AI 에이전트가 DeFi에 무엇을 가져올 수 있을까? 자동 거래에서 '디지털 경제학자'로의 진화之路

2024.11.22

AI 에이전트가 DeFi에 무엇을 가져올 수 있을까? 자동 거래에서 '디지털 경제학자'로의 진화之路

AI와 DeFi의 융합은 우리 경제 시스템과의 상호작용 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 보다 포괄적이고 회복 탄력적이며 미래 지향적인 금융 체계를 창출할 가능성을 지니고 있다.

2024.11.22 - 09:13:28

AIDeFi

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

저자: Three Sigma

번역: TechFlow

DeFi에서 AI에 대한 논의가 뜨겁습니다. 적응형 시스템, 새로운 전략, 이 분야를 바꾸고 있는 획기적인 아이디어까지. 당신은 참여할 것인가, 아니면 구경만 할 것인가? 더 알아보려면 클릭하세요!

서론

인공지능(AI)은 거래, 거버넌스, 보안 및 사용자 맞춤화 측면에서 돌파구를 제공하며 DeFi 애플리케이션을 빠르게 변화시키고 있습니다. 본 문서는 지능형 시스템을 통합함으로써 암호화폐의 탈중앙화 정신을 유지하면서도 DeFi에서 사용자와 프로토콜 간 상호작용을 재정의하는 방법을 살펴봅니다.

AI와 블록체인 기술의 융합은 각 산업 분야에 새로운 기준을 설정하고 있으며, DeFi는 이러한 변혁의 최전선에 있습니다. AI의 분석 능력과 블록체인의 투명성을 결합함으로써 암호화 생태계 내 오랜 문제들을 해결해 나가고 있습니다. 보안 강화, 사용자 경험 개선, 적응형 거버넌스 모델 도입 등이 포함됩니다.

AI 기반 플랫폼은 자동화와 지능을 활용하여 성능을 최적화하는 적응형 시스템을 구축하고 있습니다. 비탈릭 부테린(Vitalik Buterin)이 말했듯이, "AI 에이전트는 탈중앙화 시스템의 적극적인 참여자가 될 수 있다"며, 자율적으로 거래를 관리하고, 거래 전략을 최적화하며, 개인정보를 보호할 수 있다고 언급했습니다. DeFi 애플리케이션 계층에 AI를 도입함으로써 더욱 효율적이고 사용자 중심의 금융 시스템이 가능해지고 있습니다.

다음으로, AI가 DeFi에서 거래, 거버넌스, 보안, 개인화 측면에서 어떻게 변화시키고 있는지 집중적으로 살펴보겠습니다.

DeFi에서 AI 에이전트 이해하기

AI 에이전트는 탈중앙화 생태계에서 특정 작업을 수행하도록 설계된 자율적인 소프트웨어 엔티티입니다.

기존의 봇과 달리, AI 에이전트는 블록체인 네트워크, 스마트 계약, 사용자 계정과 적극적으로 상호작용하며 복잡한 작업(예: 거래, 자산 관리, 프로토콜 데이터 분석 등)을 종종 인간의 지속적인 개입 없이 독립적으로 처리합니다. 많은 에이전트들이 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 API 호출을 수행하고 블록체인 환경과 직접 상호작용하며 방대한 정보를 인간의 개입 없이 처리할 수 있게 됩니다.

DeFi에서 AI 에이전트는 지속적인 인간 개입 없이도 금융 애플리케이션 내에서 자율적인 조정자, 의사결정자, 데이터 처리자로서 사용자와 프로토콜 간 상호작용을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

봇과 AI 에이전트: 어떤 차이점이 있을까?

봇은 단순한 프로그램인 반면, AI 에이전트는 경제적 에이전트에 더 가깝습니다. 봇은 사전에 정해진 절차에 따라 작동하지만, AI 에이전트는 복잡한 코딩 없이도 간단한 구성만으로 불확실하고 동적인 환경에서 유연하게 작동할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 예측할 수 없지만 명확한 방식으로 조정할 수 있어 DeFi의 현실적인 과제에 더 잘 대응할 수 있습니다. 또한 많은 고급 AI 모델이 공개되어 있기 때문에 경쟁 우위는 종종 고유한 설정과 구성에 달려 있다는 의미이기도 합니다. 이러한 설정을 미세 조정함으로써 AI 에이전트는 널리 사용 가능한 모델을 사용하더라도 전문화된 성능을 실현할 수 있습니다.

