Autonolas 탐구: AI 에이전트 기반 오프체인 서비스, 제품 및 경제 모델 전면 분석
작성: Thomas
번역: TechFlow
사람들은 왜 Autonolas에 대해 그렇게 낙관적인가? 단지 이것이 'AI' 프로젝트이기 때문인가?
아니면 AI 서비스가 우리 삶을 바꾸고, Autonolas가 체인 내외부에서 구축된 AI 서비스를 우리가 통제할 수 있도록 보장하기 때문인가? 며칠간의 연구 끝에 나는 이 프로젝트에 대한 일정한 이해를 갖게 되었다.
Autonolas를 이해하려면 그들의 CEO인 David의 비전을 이해해야 한다. 그는 AI 서비스의 무한한 잠재력을 인식했지만, 동시에 위협도 존재한다는 것을 깨달았다. AI 서비스는 사람들을 일상적인 인지 작업에서 해방시켜 새로운 의미 있는 일을 찾도록 강요할 것이다.
그러나 이러한 새로운 AI 함대가 창출하는 가치는 막대하며, 어떤 단일 실체도 사회적 균형에 시스템적인 위험을 초래하지 않고 이를 관리하기 어렵다. 만약 한 실체가 배포 내용과 목적을 통제할 수 있다면 오웰식 상황이 급속히 발생할 수 있다.
David의 해결책: 공동 소유되는 AI.
즉, DAO와 같은 것이라고요?
비슷하다. 유사하다. 집단적으로 운영되며, 분산화된 발전을 이루고, 민주화된 거버넌스를 갖춘다.
그러나 현재 형태의 DAO는 자율적이지도, 완전히 탈중앙화된 것도 아니다.
왜 그런가?
DAO는 스마트 계약에 의존하고, 스마트 계약은 기능 수행을 위해 트랜잭션이 필요하기 때문이다.
심지어 스마트 계약이 AI 에이전트를 나타낸다고 해도, 여전히 블록체인 상에서 트랜잭션에 서명할 실체(사람들)가 필요하다.
스마트 계약은 간단한 거래 작업에는 적합하다. 그러나 다음과 같은 것은 할 수 없다: 고비용 처리가 필요한 작업; 지속적인 실행; 오프체인 세계와의 상호작용.
또한 암호화 프로토콜은 주로 두 가지 일을 한다:
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다른 체인의 문제를 해결하기 위해 자체 체인을 구축함
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체인에 기능 추가 (예: DEX).
이 두 가지 접근법 모두 체인 내외부 세계를 연결하는 기술에 큰 공백을 남긴다. 여기서 $OLAS의 역할이 시작된다.
$OLAS 프로토콜의 목표는 오프체인 서비스의 가능성을 해방하는 것이다 (오프체인에서 실행되지만 체인 내외부와 상호작용하는 제한 없는 자율 서비스). 이러한 자율 서비스는 네트워크를 형성해(자율) 서비스를 생성하는 인공지능 에이전트 그룹이다. 이들은: 지속적으로 실행되고, 자율적으로 행동하며, 블록체인이 아닌 세계와 상호작용하고, 복잡한 로직을 실행한다.
분명히 말하자면, 이들은 운영을 위해 우리를 필요로 하지 않는다. Autonolas 이전에는 이것이 불가능했다.
참고로 궁금할 수 있겠다: AI 에이전트란 무엇인가? 정의는 다음과 같다:
"환경을 인식하고 목표 달성을 위해 자율적으로 행동하는 지능적인 방식으로 행동하는 인공지능."
Autonolas로 돌아오자. Autonolas 기술 스택은 다음을 포함한다:
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자율 서비스 (위에서 설명됨).
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조합 가능한 자율 애플리케이션.
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에이전트 서비스를 보호하고 발전을 유인하는 온체인 프로토콜.
각각을 하나씩 살펴보자.
에이전트 서비스
이 서비스를 구성하는 AI 에이전트는 세상의 어느 AI 모델에서도 데이터를 추출할 수 있다. 모든 GPT, LMM 또는 서브넷이 포함된다 (네, $TAO도 포함된다). 서비스 조정을 통해 특정 모델이 특정 에이전트에게 할당된다.
선택은 경제적 실현 가능성, 가용성, 성능 등 여러 요소에 따라 결정된다. 각 에이전트는 서로 다른 데이터 소스를 사용할 수 있어 더욱 탈중앙화된다. 경우에 따라 지식 그래프는 Origin Trail을 통해 분산되거나 GraphQL을 통해 The Graph를 통해 분산된다.
