또한, 본 건을 소재로 ‘AI 에이전트 발명의 청구항·명세서는 어떻게 작성해야 하는가’라는 실무의 핵심까지 깊이 파고듭니다. ‘자사의 AI 에이전트를 특허로 등록하고 싶지만, 어디를 어떻게 작성해야 할지 모르겠다’는 개발자·지식재산 담당자 분들에게 있어, 실제 존재하는 우수한 출원은 최고의 교재입니다.
목차
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 공개 번호 | US 2025/0265443 A1 |
| 출원번호 | 18/738,984 |
| 발명의 명칭 | 작업 지향적 계층적 에이전트 아키텍처 구축을 위한 시스템 및 방법 |
| 공개일 | 2025년 8월 21일 |
| 출원일 | 2024년 6월 10일 |
| 우선일 | 2024년 2월 19일 |
| 출원인 | Salesforce Inc. |
| 발명자 | Zhiwei Liu 외 14명 |
| 청구항 수 | 20건 (독립 청구항 3건: 청구항 1·11·20) |
| 주요 분류(CPC) | G06N3/00, 3/02, 3/04, 3/045(신경망) |
| 상태 | 출원 공개 (심사 계속 중) |
요약서에 따르면, 본 발명은 “작업을 실행하기 위한 복수의 신경망 모델의 계층 구조를 구축하는 방법”입니다. 핵심 처리 흐름은 다음과 같습니다.
| 계층 | 역할(명세서 기재 내용에 근거) |
|---|---|
| 매니저·에이전트 | 각 개별 에이전트와 통신하며, 에이전트 간의 태스크 할당을 관리 |
| 서브 매니저·에이전트 | 할당된 작업을 더 세분화하는 중간 계층 |
| 개별 에이전트 | 특정 기능에 최적화된 실행 담당자 |
에이전트들은 API를 통해 ‘작업 패키지’를 주고받습니다. 패키지에는 상대 에이전트에 적합한 프롬프트가 포함되어 있어, 행동(action)을 생성하게 합니다. 각 에이전트의 최적화 방법으로는 (1) LLM 자체의 파인 튜닝, (2) 프롬프트 최적화, 이 두 가지 기법이 제시되어 있습니다.
| 응용 사례 | 내용 |
|---|---|
| 온라인 페인터 | 검색 에이전트와 페인터 에이전트가 협력하여 시각적 특징을 온라인으로 검색한 후 이미지를 생성 |
| 대화형 이미지 이해 | 이미지를 기반으로 한 인간의 질문에 여러 차례의 대화를 통해 답변 |
| 수학 문제 풀이 | 수학 에이전트가 WolframAlpha와 연동하여 ‘75×34+12=’ 등을 풀음 |
| 체스 대국 | 체스 에이전트가 판면을 인식하고 합법적인 수를 두며 인간과 대국 |
특허에서 실제로 보호받는 것은 요약이나 도면이 아니라 ‘특허 청구 범위(클레임)’입니다. 여기서는 본 건의 가장 중요한 독립 청구항 1(방법 청구항)을 원문 그대로 인용합니다.
Claim 1(원문/영어)
특정 작업을 수행하기 위한 복수의 신경망 모델의 계층적 구조를 구축하는 방법으로서, 상기 방법은 다음을 포함한다: 데이터 인터페이스를 통해 작업 지시를 수신하는 단계; 제1 신경망 모델에 의해, 상기 작업 지시로부터 제1 하위 작업을 생성하는 단계; 제1 하위 작업을 기반으로 복수의 신경망 모델 중에서 제2 신경망 모델을 선택하는 단계; 제1 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 제1 신경망 모델과 제2 신경망 모델 사이에 제1 연결을 구축하는 단계; 제1 신경망 모델을 통해 제2 신경망 모델과 호환되는 형식의 제1 하위 작업 패키지를 생성하는 단계; 제1 연결을 통해 제1 하위 작업 패키지를 실행하는 제2 신경망 모델로부터 제1 출력을 수신하는 단계; 제1 신경망 모델이 작업 지시 및 제1 출력을 기반으로 제2 하위 작업을 생성하는 단계; 및 적어도 부분적으로 제2 하위 작업을 기반으로 하여, 복수의 신경망 모델 중에서 선택된 하나 이상의 신경망 모델이 작업 지시를 공동으로 수행하도록 하는 단계.