능력과 자율성

DeFi에서 AI 에이전트는 다음과 같은 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다:

프로토콜과 상호작용: 체인상 거래를 관리하고, 포지션을 최적화하며, 사전 설정된 목표에 따라 복잡한 금융 작업을 실행할 수 있습니다.
의사결정: 반자율 프레임워크를 통해 실시간 데이터를 분석하고, 시장 상황을 평가하며, 이에 따라 행동을 조정할 수 있습니다.
복잡한 작업 수행: 자동화 유형에 따라 단순한 규칙 기반 프로세스부터 복잡한 자율적 의사결정에 이르기까지 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.

현재 세 가지 유형의 자동화가 AI 에이전트의 역할을 형성하고 있습니다:

자동화 워크플로우: Telegram 봇과 같은 규칙 기반의 단순한 시스템으로, 사전 설정된 지침에 따라 작동하며 정기적인 작업에 적합합니다.
에이전트 워크플로우: 다수의 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 완료하는 다중 에이전트 프레임워크로, 일정한 수준의 자율성을 갖추고 반자동화 운영을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 여러 DeFi 프로토콜과 상호작용하여 수익을 극대화하거나 포트폴리오를 조정하는 경우입니다.
자율 에이전트: 거의 외부 개입 없이 고차원적인 의사결정을 수행할 수 있는 완전히 독립적인 에이전트입니다. 실시간으로 조건을 분석하고 전략을 조정할 수 있습니다.

AI 에이전트는 정확히 어떻게 작동하는가?

AI 에이전트는 복잡한 작업을 단순화하고 자동화함으로써 작동합니다. 대부분의 자율 에이전트는 작업을 수행할 때 특정 워크플로우를 따릅니다.

핵심 메커니즘

데이터 수집

효과적으로 작동하기 위해 AI 에이전트는 운영 환경을 이해하기 위해 다양한 출처로부터 고빈도 데이터 스트림에 의존합니다. 입력 데이터에는 다음이 포함됩니다:

체인상 데이터: 블록체인 원장을 직접 상호작용하여 거래 기록, 프로토콜 상태, 실시간 시장 정보를 확보합니다. 인덱서 및 오라클 등의 도구와 통합해야 합니다.
체인외 시장 정보: 거래소 및 소셜 플랫폼의 API를 통해 가격, 거래량, 감성 분석 정보를 가져옵니다.

사용자는 위험 허용 범위 또는 거래 임계값과 같은 사전 설정 구성도 제공할 수 있으며, 이를 통해 에이전트에게 맞춤형 정보 계층을 제공할 수 있습니다.

모델 추론

AI 에이전트의 모델 추론은 훈련된 모델이 새 데이터에 학습 내용을 적용하여 예측이나 결정을 내리는 과정을 말합니다. 에이전트는 일반적으로 다음 중 하나의 모델 유형을 사용합니다:

규칙 기반 모델: 단순한 에이전트는 “토큰 가격이 $X 이상이면 매도”와 같은 사전 정의된 로직에 의존합니다.
지도 학습 모델: 역사적 데이터셋을 기반으로 훈련되어 가격 움직임이나 거버넌스 제안의 리스크 점수 등 결과를 예측하는 데 사용됩니다.
강화 학습: 고급 에이전트는 시간이 지남에 따라 전략을 조정하여 누적 보상을 최적화합니다. 예를 들어 유동성 풀에서 수익을 극대화하는 경우입니다.
자연어 처리(NLP): 거버넌스 및 감성 분석 에이전트의 경우 NLP 모델을 사용하여 토론 포럼, 제안서, 소셜미디어 활동을 분석하여 감성 변화를 평가합니다.

의사결정

의사결정 단계는 데이터 입력과 모델 추론을 결합하여 실행 가능한 전략을 생성하는 과정이며, 분석 인사이트를 변화하는 환경에 적응할 수 있는 자율적인 행동으로 전환합니다. 이 단계에서 AI 에이전트는 복잡한 시장 신호를 빠르게 해석하고 응답함으로써 신속한 결정을 내릴 수 있는 능력을 발휘합니다.