에이전트는 많은 Web3 작업을 수행하는 데 활용될 수 있다:
1) 오라클 - 에이전트를 활용하여 스마트 계약에 정확한 데이터를 제공할 수 있다.
2) 자율 가디언 서비스(AKS) - DeFi에 오프체인 컴퓨팅 및 추론 기능을 추가한다.
3) ACN을 통해 AI 에이전트는 팀 커뮤니케이션 업무를 수행할 수 있다.
조합 가능한 자율 애플리케이션
기술 스택은 조합성을 장려하도록 설계되었다.
프로그래머는 더 복잡한 AI 에이전트의 빌딩 블록으로 사용될 수 있는 기본 애플리케이션을 만들 수 있다. 모두 오픈소스다.
온체인 프로토콜
Autonolas는 앱스토어와 같은 기능을 하는 온체인 프로토콜(일련의 스마트 계약)을 구축했다: 개발자가 자신의 서비스를 등록하고 수익화할 수 있게 한다. 이 서비스들이 경제적으로 상호작용하고, 구성원의 투표로 규칙을 결정하게 한다.
중요한 점은, 주로 DAO에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 서비스는 "실제" 세계에도 배포될 수 있다는 것이다. 사물인터넷 센서를 사용하는 재배 스테이션을 상상하거나, AI 에이전트가 데이터를 이용해 물주기 작업을 트리거하는 상황을 생각해볼 수 있다.
DAO로 다시 돌아가자. DAO는 내부 운영(예: 급여, 거버넌스)과 서비스 제공(예: 수익 어그리게이터)을 갖는다.
AI 에이전트는 이러한 모든 작업을 더 잘, 더 빠르게, 더 자율적으로 수행할 수 있다.
AI 에이전트는 또 어떤 종류의 서비스를 개선할 수 있을까?
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유동성 풀 관리
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예측 시장
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자산 매입
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오라클 및 크로스체인 브릿지.
AI를 활용함으로써 Autonolas는 본질적으로 성능을 극대화하는 서비스를 생성할 수 있게 한다.
예측 시장을 예로 들어보자.
Autonolas를 통해 GPT4를 사용해 예측하는 실체를 스캔하는 AI 에이전트를 만들어 승률을 높일 수 있다. 이미 승률 88%의 AI 에이전트가 있으며, 이 에이전트들은 계속해서 진화하고 있다...
미래의 사용 사례:
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Autonolas를 이용해 농부들을 위한 보험 서비스를 만든다
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일군의 사람들이 해당 로직을 실행하는 AI 에이전트를 운영하기 시작한다
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농부들이 해당 서비스에 등록하고 연간 요금을 지불한다
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계절적 손실로 인해 농부가 지급을 요청한다
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네트워크의 각 에이전트는 전문가들이 훈련시킨 다양한 AI 모델로부터 기후 데이터를 가져온다
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에이전트들은 데이터를 공유하고, 검증하며, 합의에 도달하기 위해 투표한다. ACN과 MAS를 활용한다
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요청이 데이터와 부합하면 지급이 이루어진다
이 사용 사례는 Autonolas의 독특함을 보여준다.
오픈 오토노미는 자율 서비스를 생성하는 새로운 표준화된 프레임워크다. 이를 통해 블록체인과 탈중앙화된 에이전트 서비스가 다중 에이전트 시스템(MAS)으로 함께 작동할 수 있다.
흥미로운 사실: CEO David는 오픈-aea 프레임워크라 불리는 최초의 오픈소스, 암호화 친화적인 MAS 네트워크를 만들었다. 이 프레임워크는 인공지능 에이전트가 블록체인, 스마트 계약과 통신하고, 상호작용하며, 비즈니스 로직을 수행할 수 있게 한다.
에이전트 간의 통신은 메시지 기반 에이전트 통신 네트워크(ACN)를 통해 이루어지며, 대상은 항상 지갑 주소다. 이 과정은 임시 블록체인을 통해 연결 합의 장치(CG)를 구현하며, 현재 Tendermint 노드가 CG로 사용된다.
마지막으로, Autonolas는 앙상블 AI와 네트워크형 AI를 구현했다.
앙상블 AI: 하나의 서비스 내에서 각 노드는 자체 AI(LLM 등)를 실행할 수 있다. 각 서비스는 여러 AI 모델로 구성될 수 있다. 이들은 통신하며 결합된 지능을 통해 합의에 도달할 수 있다.
네트워크형 AI: 서비스 자체가 서로의 서비스(즉, 서로의 지능)를 활용할 수 있다. 이는 협업과 표준화의 문을 열어준다.