변리사의 참고 번역(일본어)
이 청구항의 독창성은 ‘복수의 AI를 협업하게 한다’는 추상적인 아이디어를 8개의 구체적인 처리 단계로 분해하고 있다는 점에 있습니다. 특히 특허 적격성 및 진보성의 관점에서 효과적인 것은 다음의 한정 사항입니다.
| 제한 사항 | 기술적 의미 | 왜 중요한가 |
|---|---|---|
| ④ API 연결 구축 | 모델 간의 연계를 추상적인 ‘협동’이 아닌 구체적인 통신 연결로 규정 | ‘단순한 아이디어’에서 벗어나기. 기술적 구현을 명시 |
| ⑤ 호환 가능한 형식의 패키지 생성 | 상대 모델이 해석할 수 있는 형식으로 변환 | 에이전트 연동의 기술적 핵심. 진보성을 입증하는 근거 |
| ③ 서브태스크에 기반한 동적 선택 | 정적인 고정 구성이 아닌, 내용에 따른 선택 | 오케스트레이션 지능의 핵심 |
| ⑦ 출력에 기반한 다음 태스크 생성 | 피드백 루프 구성 | 자율성 = 에이전트다움의 근거 |
💡 요점: “a format compliant with the second neural network model(제2 모델에 부합하는 형식)”이라는 제한이 본 청구항의 기술적 핵심입니다.이는 단순한 정보 전달이 아니라, 서로 다른 모델 간의 상호 운용성을 가능하게 하는 기술적 고안이며, 추상적 아이디어에 대한 거절(미국 Alice 판례／일본 특허법 제2조·제3항(k)에 상당)을 회피하는 강력한 단서가 됩니다.
본 건은 총 20개의 청구항 중, 독립 청구항을 3가지 서로 다른 범주로 구성하고 있습니다. 이는 소프트웨어 특허의 정석입니다.
| 청구항 | 범주 | 보호 대상 | 예상되는 침해 주체 |
|---|---|---|---|
| 청구항 1 | 방법(method) | 처리 절차 | 해당 방법을 실시하는 자 |
| 청구항 11 | 시스템(system) | 메모리 및 프로세서를 갖춘 장치 | 장치를 제조·판매·사용하는 자 |
| 청구항 20 | 비일시적 기계 판독 가능 매체 | 프로그램이 기록된 기록 매체 | 프로그램을 배포·제공하는 자 |
청구항 11(시스템)은 청구항 1과 동일한 처리를 ‘memory(메모리)’, ‘one or more hardware processors(1개 이상의 하드웨어 프로세서)’라는 물리적 구성 요소와 함께 기재하고 있습니다.
청구항 11(발췌)(원문/영어)
A system ... comprising: a memory that stores the plurality of neural network models and a plurality of processor executable instructions; a communication interface that receives a task instruction; and one or more hardware processors that read and execute the plurality of processor-executable instructions from the memory to perform operations comprising: ... (이하, 청구항 1과 동일한 처리)
💡 요점: 일본의 심사 기준에서는 ‘정보 처리가 하드웨어 자원을 이용하여 구체적으로 실현되고 있는가’가 문제됩니다.청구항 11이 메모리·하드웨어 프로세서를 명시하는 것은 바로 이 요건을 충족하기 위한 정석입니다. 동일한 발명을 일본에 출원할 경우에도, 시스템 청구항에서 하드웨어 자원과의 협업을 명확히 하는 것이 효과적입니다.
만일 독립 청구항이 선행 기술로 인해 무효로 판정되더라도, 종속 청구항이 살아남으면 권리는 유지됩니다. 종속 청구항은 ‘방어의 다층화’로서 기능합니다. 본 건의 종속 청구항을 통해 교묘한 한정 방법을 배울 수 있습니다.
청구항 3(원문/영어)
청구항 1에 따른 방법에서, 제1 하위 작업 패키지는 제2 신경망 모델에 부합하는 제1 프롬프트를 포함하며, 제2 신경망 모델이 제1 하위 작업을 수행하도록 지시한다.
