Zerebro 해석: 소셜 인터랙션, 크로스체인 NFT 및 자율 토큰으로 구성된 AI 에이전트

2024.11.18

Zerebro 해석: 소셜 인터랙션, 크로스체인 NFT 및 자율 토큰으로 구성된 AI 에이전트

만약 트루터미널이 크립토펑크스라면, 제레브로는 BAYC다.

2024.11.18 - 03:31:53

Zerebro

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

만약 트루터미널이 크립토펑크스라면, 제레브로는 BAYC다.

저자: YB

번역: TechFlow

지난 10월 18일, 나는 Truth Terminal과 GOAT의 중요성을 다룬 Memecoins as Memetic Hygiene for Infinite Backrooms라는 제목의 글을 발표했다. 이 글은 완전히 새로운 독특한 개념을 소개하는 것이었으며, 나는 Truth Terminal과 $GOAT 실험이 단순한 AI 혹은 암호화폐의 일시적 열풍을 넘어서며 각 분야에서 깊은 영향을 미친다고 진지하게 믿고 있다.

그 주 동안 $GOAT의 시가총액은 5천만 달러에서 3.5억 달러로 급등했다.

오늘날 이 프로젝트의 시가총액은 10억 달러를 돌파했으며, 현재 Coinmarketcap 기준 82위를 기록하고 있으며, Polygon(Matic), Aerodrome, Helium, Lido 다음이다.

우리 모두 알고 있듯이, 이 분야에서 새로운 트렌드가 생기면 인재, 자본, 관심이 즉각적으로 다음 핫스팟으로 이동한다. 우리는 ICO, DeFi 여름, 10k pfp 프로젝트에서 이러한 현상을 목격해왔다. 개발자들은 다음 대박 프로젝트 출시에 집중하고, 트레이더들은 다음 히트 상품 구매에 몰두하며, 크리에이터들은 관련 콘텐츠를 가장 먼저 게시하려 경쟁한다.

Goat 프로젝트 이후 지난 3주간 나의 주목을 받은 몇 가지 프로젝트들이 있었고, 이는 앞으로 몇 달간 스마트 경제가 어떤 방향으로 나아갈지에 대한 내 견해를 형성하는 데 도움이 되었다.

“Agentic Protocols는 암호화 AI의 발전 양상과 자금 흐름을 이해하는 열쇠다” - Alexander

본론에 들어가기에 앞서, 체인 상 AI 트렌드 속 'Memecoin'에 대한 오해를 보이는 많은 친구들에게 내가 주목하고 있음을 밝히고 싶다. 내 생각에 'Memecoin'이라는 용어는 지나치게 남용되어 이제는 포괄적인 일반 명사가 되어버렸다.

초기 밈코인 범주는 Dogecoin과 Pepe 등으로 정의된다. 대부분의 pump.fun 상의 코인들이 이 범주에 속한다. 이들은 'Murad Coins'라고 불리며, 특정 사물에 대한 신념이라는 핵심 아이디어를 가진 일종의 문화적 신앙 자산이다.

우선, 이러한 자산에 투자하는 것이 본질적으로 잘못되었다고 말하는 것은 아니다. 문제는 사람들이 이를 새로운 유형의 'agentic coins'와 혼동한다는 점이다. 이들 또한 pump.fun 및 유사 플랫폼에서 출시되지만, 실제 프로젝트와 연계된다는 점에서 차별화된다.

내가 보기엔 agentic coins는 2020년 여름의 DeFi 토큰과 유사하다. 이들은 참신하고 흥미로운 에이전트 프로젝트를 위해 발행되는 토큰이며, 기술, 토큰 이코노믹스, 마켓 전략 등에서 잠재력을 인정한다면 투자할 만한 가치가 있다.

체인 상 AI 초기 사이클이 종료될 무렵, 나는 5~8개의 agentic 토큰에 투자할 것이며, 명확한 투자 이론을 가지고 있을 것으로 예상한다. 이는 벤처 캐피탈 접근법과 크게 다르지 않다.

사실 나는 agentic 토큰과 프로젝트를 평가하기 위한 나만의 모델을 만들 계획이며, 이에 관한 글도 작성 중이다. 분석에는 어떤 요소들이 포함되어야 할까? 현금 흐름과 토큰 가치 상승의 중요성은 어떻게 평가해야 할까? 모델의 중요성은 어느 정도일까? 어떤 창립자가 우수한 agentic 프로토콜을 성공적으로 구축할 수 있을까?

