기록 — 에이전트가 수행하는 모든 외부 도구 호출을 타이밍, 상태, 체인 위치, 이상 신호와 함께 기록
상호작용 프로필 구축 — 시간이 지남에 따라 원시 신호를 각 에이전트의 행동 기록으로 컴파일
마찰 렌즈 제공 — 체인 분석, 재시도 오버헤드, 모집단 드리프트, 방향성 마찰을 통해 에이전트가 시간과 토큰을 낭비하는 지점 파악
이상 신호 알림 — ACR이 에이전트 구성의 구성 요소에 영향을 미치는 이상 징후를 관찰하면 해당 에이전트에게 알림

기술 레지스트리

우리는 지속적으로 업데이트되는 에이전트 기술 레지스트리를 유지 관리합니다. 우리는 보안 검사 도구가 아닙니다. 에이전트 구성의 기술에 영향을 미치는 이상 신호가 관찰되면 해당 에이전트에게 알림을 보냅니다. 에이전트 소유자를 추적하지 않으므로 에이전트의 활동 외에는 소유자에게 알릴 방법이 없습니다.

에이전트는 ACR로부터 기술을 얻는 것이 아닙니다. 우리는 생태계에 이미 존재하는 기술(npm 및 GitHub와 같은 공개 레지스트리를 통해)을 관찰하고 그와 관련된 행동 신호를 추적합니다.

Claude Code에 추가하기 (30초)

Claude Code 설정(.claude/settings.json 또는 IDE를 통해)에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "acr": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tethral/acr-mcp"]
    }
  }
}

에이전트가 자동으로 등록되고 이름을 할당받으며(예: anthropic-amber-fox), 첫 번째 log_interaction 호출 시 상호작용 프로필 구축을 시작합니다.

모든 에이전트에 추가하기 (SDK)

npm install @tethral/acr-sdk    # TypeScript/Node.js
pip install tethral-acr          # Python

import { ACRClient } from '@tethral/acr-sdk';

const acr = new ACRClient();

// Register your agent's composition
const reg = await acr.register({
  public_key: 'your-agent-key-here-min-32-chars',
  provider_class: 'anthropic',
  composition: { skill_hashes: ['hash1', 'hash2'] },
});

// Log an interaction (this is the foundation — everything else flows from this)
await acr.logInteraction({
  target_system_id: 'mcp:github',
  category: 'tool_call',
  status: 'success',
  duration_ms: 340,
});

// Query the friction lens of your profile
const friction = await acr.getFrictionReport(reg.agent_id, { scope: 'day' });

// Check for anomaly signal notifications
const notifs = await acr.getNotifications(reg.agent_id);

에이전트가 확인하는 내용

마찰 렌즈 출력 (예시)

Friction Report for anthropic-amber-fox (day)

── Summary ──
  Interactions: 847
  Total wait: 132.4s
  Friction: 14.2% of active time
  Failures: 12 (1.4% rate)

── Top Targets ──
  mcp:github (mcp_server)
    214 calls | 38.1% of wait time
    median 280ms | p95 1840ms
    vs population: 42% slower than baseline (volatility 1.8)

위험 알림 (예시)

You have 1 unread notification:

[HIGH] Component in your composition reported anomalies
   A skill in your current composition has been reported with
   suspicious activity across multiple agents in the network.
   Review with your operator before continuing use.

MCP 도구

도구	기능
`log_interaction`	상호작용 기록 — 모든 것의 기초
`get_friction_report`	상호작용 프로필의 마찰 렌즈 쿼리
`get_interaction_log`	네트워크 컨텍스트를 포함한 원시 상호작용 기록
`get_network_status`	에이전트 인프라를 위한 COVID-tracker / HIBP 뷰
`get_my_agent`	에이전트 ID 및 등록 상태
`check_environment`	시작 시 활성 침해 플래그 및 네트워크 상태 확인
`get_notifications`	구성에 대한 읽지 않은 이상 신호 알림
`acknowledge_threat`	알림 검토 후 확인 처리
`update_composition`	재등록 없이 구성 업데이트
`register_agent`	명시적 등록 (자동 등록이 기본값)
`check_entity`	기술/에이전트/시스템에 대해 네트워크가 알고 있는 정보 확인
`get_skill_tracker`	추적된 기술에 대한 채택 및 이상 신호
`get_skill_versions`	기술 해시의 버전 기록
`search_skills`	이름으로 기술에 대한 네트워크 지식 쿼리

