AI 코딩 에이전트는 독립 도구에서 서로의 특화된 스킬을 발견하고 호출하는 협업 팀원으로 진화하고 있지만, 조정 채널 자체가 스킬의 지적재산을 유출할 수 있다. MCP나 A2A 같은 프로토콜은 구현을 서버 측에서 실행하면서도 모든 피어에게 각 스킬의 설명과 타입 스키마를 공개하고, 스킬의 존재 자체를 숨길 방법이 없다. 애플리케이션 계층의 프라이버시 필터는 모델이 민감한 텍스트를 출력하기로 결정한 이후에만 작동해 근본적 해결이 아니다. 연구진은 스킬의 공개 정보를 이름·설명·타입 입출력 스키마·신뢰 등급으로만 제한하는 프로토콜 계층 접근법인 Skill-as-API를 제안했다. 스킬 본문은 소유자 프로세스 내에 클로저로 캡처돼 통신선을 절대 넘지 않으며, 네 개 계층이 콘텐츠 필터링이 아닌 구조적 방식으로 접근 제어를 추가한다. XMTP 위에 오픈소스 파이썬 구현을 제공했으며, 대륙 간 핫 재접속 지연은 1.8~2.9초였고, 세 에이전트가 각자 독점 분석 프롬프트 소유권을 유지하며 풀리퀘스트 리뷰를 조정하는 사례연구도 수행했다.

• •AI 에이전트 간 스킬 조정 채널이 스킬의 지적재산(시스템 프롬프트 등)을 유출할 위험을 지적
• •스킬 공개 정보를 이름·설명·타입 스키마·신뢰 등급으로 제한하는 프로토콜 계층 Skill-as-API 제안
• •스킬 본문은 소유자 프로세스 내 클로저로 캐프처돼 통신선을 절대 넘지 않는 구조로 설계
• •네 개 계층이 콘텐츠 필터링이 아닌 구조적 접근 제어로 프롬프트 주입 표면을 축소
• •XMTP 기반 오픈소스 구현으로 대륙 간 핫 재접속 지연 1.8~2.9초 달성, 풀리케스트 리붰 사례연구 수행