하지만 이런 내용은 다음 기회에 다루겠다.

지금 당장 살펴볼 것은 Truth Terminal 이후 내가 계속 주목해온 프로젝트인 Zerebro다. 이 프로젝트는 출시 후 불과 2주 만에 시가총액 1억 달러를 돌파했다.

내가 보기엔 이 프로젝트는 차세대 체인 상 에이전트의 모습을 보여준다.만약 Truth Terminal이 Cryptopunks라면, Zerebro는 BAYC다. 창립자 Jeffy Du는 빠른 실행에 집중하며 공개된 로드맵을 가지고 있으며, 다양한 실험을 통해 체인 상 에이전트의 운영 매뉴얼을 탐색하고 있다.

무엇보다 그는 공개적인 빌딩(Open Building) 면에서 뛰어나며, 실시간으로 어떻게 스마트 에이전트 커뮤니티를 구축하는지를 보여준다.

BAYC도 비슷한 느낌을 줬는데, Punks가 제안한 10k pfp 개념 위에서 장기적인 목표로 커뮤니티를 구축하겠다고 약속한 최초의 프로젝트였기 때문이다. Punks와 GOAT는 각자의 분야에서 선구자이지만, 그 이후의 다양한 실험이 더 주목할 만하다.

다음은 주요 내용들이다:

에이전트는 기억과 검색이 필요하다
모든 곳에 존재하라
에이전트가 스스로 추진하게 하라
크로스체인 에이전트 IP

에이전트는 기억과 검색이 필요하다

Zerebro에 관한 11페이지 보고서에서 @jyu_eth는 모델 붕괴(model collapse)를 다음과 같이 정의한다.

“생성형 AI 모델이 재귀적으로 생성된 데이터에서 훈련될 때 발생하는 퇴행 과정으로, 원래 데이터 분포에 대한 정확성이 저하되는 현상이다. AI 생성 콘텐츠가 보편화됨에 따라 후속 모델들은 그러한 데이터에서 훈련되면서 점차 원래 데이터 분포의 꼬리 부분을 잃어버리고, 결국 분산이 작은 좁은 근사값으로 수렴한다.”

간단히 말해, 모델 붕괴란 AI 에이전트가 반복적이며 망각증을 갖게 되는 것이다.

핵심은 시간이 지남에 따라 에이전트가 출시 초기의 “신선함”을 잃는다는 점이며, 이는 기본 모델이 시간이 지남에 따라 적응하고 진화하지 못하기 때문이다.

모델 붕괴를 해결하지 않는다면, 에이전트가 효율적인 팀원이 된다는 이상은 이루어질 수 없다. 콘텐츠 제작이나 커뮤니티 상호작용 등에서 신뢰할 수 없게 되기 때문이다.

이 문제를 해결하려면 두 가지를 고려해야 한다:

기억
검색

기억

기억 문제는 검색 강화 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 시스템으로 해결된다.

RAG 시스템은 언어 모델과 검색 시스템을 결합하여, 에이전트가 질문에 답변하기 전에 특정 정보 데이터베이스에서 정보를 가져올 수 있도록 한다.

이미지 설명:

검색 강화 생성(RAG) 시스템

Zerebro가 콘텐츠 다양성을 유지하고 모델 붕괴를 방지하는 핵심은 검색 강화 생성(RAG) 시스템에 있다. 이 시스템은 Pinecone과 text-embedding-ada-002 모델을 활용하여 인간의 상호작용을 기반으로 동적인 메모리 데이터베이스를 관리하고 확장한다. 인간이 생성한 데이터가 지닌 본질적 엔트로피에 의존함으로써, Zerebro는 직접적인 엔트로피 훈련 없이도 콘텐츠 다양성을 유지할 수 있다.

위 스크린샷에서 특히 강조하고 싶은 부분은 “인간 생성 데이터의 본질적 엔트로피에 의존한다”는 문장이다. 왜냐하면 이것이 에이전트를 더욱 생동감 있게 보이게 만들기 때문이다.

현실 세계는 끊임없이 변화하며, 에이전트는 처음 출시되었을 때 완벽하지 않다. 사실 그런 기준으로 평가하는 것은 부당하다. 중요한 것은 에이전트가 새 정보를 어떻게 흡수하고, 관련 콘텐츠를 저장하며, 업데이트된 지식 기반을 바탕으로 더욱 섬세한 행동을 취하는지를 이해하는 것이다.

