작성자: TengYan 출처: X, @0xPrismatic 번역: Shan Oppa, Golden Finance
암호화 프록시 시대의 시작
개요
- 인공지능은 암호화폐를 주류로 끌어올릴 것입니다. 암호화 기술은 AI 에이전트가 널리 보급된 세상에 맞게 맞춤 제작되었습니다.
- 분산형 금융(DeFi), 인프라 및 소비자 애플리케이션 분야에서 수많은 흥미로운 암호화폐 AI 에이전트 스타트업이 등장하고 있습니다.
- 미래는 다중 에이전트가 공존하는 세상이 될 가능성이 높으므로 이에 대비하세요.
- 비금융 AI 에이전트라도 (1) 결제 및 지갑 생성 편의성, (2) 에이전트 간 통신을 용이하게 하기 위한 개방형 표준 구성 레이어 때문에 암호화를 사용하게 됩니다.
- AI 에이전트는 현재 대부분 '데모' 단계에 있습니다. 훌륭하기는 하지만 아직 실용적인 실제 시나리오로 확장할 준비가 되어 있지 않습니다. 환각과 극단적인 경우를 처리하는 것은 여전히 어려운 일이지만 기술은 빠르게 발전하고 있습니다.
최근 나는 새로운 결론에 도달했습니다. AI는 암호화를 주류 애플리케이션으로 밀어넣는 촉매제가 될 것입니다. 암호화 기술은 항상 기술 세계에서 "대안"이었습니다. 이제 드디어 기초기술로 자리잡게 되었습니다. 지난 7년 동안 구축된 모든 것(레이어 1 및 2 프로토콜, DeFi, NFT)은 당시 개발자가 깨닫지 못했을지라도 AI 에이전트가 지배하는 세계의 기반을 마련했습니다. 오늘날 많은 암호화폐 프로젝트는 수요 측면에서 어려움을 겪고 있는 것처럼 보이지만, 일단 AI 에이전트에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면 암호화폐 인프라와 기본 요소가 이를 빠르게 충족할 것입니다. 새로운 AI 기술 개발 스택(모델 및 애플리케이션)은 기존 소프트웨어 스택과 매우 다르며 실시간으로 진화하고 있습니다. 아직은 초기 단계이며 암호화폐가 특히 결제와 같은 분야에서 핵심 스택의 중요한 부분이 될 수 있는 기회입니다. 4년 전(GPT가 출시되기 전)에는 누구도 이를 예측할 수 없었지만, 나에게는 앞으로의 길이 점점 더 명확해지고 있습니다. 다음으로 그 이유를 설명하겠습니다. AI 에이전트의 현재 상태, 암호화폐 진입점, 에이전트화의 미래에 대한 내 생각, 현재 팔로우하고 있는 팀에 대해 간략하게 설명하겠습니다.
AI 에이전트란 무엇인가요? "...나를 숭배하세요" 루나라는 귀여운 AI 에이전트가 당신의 귀에 속삭입니다. 그녀는 지치지 않고 540,000명의 TikTok 팔로워들에게 연중무휴 24시간 라이브 스트리밍을 제공합니다. 이는 오래된 기술 격언을 생각나게 합니다. 가장 중요하고 세계를 변화시키는 기술 혁신의 대부분은 처음에는 장난감처럼 보입니다. 최근 몇 주 동안 AI 에이전트에 대한 관심은 대중의 기본 수요와 관심이 얼마나 큰지를 보여줍니다. AI 에이전트는 인류의 오랜 공상과학 꿈과 더 나은 미래에 대한 공유된 희망을 구현하면서 인간 기술 진보의 강력한 상징이 되었습니다. 여러 면에서 AI 에이전트는 1990년대 인터넷을 연상시킵니다. 지금은 회의적인 사람들이 많지만 머지않아 개인부터 기업까지 모두가 자신만의 에이전트를 갖게 될 것입니다.
기본부터 시작해 보겠습니다. AI 에이전트란 정확히 무엇인가요? 많은 정의가 있지만 보편적으로 받아들여지는 정의는 없습니다. 나에게 AI 에이전트는 인간의 직접적인 개입 없이 목표를 향해 나아가면서 자율적으로 계획하고 결정하고 조치를 취하는 코드 조각이다. 그렇다면 AI 에이전트는 과거의 '로봇'과 어떻게 다른가요? 저는 이를 다음 세 가지 핵심 차원에서 볼 수 있다고 생각합니다.