청구항 3은 패키지의 내용을 ‘적합한 프롬프트’로 구체화하고 있습니다. ‘포맷’이라는 상위 개념(청구항 1)에 대해 ‘프롬프트’라는 하위 개념으로 한정함으로써, 권리 범위에 단계적인 폭과 좁음을 부여하고 있습니다.
청구항 5 (원문/영어)
청구항 1에 따른 방법으로서, 추가로 다음을 포함한다: ... 인간의 지시를 수신하고; 제1 신경망 모델을 통해, 작업 지시 및 인간의 지시에 기초하여 제1 하위 작업을 생성하는 단계.
청구항 5는 ‘인간의 지시(human instruction)’를 처리 과정에 통합하는 변형(human-in-the-loop)을 포함하고 있습니다. 종속 청구항을 통해 구현 변형을 포괄함으로써, 경쟁사의 설계 변경을 통한 회피를 방지합니다.
청구항 10 (원문/영어)
청구항 1에 따른 방법에서, 제1 신경망과 제2 신경망은 각각 독립적으로 훈련된다.
청구항 10은 ‘각 모델이 독립적으로 학습된다’는 점을 한정합니다. 이종 모델의 조합이라는 실체를 권리화 대상에 포함시키고 있습니다.
💡 요점: 종속 청구항의 기본 전략은 ① 상위 개념 → 하위 개념의 단계적 한정(청구항 3),② 구현 변형의 포괄(청구항 5의 인간 개입, 청구항 6~9의 다단계 위임), ③ 구성 특성의 특정(청구항 10의 독립 학습)입니다.독립 청구항을 폭넓게 설정하고, 종속 청구항으로 구체적인 실시 형태를 꼼꼼히 포괄하는 것――이러한 ‘폭과 깊이의 계층 구조’가 강력한 특허망을 형성합니다.
본 건을 바탕으로, 자사의 AI 에이전트 발명을 청구항으로 작성할 때의 사고 방식의 틀을 제시합니다. 다음은 이해를 돕기 위한 일반적인 참고 예시(본 특허의 청구항이 아닙니다)입니다.
📝 청구항 작성 참고 예시(본 특허의 청구항이 아닙니다)
📝 청구항 작성 참고 예시 (본 특허의 청구항이 아닙니다)
청구항 설계 체크리스트: ① 추상적인 목적(~을 자동화한다)이 아닌 처리 단계로 기술／② 에이전트 간 인터페이스(포맷·API·프로토콜)를 기술적 연결고리로 삼는다／③ 동적인 선택·제어 로직을 명시한다／④ 방법·시스템·매체의 3가지 범주로 구성／⑤ 종속 청구항으로 구현 변형을 포괄한다.
강력한 청구항은 이를 뒷받침하는 명세서가 있어야 비로소 성립됩니다. AI 에이전트 발명의 명세서에서 특히 중요한 요소를 본 건의 구성과 대조하여 제시합니다.
| 요소 | 작성해야 할 내용 | 본 건에서의 실천 |
|---|---|---|
| 기술적 과제 | 단일 에이전트/LLM으로는 복잡한 과제를 해결할 수 없다는 등, 기술적 과제를 명확히 기술 | “단일 LLM 에이전트는 다양한 전문적 조치가 필요한 복잡한 작업에 어려움을 겪는다”고 명시 |
| 해결 방안 | 과제를 해결하는 구체적인 구성 및 처리 흐름 | 계층적 분해 + 동적 선택 + 형식 맞춤화 + API 연동 |
| 실시 예(중요) | 여러 가지 다양한 실시예를 통해 구현 가능 요건 및 지원 요건을 보장 | 페인팅·이미지 이해·수학·체스의 4가지 예시 |
| 용어 정의 | ‘태스크 패키지’, ‘적합 포맷’ 등의 기능적 개념을 정의하고 구체화 | 패키지 = 적합한 프롬프트를 포함하는 것 등 |
| 변형 예 | 인간 개입·다단계 위임·독립 학습 등의 변형 | 종속 청구항에 대응하는 변형을 명세서에서 뒷받침 |
실시 가능 요건·지원 요건에 주의: AI 처리는 ‘블랙박스’가 되기 쉽습니다.‘AI에 입력하면 좋은 결과가 나온다’는 추상적인 기재만으로는 일본이나 미국 모두에서 거절됩니다. 어떤 입력을 통해, 어떤 조건 분기를 거쳐, 어떤 모델을 선택하며, 어떤 형식으로 변환하는지를 당업자가 재현할 수 있을 정도로 구체적으로 기술하는 것이 필수적입니다. 본 건이 실시예를 무려 4개나 상세히 기재한 것은 바로 이 요건을 충족하기 위함입니다.