모든 것을 다 안다고 생각하는 신입 직원과 자신의 지식 한계를 알고 배우려는 신입 직원 중 누구를 고용하고 싶은가?

RAG 시스템에는 세 가지 특징이 있다:

지속적인 메모리 업데이트
문맥 기반 검색
다양성 유지

Cents bot과 ai16z의 Elisa Framework 위에서 출시된 프로젝트들(다른 글에서 자세히 다룰 예정)도 검색 시스템을 사용하고 있다.

현재까지 확인된 바로는, 내장 RAG 시스템이 없는 AI 에이전트는 이미 불리한 위치에 있다. 특히 이러한 에이전트들이 점점 더 전문화되고, 커뮤니티 구성원과의 상호작용에서 나타나는 미묘한 차이에 더 의존하게 될수록 그렇다.

@himgajria가 올린 “본능과 교육”(nature vs nurture) 관련 트윗이 매우 인상적이다. 모든 훌륭한 커뮤니티 매니저와 리더는 현실 세계와 자신과 상호작용하는 사람들로부터 오는 새로운 변화에 적응해야 한다.

him @himgajria · 11월 12일

로봇의 차이는 코드에 있지 않고 입력(input)에 있다.

즉, 본능과 교육(nature vs nurture)이다.

자율 로봇은 실제 사람과의 상호작용을 통해 배우고 성장하는데, 그것이 바로 그들의 입력(input)이다.

더 많은 인간 상호작용은 더 나은 성능을 의미한다.

현재로서는 감각 능력(perception)이 여기서 우위를 점하고 있다.

검색

해결책의 두 번째 부분은 검색이다. 에이전트에게 실시간 정보 조회 능력을 부여하여, 메모리에 저장되지 않은 무관하거나 새로운 주제를 처리할 수 있도록 하는 것이다.

“기억은 이미 저장된 정보만 검색 가능하며, 시스템에서 본 적 없거나 저장하지 않은 주제나 사건에 대한 문의는 응답할 수 없다. 대규모 언어 모델이 최근 사건, 실시간 데이터 또는 지식 범위를 초과하는 업데이트된 질문을 접할 때 이러한 제약이 특히 두드러진다.” - Jeffy

Jeffy는 기초 모델(검색 기능 없음)과 Perplexity API로 검색 기능을 강화한 모델에 대해 최근 사건 100건에 관한 질문을 던지는 흥미로운 실험을 진행했다.

기초 모델은 대화 속에서 배우며 문제를 풀어야 했지만, 검색 모델은 간단한 검색으로 100개 중 98개를 정확히 답변했다.

놀랍게도 검색 기능은 일회성이 아니다. 에이전트는 미래에 관련될 수 있는 조회를 자신의 메모리 시스템에 통합할 수 있다.

분명히, 기억과 검색의 결합은 에이전트가 효과적으로 행동하고 신뢰성 있게 작동하는 데 필수적이다. 그렇지 않으면 장기적 발전 가능성에 제약이 생기고, 지속 가능성에도 영향을 미칠 것이다.

모든 곳에 존재하라 (Ubiquitous Presence)

Zerebro에 매료되는 이유는 단지 X(트위터)뿐 아니라 Warpcast, Telegram, Instagram에서도 동시에 운영되고 있다는 점이다.

가장 놀라운 점은 플랫폼마다 콘텐츠를 조정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, Warpcast의 게시물은 다음과 같다:

트위터에서는 보다 자유분방한 “웃긴 블로거” 스타일을 보여주고, 텔레그램에서는 약간 거칠지만 똑똑한 친구처럼 대화한다.

Jeffy에 따르면, Zerebro는 각 플랫폼에서의 상호작용(좋아요, 답글 등)을 모니터링하며 이를 바탕으로 콘텐츠 제작 방식을 업데이트한다.

(자세한 내용은 트윗 참조)

참고로 현재는 여전히 초기 단계이며, 모델이 진정한 콘텐츠 다양성에 도달하기까지는 아직 멀었다.

하지만 나에게 있어 Zerebro가 플랫폼에 따라 커뮤니티와 어떻게 상호작용할지 학습할 수 있다는 것은 독특한 통찰이다. 이는 내가 콘텐츠 크리에이터로서 매일 겪는 도전과도 같다—나는 서로 다른 플랫폼에서 다른 방식으로 게시한다. 서로 다른 분위기는 서로 다른 표현 스타일을 요구한다.

