우리는 개인과 조직이 다른 에이전트들과 상호작용하고 협업하는 전용 AI 에이전트를 점차적으로 배치하는 시대에 진입하고 있다. 그러나 개인정보 보호 제약 하에서의 다중 에이전트 협업 역학은 아직 충분히 이해되지 못한 실정이다. 본 연구에서는 개인정보 보호 제약 하에서의 다중 에이전트 협업을 체계적으로 평가하기 위한 벤치마크인 $PAC\text{-}Bench$를 제시한다. $PAC\text{-}Bench$에서의 실험 결과, 개인정보 보호 제약은 협업 성능을 크게 저하시킬 뿐 아니라 결과가 파트너보다도 초기화하는 에이전트에 더 의존하는 것으로 나타났다. 추가 분석을 통해 이러한 저하가 반복되는 조정(코디네이션) 실패에 의해 유발됨을 확인하였는데, 여기에는 초기 단계에서의 개인정보 보호 위반, 지나치게 보수적인 추상화, 그리고 개인정보 유도(privacy-induced) 환각이 포함된다. 종합하면, 본 연구는 개인정보 인지형 다중 에이전트 협업이 기존 에이전트의 역량만으로는 해결되지 않은 별개의 과제로서, 이를 위해서는 기존의 에이전트 기능을 넘어서는 새로운 조정 메커니즘이 필요함을 규명한다.

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