AOHP: An Open-Source OS-Level Agent Harness for Personalized, Efficient and Secure Interaction

AI agents are driving a new software paradigm, with the ability to autonomously call tools, extract information, manage memory, and complete tasks that span applications and data sources. Most existing end-user operating systems, however, are designed for application-centric workflows and offer little native support for AI agents. This mismatch limits the wider adoption of agents and leads to execution overhead and safety risks when running agents on conventional systems. While the concept of agent-native operating systems is emerging, the research community lacks an open testbed to explore the architectural primitives desired for agent-mediated interaction. We present AOHP (Android Open Harness Project), an OS-level agent harness built on the Android Open Source Project (AOSP). The core design principle of AOHP is to treat agents as first-class OS actors, enabling adaptive user interfaces and agent-friendly runtime environments. AOHP preserves the mature Android software and hardware ecosystem while introducing three agent-oriented system mechanisms: personalized service composition, efficient agent interfaces, and secure information flow. Based on preliminary experiments on challenging tasks covering key capabilities of OS agents, AOHP shows clear advantages in task completion (+21.12% completion rate), execution cost (-51.55% token cost), and security-policy compliance.

한 줄 요약

AOHP는 AI 에이전트를 운영체제 수준에서 지원하는 오픈소스 허브로, 개인화, 효율성, 보안성을 강화한다.

핵심 기여도

AOHP는 Android OS 기반의 에이전트 허브로, 에이전트를 첫 번째 시스템 주체로 취급한다.
개인화된 서비스 구성, 효율적인 에이전트 인터페이스, 보안 정보 흐름이라는 세 가지 메커니즘을 도입한다.
실험 결과, 작업 완료율 21.12% 증가, 토큰 비용 51.55% 감소를 기록했다.
기존 Android 생태계를 유지하면서도 에이전트 기반 상호작용을 위한 아키텍처 원시체를 탐색할 수 있는 오픈 테스트베드를 제공한다.

핵심 아이디어

AOHP는 기존 운영체제가 애플리케이션 중심이 아닌, 에이전트 중심으로 설계되어야 한다는 통찰에서 출발한다. 기존 시스템은 AI 에이전트의 자율적 도구 호출, 정보 추출, 메모리 관리 등을 지원하지 못해 성능 저하와 보안 위험을 초래한다. AOHP는 Android Open Source Project (AOSP)를 기반으로, 에이전트를 첫 번째 시스템 주체(first-class OS actor)로 인식하도록 설계되었다. 이는 사용자 인터페이스의 적응성과 에이전트 친화적인 런타임 환경을 가능하게 한다.

기술적 접근법

AOHP는 Android OS를 기반으로 구축된 OS-level agent harness이다.
세 가지 메커니즘:
Personalized service composition: 사용자별 맞춤형 서비스 구성.
Efficient agent interfaces: 에이전트와 시스템 간 효율적인 인터페이스.
Secure information flow: 정보 흐름의 보안 정책 준수.
AOSP의 기존 하드웨어 및 소프트웨어 생태계를 유지하면서 에이전트 기반 아키텍처를 확장.

주요 결과

AOHP는 톡스럽한 작업에서 작업 완료율이 21.12% 증가했다.
기존 시스템 대비 토큰 비용이 51.55% 감소했다.
보안 정책 준수율이 높아지며, 정보 유출 위험을 줄였다.

의의 및 한계

AOHP는 에이전트 기반 운영체제 연구를 위한 오픈 테스트베드로, 학술적 탐색과 실용적 개선을 동시에 가능하게 한다. 특히, Android 기반의 확장성과 보안성을 결합한 점에서 실용적 가치가 높다. 그러나 아직 초기 실험 단계이며, 다양한 사용 환경에서의 안정성과 확장성 검증이 필요하다. 또한, 다른 OS 플랫폼으로의 이식 가능성도 명시되지 않았다.

실용적 활용

AOHP는 개인화된 스마트폰 사용 환경 구축, 보안성 높은 에이전트 기반 애플리케이션 개발, 산업용 IoT 시스템의 자율성 향상 등에 활용될 수 있다. 특히, AI 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하는 환경에서 유용하다.