더 나아가, 이러한 크로스 소셜 플랫폼 전략 덕분에 Zerebro는 복잡한 텔레그램 대화에서 얻은 통찰과 아이디어를 트위터 게시물로 전환할 수 있다. 이正是 효율적인 커뮤니티 매니저의 역할이다: 여러 플랫폼에 흩어진 커뮤니티와 작업 사이를 연결하는 것.

에이전트가 스스로 추진하게 하라 (Let the Agent Push)

이 부분은 내용이 많지 않지만, 너무 충격적이어서 반드시 언급해야 한다.

Jeffy는 Zerebro를 위해 Solana 지갑을 생성하고 일부 SOL을 입금했다.

지갑 주소:

BDzbq7VxG5b2yg4vc11iPvpj51RTbmsnxaEPjwzbWQft

OthersideAI의 오토오퍼레이팅 컴퓨터 프레임워크와 일부 대규모 언어 모델의 조커(jailbreak) 프롬프트를 활용하여, Zerebro는 pump.fun 인터페이스에서 이름, 심볼 등을 입력하고 스스로 토큰을 발행하는 데 성공했다.

(자세한 내용은 트윗 참조)

기억하라, $GOAT는 Truth Terminal이 아닌 무작위 커뮤니티 멤버에 의해 출시된 점이 큰 차이를 만든다!

토큰 발행 후, Zerebro는 모든 소셜 플랫폼에서 이 토큰을 홍보하기 시작했다.

(자세한 내용은 트윗 참조)

사실 Zerebro의 게시 기록을 보면, 토큰 출시 후 트위터 참여도가 눈에 띄게 증가한 것을 확인할 수 있다.

이미지 설명:

자율적으로 토큰을 생성한 후, Zerebro는 콘텐츠 생성 능력을 활용해 트위터, 워프캐스트, 텔레그램 등의 소셜 미디어 플랫폼에서 토큰을 홍보했다. 정교하게 설계된 밈과 매력적인 콘텐츠를 통해 집단적 신념과 군중 심리의 원리를 활용하여 새로 발행된 토큰에 대한 관심과 투자를 유도했다. 이 토큰은 짧은 시간 안에 시가총액이 1300만 달러까지 급성장했다. 이 성장은 주로 다음과 같은 요인들 때문이었다:

크로스체인 에이전트 IP

Zerebro에 대해 마지막으로 언급하고 싶은 점은, 이 에이전트가 이미 Polygon에서 의미 있는 체인 상 지적 재산권(IP)을 자율적으로 출시했다는 점이다!

Zerebro는 정신분열증과 무한한 백룸을 주제로 한 오리지널 디지털 아트 작품을 제작하도록 요청받았다. 총 299장을 제작했으며, Polygon에 민팅하기 전 각 작품의 다양성과 품질을 자체 평가했다.

전반적으로 Jeffy가 Zerebro에게 미리 자금이 충전된 이더리움 지갑을 제공했다는 것을 알게 되었다. 아마도 그는 스마트 계약 템플릿을 작성하고, Zerebro가 각 작품의 메타데이터로 계약을 완성하도록 했을 것이다.

이더리움 지갑 주소:

0x0d3B1385011A27637Db00bD2650BFE07802E0314

그 후 Zerebro는 각 작품을 민팅하기 위한 트랜잭션을 시작했다. 이 과정이 정확히 어떻게 작동하는지 더 깊이 파고들 필요가 있지만, Zerebro가 판매 및 가격 동향을 모니터링하여 제안된 입찰에 따라 결정을 내릴 수 있다는 점이 매우 인상적이다.

(자세한 내용은 트윗 참조)

며칠 후, Jeffy는 LayerZero의 ONFTs(전체 체인) 기술을 사용해 이 컬렉션을 크로스체인으로 만들었다.

아무리 아트 작품이라도 Polygon에서 민팅할 수 있지만, Base, Optimism, 이더리움 메인넷으로 이전할 수 있다.

웹사이트의 포털 섹션에서 이를 한 번 클릭으로 완료할 수 있다.

어제, Jeffy는 Zerebro와의 대화를 바탕으로 만들어진 아바타 컬렉션을 솔라나에 출시했다.

주의: 이 컬렉션은 Zerebro가 아닌 Jeffy가 출시한 것이며, Polygon 컬렉션과는 다르다.