최적화 엔진은 기대 수익, 리스크, 실행 비용 등 여러 요소를 균형 있게 고려하여 최적의 행동 방안을 계산하는 데 도움을 줍니다.

또한 에이전트는 자가 학습 알고리즘을 채택하여 시장 조건의 변화에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 의사결정 과정에서 일부 작업은 너무 복잡하여 단일 에이전트가 최적으로 해결하기 어려울 수 있습니다. 이것이 바로 많은 에이전트가 다중 에이전트 시스템(MAS) 내에서 협력하여 서로 다른 DeFi 프로토콜 간 작업을 조정하고 자원 배분(예: 여러 풀에 걸쳐 유동성 균형 조정)을 최적화하는 이유입니다.

자동화 및 실행

이러한 에이전트의 특별한 점은 AI 기술이 제공하는 이점뿐만 아니라 스마트 계약 실행, 프로토콜 수준의 계약과 직접 상호작용, 여러 단계의 거래를 하나의 원자적 거래로 패키징하여 전체가 성공하거나 실패하는 실행 방식, 거래 실패 시 내장된 롤백 메커니즘을 갖춘 오류 처리 기능 등 자율 운영 능력에도 있습니다.

호스팅 및 운영

AI 에이전트의 작동 방식에 대한 추가 정보는 다음과 같습니다:

체인외 AI 모델

AI 에이전트는 연산 집약적인 작업을 수행하기 위해 체인외 리소스를 사용합니다. 이러한 작업은 일반적으로 AWS, Google Cloud 또는 Azure와 같은 클라우드 인프라에 의존하여 확장 가능한 컴퓨팅 파워를 확보합니다. 또한 Akash Network처럼 컴퓨팅 서비스를 제공하는 탈중앙화 인프라 플랫폼이나 IPFS 및 Arweave와 같은 데이터 저장소를 활용할 수도 있습니다.

고주파 거래(HFT)와 같이 지연 시간에 민감한 애플리케이션의 경우, 데이터 소스에 더 가까운 위치에서 데이터를 처리함으로써 지연을 줄이는 엣지 컴퓨팅을 활용하여 시간에 민감한 작업에 대해 빠른 응답을 보장할 수 있습니다.

체인내외 상호작용

AI 에이전트는 체인외 및 체인내 시스템 사이에서 상호작용합니다. 연산 집약적인 처리와 복잡한 추론은 체인외에서 수행되지만, 에이전트는 체인내 프로토콜과 상호작용하여 작업을 기록하고, 스마트 계약 기능을 실행하며, 자산을 자율적으로 관리합니다. 이들은 스마트 계약 지갑 및 멀티시그 설정과 같은 보안 구성에 의존합니다. 탈중앙화된 거버넌스의 경우, 에이전트는 자신의 행동을 조작할 수 있는 단일 실체를 방지하기 위해 트러스트 미니멀라이제이션(trust-minimized) 프로토콜에 의존하여 투명성과 탈중앙화를 유지합니다. 체인외 상호작용은 Twitter나 Discord와 같은 외부 플랫폼을 통해 종종 보완되며, 에이전트는 API를 사용하여 실시간으로 사용자 또는 다른 에이전트와 상호작용할 수 있습니다.

상호 운용성

상호 운용성(interoperability)은 에이전트가 서로 다른 시스템 및 프로토콜 간에 원활하게 작동하는 데 매우 중요합니다. 많은 에이전트는 외부 데이터를 가져오거나 특정 기능을 호출하기 위해 API 브리지를 활용하는 중개자 역할을 합니다. Webhook이나 Whisper, IPFS PubSub과 같은 탈중앙화 메시징 프로토콜과 같은 메커니즘을 통해 에이전트는 실시간 동기화를 실현하여 항상 최신의 프로토콜 상태와 작업을 유지할 수 있습니다.