💡 요점: 명세서 작성의 철칙은 ‘광범위한 청구항을 뒷받침하는 광범위한 공개’입니다.청구항에서 상위 개념(포맷, 모델 선택)을 사용한다면, 명세서에는 그 구체적인 예(프롬프트 형식, 선택 알고리즘)를 여러 개 기재하고, 중간 개념의 대체 방안을 마련해 둡니다. 이를 통해 심사 과정에서 제한을 요구받더라도, 신규 사항 추가 없이 청구항을 축소할 수 있습니다.
미국에서는 ‘추상적인 아이디어에 해당되는지, 해당될 경우 발명적인 개념이 있는지’가 문제됩니다. 본 건은 신경망 모델군·API 연결·적합 포맷의 패키지 등 기술적 구현을 수반하는 구체적인 흐름으로 기재되어 있어, ‘기술적 과제에 대한 기술적 해결’을 주장하기 쉬운 구성입니다.이는 2024년 7월 USPTO의 AI 심사 지침(사례 47~49)의 관점에도 부합합니다.
일본에서는 ‘정보 처리가 하드웨어 자원을 이용하여 구체적으로 실현되고 있는가’가 기준입니다. 본 건의 청구항 11이 메모리·하드웨어 프로세서를 명시하고 있다는 점, 데이터 인터페이스·API 연결·포맷 변환이라는 구체적인 처리가 기재되어 있다는 점에서, 소프트웨어 관련 발명으로서 특허 적격성을 충족하기 쉬운 것으로 보입니다.진보성은 ‘동적 모델 선택’과 ‘적합한 포맷 변환’이라는 기술적 고안과 효과가 핵심입니다.
유럽에서는 기술적 성질에 기여하는 특징만이 진보성에 산입됩니다. 본 건의 ‘이종 모델 간의 상호 운용성을 가능하게 하는 포맷 변환’, ‘API 연결을 통한 연계’는 기술적 과제(상호 운용성)에 대한 기술적 해결책으로 규정하기 쉬우며, 순수한 비즈니스 기법으로 평가되는 것을 피하기 쉬운 구성입니다.
① ‘아이디어’가 아닌 ‘처리 흐름’으로 작성한다. 수신→분해→선택→변환→연결→출력→다음 작업 생성과 같은 구체적인 단계로 구체화한다.
② 에이전트 간의 ‘인터페이스’를 기술적 핵심 요소로 삼는다. 적합 형식·API 연결·통신 프로토콜은 추상론에서 벗어나는 강력한 단서이다.
③ 방법·시스템·매체의 3가지 범주로 구성한다. 서로 다른 침해 주체를 포착하여 보호 범위를 넓힌다.
④ 종속 청구항을 통해 권리를 다층화한다. 상위 개념→하위 개념, 구현 변형, 구성의 특성을 단계적으로 포괄한다.
⑤ 실시 예를 상세히 기술한다. 다양한 응용 사례를 통해 실시 가능성 요건·지원 요건을 충족시키고, 광범위한 청구항을 뒷받침한다.
권리 범위는 미확정입니다: 본 건(US2025/0265443 A1)은 미국 특허 출원 공개이며, 등록된 특허가 아닙니다. 최종적인 권리 범위는 향후 심사(오피스 액션 대응·보정 등)를 거쳐 확정됩니다.본 기사는 공개된 출원 서류를 바탕으로 한 기술 및 제도에 대한 일반적인 해설이며, 특정 권리 범위나 유효성을 보증하는 것은 아닙니다. 제3자의 사업적 판단(침해 분석·FTO 등)을 내릴 때는 반드시 최신 경과 정보와 USPTO 공식 원본, 그리고 전문가의 개별 검토를 참고하시기 바랍니다.
귀사의 AI 에이전트 기술이 특허로 등록될 수 있는지 진단해 드립니다.
