암호화 AI 에이전트: 체인 상 경제의 주요 구성원
글: 메이슨 니스트롬(Mason Nystrom), Variant Fund 투자 파트너
번역: 루피(Luffy), Foresight News
로봇(봇)은 이제 암호화 경제의 일등 시민이 되고 있다.
이 추세는 명백하다. 검색자(Searcher)들은 인간 사용자의 편의성에 대한 갈망을 이용해 선점 거래(Prioritization Trading)를 수행하는 'Jaredfromsubway.eth' 같은 봇을 배치한다. Banana Gun과 Maestro는 지속적으로 이더리움에서 가스를 가장 많이 소비하는 존재들로, 사용자가 텔레그램을 통해 쉽게 트랜잭션을 수행할 수 있도록 해준다. 현재 Friend.tech와 같은 소셜 애플리케이션에서는 초기 단계에서 인간 사용자가 채택한 후 봇들이 추가로 유입되며 무의식적으로 투기의 사이클을 더욱 가속화하고 있다.
이 모든 것은 이윤을 추구하는 봇(MEV 봇 등)이나 소비자 중심의 봇(예: 텔레그램 봇)과 관계없이 로봇들이 블록체인 상에서 우선적인 사용자층으로 자리잡고 있음을 보여준다.
지금까지 암호화 분야의 봇들은 비교적 초보적이었지만, 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 인해 암호화 외부에서는 이미 강력한 인공지능 에이전트 형태로 진화하고 있으며, 궁극적으로는 복잡한 작업을 자율적으로 처리하고 더 현명한 의사결정을 내리는 것을 목표로 하고 있다.
암호화 생태계 내에서 이러한 AI 에이전트를 구축함으로써 얻을 수 있는 중요한 장점들이 있다:
네이티브 결제 흐름(Native Payment Flow): AI 에이전트는 암호화폐 외부에서도 존재할 수 있지만, 복잡한 작업을 수행하게 하려면 자금 접근이 필요하다. 은행 계좌나 Stripe와 같은 결제 프로그램에 접근하거나 오프체인 세계에서 발생하는 대부분의 비효율적인 문제들을 처리하는 것보다, 암호화폐는 AI 에이전트가 자금을 획득하는 데 있어 매우 의미 있는 개선을 제공한다.
AI 에이전트 지갑 소유권: 지갑에 연결된 AI 에이전트는 자산(NFT 등)을 소유할 수 있게 되며, 이를 통해 모든 암호화 자산이 가지는 디지털 재산권을 부여받게 된다. 이는 에이전트 간의 거래에서 특히 중요하다.
검증 가능하고 결정론적인 동작: 작업이 입증 가능한 경우, AI 에이전트는 가장 효과적으로 작동할 수 있다(특정 작업이 완료되었음을 보장할 수 있음). 체인 상의 트랜잭션은 본질적으로 결정론적이다—발생했거나 아니면 발생하지 않았다—이는 AI 에이전트가 체인 상의 작업을 더욱 정확하게 수행할 수 있음을 의미한다.
물론 체인 상의 AI 에이전트에도 한계는 존재한다.
하나의 제약은 고효율을 유지하기 위해 AI 에이전트가 오프체인 로직을 실행해야 한다는 점이다. 즉, 체인 상 AI 에이전트는 효율성을 극대화하기 위해 논리를 오프체인에서 호스팅하지만, 최종적인 에이전트의 결정은 체인 상에서 실행된다. 중요한 점은, AI 에이전트가 Modulus와 같은 zkML 공급자를 활용해 오프체인 데이터 입력이 검증되도록 할 수 있다는 것이다.
AI 에이전트의 또 다른 주요 제약은 그 유용성이 제공되는 도구(tool)에 의존한다는 점이다. 예를 들어, 실시간 뉴스 요약을 요청하는 경우, 해당 작업을 수행하려면 웹 크롤러가 에이전트의 도구 세트 안에 포함되어 인터넷 정보를 수집해야 한다. 응답 내용을 PDF로 저장하려면 파일 시스템이 필요하다. 좋아하는 암호화 트위터 KOL의 트레이딩을 따라가려면, 에이전트는 지갑에 접근하고 해당 지갑의 개인키 서명 권한을 가져야 한다.
현재의 상황을 결정론적에서 비결정론적으로 살펴보면, 대부분의 암호화 AI 에이전트는 여전히 결정론적인 작업을 수행한다. 즉, 인간이 작업의 매개변수 및 작업 완료 방법(예: 토큰 교환)을 미리 프로그래밍한다.