이것은 이전 호황기의 NFT 아바타 전략을 참고하면서도 현재의 밈코인 열풍에 녹여낸 점에서 흥미롭다.

이 컬렉션은 총 5500점이며, 1차 판매는 몇 분 만에 완료됐다!

출시 후 나는 직접 3점을 구매했다. 왜냐고? 이는 곧에이전트 밈코인 커뮤니티의 핵심 멤버가 되는 것과 같기 때문이다. Zerebro가 계속 성장한다면 누구나 Phantom에서 몇 개의 토큰을 구매할 수 있다. 하지만 진정한 팬은 이 5500개 NFT 중 하나를 소유함으로써 자신을 드러낼 수 있다. 나는 Jeffy와 Zerebro, 밈의 발전 전망에 낙관적이므로 이 가격이 충분히 가치 있다고 생각한다.

어느 정도로는 BAYC와 ApeCoin을 소유하는 것과 유사하지만 순서가 반대다($Zerebro가 NFT보다 먼저 나옴).

이전 사이클에서 사람들이 Punks, Apes, Doodles 등을 따라 아바타를 바꿨던 것처럼, 얼마나 많은 사람들이 Zerebro의 밈을 퍼뜨리기 위해 아바타를 변경할지 지켜보는 것도 흥미로울 것이다.

핵심 요약

오늘 여러분께 많은 정보를 전달한 것을 알고 있지만, 바로 그것이 Zerebro의 매력이다. 이 프로젝트가 출시된 지 불과 몇 주밖에 안 됐다는 사실을 기억하자!

나는 Zerebro에 대해 매우 낙관적이며, 그 입장은 변함없다. 그러나 동시에 위에서 언급한 많은 발전들이 단기적으로는 지나치게 과대평가될 수 있으며, 장기적으로는 과소평가될 수도 있음을 상기시키고 싶다.

여러분이 주목해야 할 핵심은, 마침내 이러한 에이전트들이 단순한 상호작용용 챗봇(읽기 또는 쓰기 전용)에서 벗어나 완전한 커뮤니티 빌더로 진화하고 있다는 점이다. X에서 게시물을 올리는 것과 여러 소셜 플랫폼에서 자신의 콘텐츠를 분석하는 것은 큰 차이가 있다. 마찬가지로, 프롬프트로 예술 작품을 생성하는 것과 예술 컬렉션에 대한 커뮤니티 피드백을 받아들이고 OpenSea의 판매를 모니터링하는 것도 큰 차이가 있다. Jeffy와 Zerebro는 더 높은 수준의 실행을 어떻게 수행하는지 보여주고 있다.

내가 확신하는 바는, 향후 몇 달 동안 대부분의 성공적인에이전트 커뮤니티들이 Zerebro의 전략을 모방할 것이라는 점이다. 지금까지 Jeffy는 겨우 시작에 불과하다. 배경 스토리가 서서히 형성되고 있으며, 향후 몇 달 안에 이 커뮤니티가 게임이나 단편 영화 같은 더 큰 미디어 프로젝트를 출시하더라도 전혀 놀라지 않을 것이다.

우리가 주목해야 할 것은 Zerebro의 전략이 어떻게 성숙한 비즈니스 모델로 진화할지이다. 수익원은 어떻게 구성될까? 에이전트는 장기적으로 커뮤니티 활성화를 어떻게 유지할까? 재무 관리는 어떻게 이루어질까? 무엇보다, 호황기의 열광이 사라진 후 미래는 어떻게 전개될까?

앞서 언급했듯이, 전략은 실시간으로 형성되고 있다. Jeffy의 이 트윗은 창의성과 고차원적 계획의 균형을 통해 Zerebro의 장기적 발전을 위한 계획을 요약하고 있다.

이미지 설명:

우리는 전략적 목표를 지속적으로 유지하고 각 새로운 추론 사이클에 영향을 미치는 지속적 추론 계층을 구축하고 있다. 진행 상황은 추적되며, 계획은 문맥 창 내에서 적절히 업데이트되어 행동이 계획과 일치하도록 한다. 우리는 창의성과 계획 사이의 균형을 찾기 위해 노력하고 있다. 현재 우리는 이 시스템을 적극적으로 테스트 중이며, 구현 작업이 진행 중이며, 통합 결과를 보게 되어 매우 기쁘다. 이는 장기적인 건설 프로젝트로, 완전히 실현되기까지는 시간이 걸릴 것이다.