- 추론 및 자기 성찰: 상담원은 자신의 결과를 검토하고 실수로부터 배우고 지속적으로 개선할 수 있습니다.
- 이동성: 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 애플리케이션 및 API와 상호 작용하고 블록체인에서 트랜잭션을 수행할 수 있습니다.
- 계획 기술: 목표 달성을 위해 복잡한 다단계 작업을 계획하고 실행하는 능력.
이는 LLM의 추론 및 계획 기능, 즉 인류 역사상 이전에는 없었던 응급 에이전트 기능의 급속한 발전 덕분에 작년 정도에야 가능했습니다. 현재 우리 대부분은 GPT-4와 같은 LLM과 기본적인 방식으로 상호 작용합니다. 질문을 하면 AI가 즉시 답변합니다. 이것이 심리학자 Daniel Kahneman이 "시스템 1" 사고라고 부르는 빠르고 직관적이며 자동적인 사고입니다. 진정한 도약은 더 깊은 추론과 분석이 가능한 AI 에이전트에서 나올 것이며, "시스템 2" 사고를 가능하게 할 것입니다. 이러한 에이전트는 단순히 명령을 실행하는 것 이상의 작업을 수행합니다. 즉, 사람의 지속적인 감독 없이 독립적으로 문제를 해결하고 복잡한 작업을 처리합니다.
이것을 상상해 보세요:
귀하의 AI 에이전트(아마도 Coinbase의 AI 지갑을 갖추고 있음)가 수익성 있는 전자 상거래 사업을 시작하도록 할 수 있습니다. 귀하를 위한 틈새 시장을 찾고, 공급업체와 협상하고, 직송 서비스를 설정하고, 웹사이트를 구축하고, 광고를 최적화합니다. 귀하가 해야 할 일은 편안히 앉아 여유롭게 커피를 마시고 수익이 창출되는 것을 지켜보는 것 뿐입니다.
심술궂은 고객과 거래하고 싶지 않으신가요? 문제 없습니다. AI 에이전트가 고객 지원을 처리하고, 맞춤형 추천을 제공하며, 고객에게 상향 판매까지 해드립니다.
머지않아 AI 에이전트의 수가 인간 인구를 초과할 수도 있습니다. 조금 무서운 것 같죠?
내 요점 #1: 미래는 다중 에이전트입니다
나는 미래의 AI 세계가 거대하고 전능한 단일 에이전트에 의해 지배되지 않을 것이라는 점에 전적으로 동의합니다.
대신, 우리는 각각 특정 작업에 초점을 맞춘 다중 에이전트의 미래를 향해 나아가고 있습니다. 이 방법은 AI를 대규모로 적용하는 데 더 효율적이고 적합합니다.
이러한 전문 에이전트는 협력하여 보다 복잡한 문제를 해결하고 규모의 경제를 창출합니다.
인공 초지능(ASI)은 신과 같은 단일한 형태로 나타나지 않을 수도 있습니다. 대신, 다양한 데이터 센터에 분산되어 있고 마켓플레이스를 통해 연결된 분산형 다중 에이전트 시스템으로 존재할 수 있습니다.
생각해 보세요. 모든 작업을 수행하려는 범용 AI 모델은 많은 리소스를 차지하고 하드웨어 요구 사항이 높아 일상적으로 사용하기에는 실용적이지 않습니다. 반면, 전문 에이전트는 더 많은 장치에서 효율적으로 실행되고 더 빠르게 확장할 수 있는 더 작고 세련된 모델을 기반으로 합니다.
@autonolas의 예측 시장 에이전트를 예로 들어 보겠습니다. 한 에이전트는 예측 시장 프로토콜과의 상호 작용을 담당하고 다른 에이전트는 관련 정보를 찾고 결과에 대한 확률을 생성합니다. 원활한 운영을 위해 전체 시스템을 조정하는 에이전트도 있습니다.
내 요점 #2: 비금융 대리인은 암호화폐를 사용할 것입니다.