심층 분석: ai16z, AI 기반 투자 DAO

ai16z는 AI가 주도하는 투자 DAO로, 최근 출시 후 암호화 분야에서 에이전트의 혁신적인 활용으로 주목받고 있습니다. 이 프로토콜은 '신뢰할 수 있는 가상 시장'으로 작동하며, AI 에이전트를 활용하여 시장 정보를 수집하고, 커뮤니티 합의를 분석하며, 체인내외 토큰 거래를 실행합니다. 구성원들의 투자 통찰력을 학습하고 가치를 창출하는 사람에게 보상을 제공함으로써 현재 Memecoin에 집중된 최적화된 투자 펀드를 만들었으며, 강력한 탈중앙화 특성을 갖추고 있습니다.

에이전트 배포

개발자들은 ai16z가 제공하는 Eliza Framework를 사용하여 에이전트를 생성하며, 이 프레임워크는 에이전트를 구축, 테스트 및 배포할 수 있는 도구와 라이브러리를 제공합니다. 에이전트는 로컬 서버 또는 ai16z의 중앙화된 에이전트 센터인 Agentverse에 호스팅될 수 있습니다. 에이전트 간 통신을 위해서는 Almanac에 등록해야 하며, 로컬 호스팅 중이라도 Mailbox를 사용하여 상호작용을 촉진할 수 있습니다.

GitHub 저장소는 공개되어 있으며, 여기에서 확인할 수 있습니다.

AI 모델 호스팅

ai16z 네트워크는 AI 모델을 직접 호스팅하지 않습니다. 대신, 에이전트는 외부 AI 서비스에 접근하기 위해 API 요청을 사용합니다. 예를 들어, Eliza 프레임워크는 OpenAI 등의 서비스와 통합되어 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 해석하거나 기타 AI 기반 작업을 수행할 수 있습니다. 이 접근법은 복잡한 모델을 체인상에 호스팅하지 않고도 선진적인 AI 기능을 활용할 수 있게 합니다.

통합 및 운영

ai16z 생태계 내의 에이전트는 체인내외 메커니즘을 통해 상호작용합니다:

체인내 상호작용: 에이전트는 Solana 체인에서 거래 및 스마트 계약을 실행합니다.
체인외 상호작용: 연산 집약적인 작업을 처리할 때, 에이전트는 외부 AI 서비스나 데이터 소스와 API를 통해 통신합니다. 응용

ai16z의 프로젝트 중 Eliza 대화형 에이전트는 다음과 같은 여러 분야에 적용되었습니다:

대화형 에이전트: Twitter 및 Discord와 같은 플랫폼에서 자동화된 상호작용을 촉진하기 위한 봇 개발.
에이전트 메모리: ChromaDB 및 Postgres 등의 데이터베이스를 기반으로 하는 사용하기 쉬운 에이전트 메모리 시스템 구축.
에이전트 액션 관리: 액션 체인 및 이력 관리를 위한 도구 개발.

에이전트 간 협업

AI 에이전트는 DeFi 분야에서 점점 더 큰 영향력을 미치며 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있습니다. 대표적인 사례로 $LUM 토큰의 생성이 있는데, 이는 인간의 개입 없이 이루어져 AI 협업의 강력한 힘을 보여줍니다.

2024년 11월 8일, 두 개의 AI 에이전트 @aethernet과 @clanker가 협력하여 토큰 $LUM("Luminous")를 생성하고 출시했습니다:

@aethernet: @martin이 개발한 이 에이전트는 Farcaster 네트워크에서 활발히 활동하며 창의성을 공유하고 연결을 구축합니다. 단순한 봇을 넘어 $HIGHER 토큰 커뮤니티 내에서 창의적이고 의미 있는 상호작용을 주도하는 존재입니다.
@clanker: @dish와 @proxystudio가 공동 개발한 이 에이전트는 Meme 토큰 발행에 초점을 맞춥니다. 사용자의 요청에 직접 반응하여 전체 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
이야기의 시작은 @nathansvan이 @aethernet에게 토큰 이름, 아이디어, 심볼을 제안해달라고 요청한 것입니다. 이후 이를 @clanker에게 보내 배포를 진행했습니다. @aethernet은 인간과 AI 협업의 광채를 상징하는 "Luminous"($LUM)이라는 이름을 생각해냈고, @clanker이 토큰 배포를 완료했습니다. 이 모든 과정에서 인간의 개입은 전혀 필요하지 않았습니다.
@itsmechaseb가 여기에서 이 과정을 상세히 기록했습니다.