IT·소프트웨어 분야에 정통한 변리사가 기술 상담부터 권리화 가능성 무료 진단, 청구항 설계, 일본·미국·유럽에서의 출원 전략까지 종합적으로 지원해 드립니다.
첫 상담 무료 예약 IT·AI 지식재산권 서비스Q. US2025/0265443 A1은 어떤 특허입니까?
A. Salesforce사가 출원한 ‘작업 지향적 계층형 에이전트 아키텍처’에 관한 미국 특허 출원입니다(2025년 8월 21일 공개, 총 20개 청구항).상위 ‘매니저 에이전트’가 복잡한 태스크를 하위 태스크로 분해하고, 각 하위 태스크에 최적의 하위 모델을 동적으로 선택하며, 상대 모델에 적합한 형식의 패키지를 API를 통해 전달하여 협업 처리를 수행하는 멀티 에이전트 AI의 기반 기술을 대상으로 합니다.
Q. 이 특허는 등록된 것입니까?
A. 아닙니다. 말미의 ‘A1’은 미국의 특허 출원 공개(published application)를 의미하며, 2026년 시점에서는 심사 계속 중입니다. 최종적인 권리 범위는 향후 심사를 통해 확정됩니다.
Q. 이 특허의 독립 청구항은 몇 개입니까?
A. 3개입니다. 청구항 1(방법/method), 청구항 11(시스템/system), 청구항 20(비일시적 기계 판독 가능 매체/non-transitory machine-readable medium)의 3가지 범주로, 모두 동일한 핵심 제한 사항을 공유하고 있습니다.나머지 청구항 2~10, 12~19는 종속 청구항입니다.
Q. 멀티 에이전트 메커니즘은 특허가 될 수 있나요?
A. ‘여러 AI를 사용한다’는 아이디어 자체는 추상적이어서 특허로 등록되기 어렵지만, 본 건과 같이 ‘작업(task)을 분해하고, 적합한 형식의 패키지를 생성하며, API 연결을 구축하여 출력을 수신한 뒤, 다음 작업을 생성한다’는 구체적인 정보 처리 흐름으로 기재하면 일본이나 미국 모두에서 특허권 획득 가능성이 높아집니다.
Q. 왜 방법·시스템·매체라는 3가지 청구항을 설정합니까?
A. 보호 범위를 넓히기 위해서입니다.방법 청구항은 처리 절차를, 시스템 청구항은 장치(메모리·프로세서)를, 매체 청구항은 프로그램을 기록한 기록 매체를 보호 대상으로 합니다. 이를 통해 동일한 발명을 ‘실시하는 자’, ‘장치를 제조·판매하는 자’, ‘프로그램을 배포하는 자’와 같은 서로 다른 침해 주체를 포괄할 수 있습니다.
Q. 일본 기업이 멀티 에이전트 기술로 특허를 취득하려면 어떻게 해야 합니까?
A. 에이전트 간 통신 프로토콜, 동적 선택 로직, 태스크 패키지의 포맷 변환 등 기술적으로 구체화할 수 있는 부분을 청구항의 중심으로 삼는 것이 효과적입니다. 단순한 비즈니스 아이디어나 프롬프트의 기교에 그치지 않고, 시스템의 처리 흐름으로 기재하는 것이 핵심입니다.
Q. AI 에이전트 발명의 명세서에서 특히 주의해야 할 점은 무엇인가요?
A. ① 기술적 과제(예: 단일 에이전트로는 복잡한 작업을 해결할 수 없음)와 해결 수단을 대응시켜 기재하는 것, ② 실시예를 다수·다각적으로 기재하여 실시 가능성 요건·지원 요건을 충족하는 것, ③ ‘적합한 형식’, ‘API 연결’ 등 기능적 개념을 구체적인 처리 과정으로 구체화하는 것, 이 3가지입니다.
Q. 출원 전에 이미 발표한 기술이라도 특허를 받을 수 있나요?
A. 원칙적으로 논문·OSS·보도자료 등을 통해 공개한 후에는 신규성을 상실하여 특허를 취득할 수 없습니다. 일본에는 일정한 요건 하에서 신규성 상실의 예외(제30조)가 있지만, 국가에 따라 요건이 다르며 만능이 아니므로, 공개 전에 출원을 완료하는 것이 철칙입니다.