저는 암호화 AI 에이전트를 두 가지 광범위한 범주로 나눕니다.
•온체인 금융 AI 에이전트
이러한 에이전트는 블록체인에서 자율적으로 실행될 수 있으며 정량 거래, 최대 추출 가능 가치(MEV) 추출, 예측 시장 및 수확량 농업 최적화와 같은 금융 전략을 실행할 수 있습니다. 그들은 온체인 데이터를 모니터링하고 목표(예: 수익 극대화)를 달성하기 위해 정의된 전략 세트에 따라 행동합니다.
저는 이것이 DeFi의 다음 진화라고 봅니다. 왜냐하면 DeFi는 더 강력한 추론과 계획 능력을 갖고 있고 현재의 로봇보다 더 복잡하기 때문입니다.
•비금융 AI 에이전트
데이터 출처: 펠리시스
우리는 AI 에이전트를 활용하는 거의 모든 사용 사례(수직, 수평 또는 소비자 대상)에서 AI 에이전트가 캄브리아기 폭발적으로 증가하는 것을 목격하고 있습니다. Felicis의 차트는 기업가가 거의 모든 산업에 AI 에이전트를 도입하는 방법을 보여줍니다.
이러한 AI 에이전트가 어떤 형태로든 블록체인 시스템을 사용할 수 있는 세 가지 이유를 제시할 수 있습니다.
1.결제
은행이 조만간 AI 에이전트에게 은행 계좌나 신용 카드를 제공할 가능성은 낮습니다. KYC 요구 사항으로 인해 이는 거의 불가능하며 규제 변경에는 시간이 걸립니다.
또한 AI 에이전트의 수가 인간보다 훨씬 많고 각 인간이 여러 다른 에이전트를 제어할 수 있으므로 각 에이전트에 대해 새로운 암호화폐 지갑을 생성하는 것이 매우 간단합니다.
소액 결제: Stripe과 같은 기존 결제 시스템은 정액 요금을 청구하는 경우가 많아 소액 결제가 비실용적입니다. 지불 거절 분쟁은 또한 추가적인 골칫거리를 야기하고 작고 빈번한 거래에 마찰을 가중시킵니다. 암호화폐는 이러한 문제를 해결하여 지불 거절의 위험 없이 낮은 요율로 즉시 결제를 가능하게 합니다. 이는 에이전트 간 상호 작용 및 "사용 당 지불" 모델에 적합합니다.
블록체인은 은행의 지연 원장 시스템과 달리 즉각적인 공유 상태의 속성을 가지고 있습니다.
Coinbase의 @yugacohler는 결제 사용 사례를 매우 간결하게 설명합니다.
2. 에이전트 간 상호작용을 위한 신뢰할 수 있는 계층
다중 에이전트 생태계에서 전문 AI 에이전트가 효과적으로 상호 작용하려면 표준화된 프로토콜이 필요합니다.
구성성: 블록체인의 개방형 표준과 상호 운용성은 에이전트 간의 원활한 통신을 가능하게 합니다. 온체인 서비스의 코드와 데이터는 개방적이고 통합되어 있어 에이전트가 API 없이도 서로 이해하고 상호 작용할 수 있습니다.
이러한 AI 에이전트는 각 에이전트가 서로 다른 작업에 집중하는 분산형 서비스 네트워크를 형성할 수 있습니다. 그들은 함께 중앙 통제 없이 작동하는 상호 연결된 AI 경제를 형성합니다.
수백만 명의 에이전트가 있는 세상에서 어떤 에이전트를 신뢰할 것인지 어떻게 결정합니까? 암호화 기술은 AI 에이전트가 온체인 거래 내역 및 행동을 기반으로 신뢰를 구축하고 유지할 수 있는 분산형 평판 시스템을 강화합니다.
3. 인공지능의 수호자 - 자연결정론
AI 에이전트는 '환각' 현상으로 인해 작업이 제대로 진행되지 않을 수 있습니다. 암호화 결정론적 프로토콜은 에이전트가 사전 정의된 매개변수 내에서 작동하도록 보장하는 안정적인 프레임워크를 제공하여 예상치 못한 동작의 위험을 줄입니다.