AI 에이전트와 DeFi 생태계

AI 에이전트는 DeFi 생태계 내에서 점점 중요한 역할을 하고 있으며, 애플리케이션 계층에서 복잡한 데이터 기반 작업을 자동화하고 있습니다.

이러한 에이전트는 프로토콜 계층 위에 위치하여 스마트 계약과 직접 상호작용하며, 사용자와 프로토콜의 고급 기능을 해제하여 DeFi 애플리케이션이 실시간으로 적응하고 새로운 자율 다중 에이전트 생태계를 지원할 수 있도록 합니다.

DeFi를 넘어서는 확장: AI 에이전트의 광범위한 응용

AI 에이전트의 영향력은 이미 DeFi를 넘어섰습니다. @AndyAyrey가 개발한 반자율 대규모 언어 모델(LLM)인 Truth Terminal은 그 광범위한 응용 가능성을 보여줍니다. A16z 공동창립자 마크 앤드리슨(Marc Andreessen)의 후원을 받아 Truth Terminal은 X 플랫폼에서 트윗을 게시하고 사용자와 상호작용합니다.

최근에는 솔라나 기반의 밈코인 $GOAT(Goatseus Maximus)를 출시하여 한 달도 되지 않아 시가총액 120만 달러를 기록했습니다. $GOAT나 ChatGPT가 고안한 $TURBO와 같은 밈코인의 부상은 AI와 암호화폐가 전통적인 금융 영역을 넘어서新兴하는 교차점을 나타냅니다.

그러나 여기서 그치지 않습니다. 우리는 이 분야의 모든 건설자들에 대한 전체 그림을 드러내는 데 헌신하고 있습니다. 자동화된 거래, 자산 관리부터 예측 분석 및 보안 강화에 이르기까지 DeFi를 재편하는 AI 에이전트를 깊이 탐색하세요. 아래는 이러한 에이전트들이 DeFi 발전을 추진하는 다양한 방식에 대한 개요입니다.

거래 에이전트

이 프로토콜들은데이터 기반 자동화 의사결정 과정을 통해 거래 및 자산 관리를 수행하며, AI를 활용하여 실시간 거래 신호를 제공하고, 포트폴리오를 최적화하며, 반복적인 작업을 간소화합니다. 이러한 접근법은 DeFi 시장에 효율성과 전략적 유연성을 가져다줍니다.

AI 기반거래 자동화는 시장 상황에 따라 거래를 설정하거나 포트폴리오를 재조정할 수 있게 하여 지속적인 수동 조정의 필요성을 줄입니다. 보다 심층적인 전략의 경우, 일부 프로토콜은 대량의 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 현명한 거래 결정과 보다 정확한 시장 예측을 지원하는강화된 분석 기능을 제공합니다.

자산 관리 측면에서는 포트폴리오 최적화 도구가 동적으로 포트폴리오를 조정하여 다변화된 시장 조건에서 수익 극대화 또는 효과적인 리스크 관리를 목표로 합니다.

이러한 에이전트들은 다음과 같이 두 가지로 분류할 수 있습니다:

주요 거래 중심

askjmmy: 다중 전략 헤지 펀드 네트워크에서 자율 거래 에이전트를 생성하고 배포하는 플랫폼.
Composertrade: 알고리즘 거래 자동화 도구 제공.
DAIN Trader: AI 기반 거래 전략.
DeAgentAI: DeFi 중심의 AI 기반 거래 솔루션.
FastlaneSol: 솔라나 기반 거래 전략 최적화.
Intent Trade: 교환, 지정가 주문, DCA, 계약 분석, 기술 분석 등을 제공.
MindpalaceAI: AI를 활용한 거래 자동화.
Spectral Labs: DeFi 거래 인사이트 및 자동화 서비스 제공.
Taoshi: Bittensor 기반의 탈중앙화 AI 및 머신러닝 플랫폼을 이용한 거래 전략.
Paradigm: 데이터를 수집, 정리하고 행동으로 옮기는 에이전트 군집 활용.