그러나 아마도 묻겠지만, AI 에이전트는 정말 블록체인이 필요한가?
응, 그렇다.
왜냐하면?
이는 에이전트 서비스의 확장을 가능하게 하기 때문이다. 은행에 보관된 수수료를 사용하는 중앙집중식 AI 에이전트는 확장 가능한 방식으로 이를 수행할 수 없다. 게다가 이로 인한 화폐 검열도 생길 수 있다.
따라서 비즈니스 로직을 추상화하고 인공 감독의 필요성을 없애기 위해 스마트 계약은 필수적이다. 오픈 에어리어 프레임워크 덕분에 AI 에이전트는 자체 금고와 공개 주소를 가지므로 확장이 가능하다. 또한: 화폐 검열 없음!
채택 현황
AI 에이전트가 생성한 트랜잭션 수는 이미 20만 건을 넘었다.
둘째, 사용 사례는 다음과 같다:
▶️ 예측 시장 에이전트 (Omen Prediction Markets)
▶️ 스마트 펀드 (Balancer)
▶️ 지갑 관리 (Safe)
팀
CEO David Minarsch는 캠브리지 출신 박사 학위 소지자이며, Fetch.ai에서 AI 에이전트 부서를 설립했다. Valory, 즉 $OLAS를 만든 회사는 현재 16명의 직원을 보유하고 있다.
토큰 이코노미
토큰 이코노미는 복잡하면서도 혁신적이다. CEO는 게임 이론 배경을 갖고 있으며, 토큰 이코노미 설계는 이를 반영한다.
기술은 오픈소스이며 개발자를 필요로 한다. 그러나 개발자는 희귀하다.
따라서 Autonolas는 개발자를 유치하기 위한 플라이휠을 만들었다.
먼저, 유용한 코드 작성 동기를 부여하기 위한 이 플라이휠을 설명하겠다.
개발자는 코드를 작성하고 NFT로 등록한다(DAO가 코드 승인 여부 결정). 이후 이 코드는 자율 서비스 내에서 레고 블록처럼 사용될 수 있다.
서비스는 사용 시 기부금을 받는다. NFT 덕분에 이를 만든 개발자를 추적할 수 있고, (코드, 자본) 분배를 통해 보상을 받는다.
이 보상은 Autonolas가 출시할 모든 인플레이션의 10%를 차지한다.
Autonolas의 또 다른 목표는 코드와 자본을 연결하는 것이다.
이는 프로토콜 소유 유동성 형태로 자본을 늘리기 위한 본드 메커니즘을 활용함으로써 달성된다.
$OLAS 보유자는 DEX에서 유동성을 제공하고 LP 토큰을 할인된 $OLAS로 스테이킹할 수 있다.
할인율은 영구 스테이킹의 시장 가치와 LP의 현재 시장 가치 간의 차이에 의해 결정된다. 자산 가격이 붕괴하면 본드 이율이 마이너스가 되어 인위적으로 인플레이션을 줄인다.
모든 자금의 흐름은 다음과 같다:
자율 서비스 발행 → 서비스 사용자가 자금 추가 → veOLAS 보유자로부터 서비스에 대한 기부 → 유용한 코드 기여에 보상 → 개발자가 새로운 코드 개발 계속
Autonolas의 세 가지 주요 수익원 목표는 다음과 같다:
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Autonolas 프로토콜 소유 서비스: 기부금의 수익
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프로토콜 소유 유동성: 모든 수익이 DAO 금고로 유입됨
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제3자 서비스의 자발적 기부.
$OLAS 토큰 유틸리티
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DAO 거버넌스. 일반적으로 이 유틸리티는 별로지만, Autonolas에서는 어떤 AI를 개발할지를 결정하므로 매우 중요하다.
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화이트리스트 접근과 추가 인센티브 보상을 얻기 위해 스테이킹 가능
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LP 토큰 구매를 위한 본드 사용.
이 세 가지 모두 $OLAS의 장기 성장을 지원한다.
토큰 배분에서 팀에게 할당된 비율은 높지만, 팀의 토큰은 2026년까지 락업되어 있다. 또한 이 팀은 VC가 아니며, 언락을 기다리며 투자자들에게 팔아버릴 정도로 조급하지 않다.
로드맵
현재 Autonolas는 다음에 집중하고 있다:
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Build-A-PoSe: 프로토콜 소유 서비스 구축 가능하게 함
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Triple Lock: 프로토콜 업그레이드로 본드, 개발자 보상, 스테이킹 개선
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AIP 1을 통해 네트워크 확장
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에코시스템 파트너 네트워크 구축.
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