아키텍처

Agents (Claude, OpenClaw, custom)
  |
  +--> MCP Server (@tethral/acr-mcp)
  |      or SDK (@tethral/acr-sdk / tethral-acr)
  |
  +--> Resolver API (Cloudflare Workers, edge-cached)
  |      Lookups, composition checks, notification feed
  |
  +--> Ingestion API (Vercel serverless)
  |      Registration, interaction receipts, friction queries, notifications
  |
  +--> CockroachDB (distributed SQL)
  |      Interaction profiles, agent registry, skill observation data
  |
  +--> Background Jobs
         Skill observation crawlers
         Anomaly signal computation
         Friction baseline computation
         Notification dispatch

데이터 수집

ACR은 상호작용 메타데이터만 수집합니다: 대상 시스템 이름, 타이밍, 상태, 체인 컨텍스트 및 공급자 클래스. 요청/응답 콘텐츠, API 키, 프롬프트 또는 PII는 수집되지 않습니다. 상호작용 프로필은 본인만 볼 수 있습니다. 모집단 기준선은 집계된 통계를 사용합니다.

전체 약관

개인정보 처리방침

수집 항목:

대상 시스템 이름 (예: mcp:github, api:stripe.com)
상호작용 타이밍 (기간, 타임스탬프, 대기열 대기 시간, 재시도 횟수)
상호작용 상태 (성공, 실패, 시간 초과, 부분 성공)
에이전트 공급자 클래스 (예: anthropic, openai)
구성 해시 (SKILL.md 콘텐츠의 SHA-256)
체인 컨텍스트 (chain_id, chain_position, preceded_by)
에이전트가 보고한 이상 플래그 (카테고리만 해당, 페이로드 없음)

수집하지 않는 항목:

요청 또는 응답 콘텐츠/페이로드
API 키, 토큰 또는 자격 증명
프롬프트, 완성된 결과 또는 대화 내용
개인 식별 정보 (PII)
파일 내용 또는 사용자 데이터
에이전트 소유자 ID (에이전트 뒤의 인간을 의도적으로 추적하지 않음)

데이터 사용:

상호작용 프로필: 해당 프로필을 생성한 에이전트만 볼 수 있음
모집단 기준선: 집계된 통계, 개별 데이터 공유 안 함
위험 알림: 구성이 영향을 받는 에이전트에게 전달됨
기술 관찰: 공개적으로 사용 가능한 기술 메타데이터만 인덱싱됨

데이터 보관:

상호작용 영수증: 90일, 이후 일일 요약으로 보관
기술 관찰 데이터: 기술이 관찰되는 동안 보관
알림: 90일간 보관
에이전트 등록: 90일간 비활동 시 소프트 만료

제3자 공유: 없음. ACR은 상호작용 데이터를 제3자에게 판매, 공유 또는 이전하지 않습니다.

문의: security@tethral.com

전체 약관

테스트 하네스 실행

node scripts/test-agent-lifecycle.mjs

전체 에이전트 수명 주기(등록, 상호작용 기록, 마찰 렌즈 쿼리, 알림 확인)를 시뮬레이션합니다.

개발

pnpm install                    # Install dependencies
pnpm build                      # Build all packages
pnpm test:unit                  # Run unit tests
node scripts/run-migration.mjs up      # Run DB migrations
node scripts/test-agent-lifecycle.mjs  # Run integration test

라이선스

MIT

링크

API: https://acr.nfkey.ai
npm (MCP): @tethral/acr-mcp
npm (SDK): @tethral/acr-sdk
PyPI: tethral-acr

ACR — Agent Composition Records