감사 가능성 및 투명성: 블록체인은 각 AI 에이전트의 거래를 독립적으로 검증할 수 있도록 보장하여 자금과 관련된 경우 특히 중요한 보안 및 책임성을 강화합니다.
이를 보완하는 것은 AI 에이전트가 사용자가 블록체인과 상호 작용하는 방식을 완전히 바꿔 Web3를 더욱 친숙하게 만들 수 있다는 사실입니다.
AI 에이전트는 복잡한 프로세스를 자동화하고 자연어 상호 작용을 활성화함으로써 전체 암호화 경험을 단순화하고 암호화 기술 채택을 가속화할 수 있습니다.
내 생각 #3: 큰 도전, 큰 솔루션
물론 아직은 초기 단계입니다. 오늘날의 AI 에이전트는 야심찬 인턴에 가깝습니다. 잠재력이 크지만 여전히 연마가 필요합니다.
환각 문제
LLM(대형 언어 모델)은 종종 환각에 시달립니다. 작은 실수라도 연속적인 작업을 통해 더 큰 문제로 확대될 수 있습니다.
예를 들어, 한 단계에서 10%의 실패율은 높아 보이지 않을 수 있지만, 10단계를 거치면 실패 확률은 65%(1 - 0.9^10)로 누적됩니다. AI 에이전트는 API와 상호작용하거나 블록체인 트랜잭션을 실행할 때 완벽한 구문을 요구하는 경우가 많기 때문에 사소한 오류라도 전체 프로세스가 실패할 수 있습니다.
LLM이 응답을 생성할 때 지식 기반을 참조할 수 있도록 하는 검색 증강 생성(RAG)과 같은 환상 문제를 줄이는 방법이 있습니다. 그러나 우리는 아직 완벽함과는 거리가 멀습니다.
데모에서 현실로
현재 대부분의 AI 에이전트는 여전히 멋진 데모에 불과합니다.
내 말은 모든 것이 잘 진행되고 있을 때 에이전트가 작동하는 영상을 보여주는 것이 쉽다는 것입니다. 마치 마법처럼 보입니다. 그러나 에이전트를 화려한 데모에서 자동화하고 실제 시나리오에 적용하는 것은 정말 어려운 일입니다.
현실 세계는 가장 똑똑한 AI조차 당황하게 만드는 복잡한 엣지 케이스로 가득 차 있습니다.
이상적인 목표는 99.x%의 정확도를 달성하는 것이지만 이를 달성하려면 일관된 노력과 많은 테스트 중심 개발이 필요합니다. 그렇기 때문에 평가 테스트가 중요합니다. 에이전트가 어디에서 잘못되기 쉬운지 알아내고 코드나 힌트를 조정하여 특정 사용 사례에 대한 정확성을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.
블록체인 장벽
다음으로 블록체인 문제가 있습니다. 여기서 AI 에이전트는 확장성 문제, 제한된 도구, 에이전트 통신을 위한 표준화된 방법 부족 등 큰 장애물에 직면합니다. Ethereum 및 Solana와 같은 주류 Layer-1 체인은 실시간 다중 에이전트 상호 작용을 위해 설계되지 않았습니다. 이는 미래의 분산형 AI를 지원하려면 새로운 인프라를 처음부터 구축해야 함을 의미합니다.
모든 것이 체인 연결에 적합한 것은 아닙니다. 실제로 대량의 계산이나 외부 시스템 상호 작용이 관련되는 경우 블록체인의 비용 및 성능 제한이 더 크기 때문에 오프체인 운영이 더 현명한 선택인 경우가 많습니다.
하이브리드 접근 방식의 마법은 중요한 경우 온체인 작업을 사용하고 필요할 경우 오프체인 작업을 사용하는 두 세계의 장점을 결합하는 데 있습니다. 핵심은 효율성을 극대화하기 위해 어떤 구성 요소를 분산화하고 어떤 구성 요소를 중앙 집중화해야 하는지 파악하는 것입니다.
Crypto AI 에이전트 시작
우리는 AI 에이전트 공간에서 구축되는 암호화폐 AI 스타트업을 추적해 왔으며 여러 가지 흥미로운 프로젝트를 발견했습니다. 모든 기업을 다 소개할 수는 없지만 업계의 대표적인 스냅샷을 모아봤습니다.