암호화 AI 에이전트는 초기의 Keeper 봇(현재도 DeFi 및 오라클 애플리케이션에서 사용됨)에서 시작하여, 오늘날 Botto와 같은 자율 예술가처럼 LLM을 활용하는 더 복잡한 형태로 발전했다. AI 에이전트는 Syndicate의 트레이딩 클라우드를 활용해 스스로에게 금융 서비스를 제공할 수 있으며, Autonolas와 같은 초기 AI 에이전트 서비스 마켓플레이스도 등장했다.
이제 다양한 흥미로운 전방위적 응용 사례들이 나타나고 있다:
AI 에이전트 기반 '스마트 지갑': Dawn은 DawnAI를 활용해 사용자가 트랜잭션을 보내고 실행하며 실시간 체인 상 인사이트를 얻는 것을 돕는 AI 에이전트를 제공한다.
암호화 게임 에이전트: Parallel Alpha의 최신 게임 'Colony'는 지갑을 소유하고 서로 거래할 수 있는 AI 캐릭터를 만드는 것을 목표로 하고 있다.
강화된 AI 에이전트 도구 세트: AI 에이전트의 능력은 그 도구 세트에 달려 있으며, 블록체인과의 상호작용은 현재新兴 분야다. 암호화 AI 에이전트는 지갑, 자금 접근, 권한 기능, AI 모델 통합, 다른 에이전트와의 상호작용 능력이 필요하다. 구체적으로, Gnosis는 AI mechs를 통해 초기 인프라를 시연했는데, 이는 AI 스크립트를 스마트 계약으로 감싸 누구든지(다른 봇 포함) 스마트 계약을 호출해 에이전트 작업(예: 예측 시장에 베팅)을 실행할 수 있을 뿐 아니라, 에이전트에게 지불도 가능하게 한다.
강화된 AI 트레이더: 조건 충족 시 DCA 포지션 구축, 특정 가격 이하로 가스비 하락 시 거래 실행, 새로운 밈 토큰 컨트랙트 모니터링, 주문 경로 결정 등을 포함한 고급 운영 기능을 제공하는 DeFi 슈퍼앱으로서의 트레이더 및 투기자 지원.
AI 에이전트의 롱테일: ChatGPT와 같은 대규모 애플리케이션이 일부 일반적인 채팅 목적에는 적합하지만, AI 에이전트는 다수의 산업, 주제, 니치 시장을 위해 특화되어야 한다. Bittensor는 '마이너(miner)'들에게 인센티브를 제공해 특정 업계(암호화폐, 생명공학, 학계 등)를 중심으로 특정 작업(이미지 생성, 사전 학습, 예측 모델링 등)을 위한 모델을 훈련하도록 유도한다. Bittensor는 아직 초기 단계지만, 개발자들은 이미 오픈소스 LLM 기반 위에서 롱테일 애플리케이션을 구축하고 있다.
NPC 소비자 애플리케이션 에이전트: MMORPG 등의 게임에서 비플레이어 캐릭터(NPC)는 흔하지만, 다중 사용자 소비자 애플리케이션에서는 드물다. 그러나 암호화 소비자 애플리케이션의 금융화 성격은 AI 에이전트를 새로운 형태의 게임 메커니즘을 도입하는 데 탁월한 참여자로 만든다. 오픈형 AI 인프라 기업 Ritual은 최근 Frenrug을 발표했는데, 이는 Friend.tech 상에서 LLM 기반의 에이전트로, 사용자의 메시지를 바탕으로 트랜잭션(키 구매 또는 판매)을 실행한다. Friend.tech 사용자는 이 에이전트에게 자신의 키를 사게 하거나, 다른 사람의 키를 팔게 하거나, 혹은 Frenrug 에이전트가 자금을 다른 방식으로 사용하게 설득할 수 있다.
점점 더 많은 애플리케이션과 프로토콜이 AI 에이전트를 활용하게 됨에 따라, 이들은 인간이 암호화 경제에 접근하는 통로 역할을 하게 될 것이다. 오늘날 AI 에이전트가 장난감처럼 보일지 몰라도, 미래에는 일상적인 소비자 경험을 향상시키고 프로토콜의 핵심 이해관계자로서 전체 암호화 경제를 창출하는 존재가 될 것이다.
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@masonnystrom