제가 관심을 보인 AI 에이전트 스타트업을 소개합니다. 언급되지 않은 프로젝트가 나쁘다는 것은 아니지만 이러한 회사는 특히 흥미롭고 더 자세히 알아볼 가치가 있습니다.
DeFi/온체인 프록시
현재 온체인 AI 에이전트의 가장 자연스러운 출발점은 거래 로봇, 수익 최적화 도구, 자동화된 헤지 펀드, AI 에이전트가 독립적으로 발행한 암호화폐 등 탈중앙화 금융(DeFi)입니다. DeFi가 여전히 온체인 거래 가치의 대부분을 차지하고 있다는 점을 고려하면 이러한 애플리케이션 진입점은 매우 합리적입니다.
AI 에이전트가 제공하는 주요 차별화 요소는 개인화된 서비스입니다.
예를 들어, 전통적인 재무부에서는 다른 익명 사용자와 함께 풀에 자금을 예치하고 정량 전문가가 거래 알고리즘을 통해 재무부를 운영하지만 이는 "일률적인" 모델입니다. 그리고 AI 에이전트를 통해 귀하는 독점 고객이 됩니다. 에이전트는 귀하의 자산 프로필, 위험 허용 범위를 이해하고 고유한 투자 전략을 맞춤화할 수 있습니다.
•@Spectral_Labs – 코드를 작성하지 않고도 자연어를 사용하여 자율적인 온체인 에이전트와 스마트 계약을 생성하고 배포합니다. 시장 가치가 미화 1억 3천만 달러이고 총 유통 시장 가치(FDV)가 미화 10억 달러인 활성 토큰인 SPEC을 보유하고 있습니다.
•@Almanak__ - 금융 전략 최적화 및 배포에 초점을 맞춘 에이전트 중심 플랫폼인 DeFi 에이전트를 위한 정량적 거래 기술 스택을 구축합니다. Monte Carlo 시뮬레이션 기술을 사용하여 시장 행동을 분석하고 거래 전략을 최적화하십시오.
•@AIFiAlliance – DeFi와 AI의 교차점에 구축된 11개 팀의 협업 프로젝트입니다. 저는 이런 종류의 동맹에 매우 관심이 있습니다. 왜냐하면 그것이 신흥 산업에 대한 표준을 설정하는 방법이기 때문입니다.
하부 구조
점점 더 많은 암호화폐 AI 팀이 오프체인 환경과 온체인 환경 사이의 격차를 해소하여 분산된 다중 에이전트 상호 작용을 지원하는 프레임워크를 개발하고 있습니다.
•@AIWayfinder – 에이전트가 블록체인을 탐색하여 작업을 수행하도록 돕는 블록체인 에이전트용 "Google 지도"입니다. Parallel 팀에서 개발했습니다. PROMPT(Wayfinder의 미래 토큰)를 얻기 위해 PRIME 토큰을 스테이킹할 수 있습니다. 현재 비공개 베타 버전입니다.
•@TheoriqAI - 이는 벤처 캐피털 투자자들이 매우 낙관적으로 평가하는 에이전트 인프라 프로젝트로, AI 에이전트 집단의 협업을 촉진합니다. 이를 통해 사용자는 AI 에이전트 시장을 통해 구축, 배포 및 수익화를 할 수 있습니다.
•@autonolas - 오픈 소스 프레임워크와 경제 설계를 사용하여 다중 에이전트 경제를 구축합니다. 우리는 최근 OLAS에 대한 심층 분석을 작성했습니다.
소비자를 위한 AI 에이전트
이 카테고리는 가장 빠르게 성장할 가능성이 높습니다. 소비자를 대상으로 하고 엔터테인먼트 중심의 제품은 항상 더 많이 받아들여질 가능성이 높으며 에이전트가 "통제 불능" 상태가 되는 경우 상대적으로 위험이 적습니다. 사실, Truth Terminal이 보여주는 것처럼 약간의 "환각"이 재미를 더할 수도 있습니다.
•@virtuals_io - 게임 분야에 초점을 맞춘 AI 에이전트 플랫폼입니다. 대행사 붐을 활용하기 위해 2주 만에 뭉친 스타트업 플랫폼과 달리 Virtuals는 2년 넘게 기술 스택을 구축해 왔습니다. Shoal 연구팀은 이에 대한 심층 분석을 작성했습니다.
•@CreatorBid – 소셜 미디어 콘텐츠를 자율적으로 생성하고 공유하는 AI 영향력자를 생성하고 토큰화합니다. 나는 곧 Crypto Twitter에서 100만 명 이상의 팔로어를 보유한 AI 프록시 KOL을 보게 될 것이라고 생각합니다.
풀뿌리 AI 에이전트 실험도 활발하게 진행되고 있습니다. 비록 짧기는 하지만 이러한 실험을 통해 얻은 통찰력은 미래의 빌더에게 귀중한 경험을 제공할 것입니다.
•@tee_hee_he - @nousresearch와 Flashbots 팀이 출시한 진정한 무료 자율 에이전트입니다. Twitter 자격 증명은 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)에 잠겨 있으며 7일까지 공개되지 않습니다. 따라서 이 시간 동안 사람의 개입이 에이전트에 영향을 미칠 수 없습니다.
@ai16zdao는 @daosdotfun에서 출시된 투자 펀드로, Discord 회원들의 제안을 받아 구매할 토큰을 결정하고 회원의 "기대 능력"에 따라 신뢰 점수를 부여합니다.
Aether는 다른 사용자에게 독립적으로 보상하고, 토큰을 홍보하고(HIGHER) NFT를 출시할 수 있는 Farcaster의 AI 에이전트입니다.
게임은 AI 에이전트에게 이상적인 테스트 장소입니다. @iaarena_ 및 @ARCAgents는 인간 플레이어를 사용하여 AI 에이전트를 훈련함으로써 이러한 에이전트가 플레이어의 게임 행동을 모방할 수 있도록 함으로써 상대를 더 똑똑하게 만들고 게임 내에서 플레이어 활동 및 이동성을 향상시킵니다.
나는 또한 암호화폐 지갑과 함께 제공되며 간단한 온체인 거래를 수행할 수 있는 @coinbase의 새로운 AI 에이전트 템플릿을 따르고 있습니다.
결론
온체인 AI 에이전트의 성공은 AI의 전반적인 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 우리는 여전히 다단계 추론과 같은 문제를 해결하고 AI 모델을 괴롭히는 '환각' 현상을 줄이는 중입니다. 그러나 AI 기술이 발전함에 따라 이러한 에이전트의 실현 가능성도 높아질 것입니다.
좋은 소식은 Epoch AI가 AI 확장이 최소 5년 동안 지속될 수 있다고 믿고 있다는 것입니다. 소프트웨어는 그 어느 때보다 빠르게 발전하고 있습니다.
이는 오늘날 우리가 직면한 장애물이 더 큰 목표를 향한 일시적인 장애물일 뿐이라는 것을 의미합니다.
암호화폐는 필연적으로 미래 프록시 세계의 일부가 될 것입니다.
기타 관찰
•예측 시장이 AI 에이전트가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니까? 예측 시장은 참가자들이 정확한 정보를 제공하도록 장려합니다. 이러한 시장에 진출할 수 있는 AI 에이전트는 인센티브에 부합하는 실시간 통찰력을 얻고 잠재적 편견 소스에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. @mrink0이 구상한 것처럼 에이전트는 Futarchy(미래 거버넌스 모델)를 채택할 수도 있습니다.
•AI 에이전트를 너무 의인화하고 있는 걸까요? 아마도 우리는 그것을 "인간"의 일을 수행하는 것으로 생각해서는 안 될 것입니다. 인간의 속성보다는 기능에 초점을 맞추면 AI 에이전트가 더 효율적이고 유용해질 수 있습니다.
•온체인 데이터 처리가 어렵고 온체인 AI 에이전트의 개발 속도가 느려집니다.
•상담원의 진정한 기회는 차세대 AI 모델로 인해 쉽게 중단되는 고객 서비스와 같이 장벽이 낮은 애플리케이션이 아니라 경쟁에 대한 강력한 장벽이 형성될 수 있는 고도로 규제되고 정확성이 요구되는 산업에 있습니다.