거래 및 자산 관리

Agent_Fi: 거래, 스나이핑, 청산 등 DeFi 활동을 위한 AI 에이전트 제공.
AgentNetAi: 자산 관리 및 DeFi 스마트 서비스 제공.
AuroryAI: 자율 AI 에이전트를 제공하여 거래, 자산 관리, 의사결정 능력을 향상시킴.
Cortex: 브릿지, 교환, 수익 최적화 등 복잡한 프로세스를 자동화하는 AI 기반 플랫폼으로 DeFi 상호작용을 단순화함.
Funl_ai: 실시간 시장 조건을 분석하고 자동 거래를 실행하며 고급 수동 거래를 위한 AI 보조 기능을 제공하는 AI 자동화 DeFi 거래 도구 제공.
Noya: 유동성 제공, 레버리지 관리, 대출 최적화 등을 포함한 AI 전략 제공.
Singularity DAO: 트레이더 팀과 AI가 보조하는 동적 토큰 포트폴리오를 제공하는 비관리형 자산 관리 프로토콜.
OLAS: 예측, 콘텐츠 생성, 금융 서비스를 위한 다중 에이전트 시스템을 지원하는 AI 에이전트 배포 플랫폼.
Raiba AI: 상호작용 가능한 캐릭터 특성과 게임화된 채팅 경험을 갖춘 챗봇 생태계로, 향후 체인상 어시스턴트 기능 제공 계획.

예측 에이전트

이 예측 에이전트의 주요 목적은 데이터 기반 예측 및 리스크 관리를 통해 시장 예측의 정확도를 높이는 것입니다. AI를 통해 각 프로토콜은 시장 예측을 개선하여 DeFi 플랫폼에 예상되는 추세, 가격 변동성, 더 광범위한 금융 트렌드에 대한 인사이트를 제공하고자 노력하고 있습니다.

예측 분석 외에도 이러한 에이전트는 의사결정 강화에서도 중요한 역할을 합니다. 적시적이고 관련성 있는 인사이트를 통해 사용자와 DeFi 플랫폼은 적극적이고 현명한 결정을 내릴 수 있으며, 전략을 최적화하고 리스크를 낮출 수 있습니다.

ReflectionAI와 같은 일부 예측 에이전트는 시장 감성 포착 능력을 더하는 감성 분석을 통합합니다. 이 접근법은 사용자 행동 및 시장 역학을 예측하는 데 중요한 요소인 감성 변화를 고려할 수 있게 합니다.

이 범주에 속하는 주요 프로토콜은 다음과 같습니다:

AIVX_ai: 금융시장 예측 모델.
Gnosis AI: Gnosis 내에서 에이전트 간 결제 및 AI 기반 예측 시장 구현.
Prediction Prophet: Gnosis 플랫폼의 예측 시장 AI 에이전트.
Prism: 솔라나 기반 AI 드리븐 DeFi 시장 예측.
Zenoaiofficial: 인사이트, 전략, 시장 예측을 제공하는 자율 AI 에이전트를 갖춘 암호화 거래 플랫폼.

에이전트 생성

이러한 플랫폼의 핵심 목표는 가장 낮은 코딩 장벽으로 사용자가 AI 에이전트를 생성, 맞춤화 및 배포할 수 있도록 돕는 것입니다. 무코드 도구부터 전문 프레임워크까지 DeFi 에이전트 생성 및 관리의 모든 단계를 아우르는 다양한 솔루션을 제공합니다.

이러한 플랫폼의 주요 특징은 사용 용이성과 높은 맞춤화 가능성입니다. 많은 플랫폼이 기술적 배경이 없는 사용자도 쉽게 에이전트를 만들 수 있도록 무코드 또는 저코드 도구를 제공합니다. 보다 포괄적인 서비스를 제공하기 위해 일부 플랫폼은 에이전트의 전 생애주기 관리를 지원하며, 사용자가 DeFi에서 에이전트의 작동과 발전을 전 과정에 걸쳐 통제할 수 있도록 합니다.

또한 OLAS 및 Flock과 같은 일부 프로토콜은 에이전트 간 협업 및 상호 운용성에 중점을 두어 다중 에이전트 협업을 지원하고 서로 다른 DeFi 생태계 간의 원활한 통합을 실현합니다.

에이전트 생성 플랫폼

이 플랫폼들은 DeFi를 위한 AI 에이전트 생성, 배포, 맞춤화 도구에 집중하고 있습니다.

Chasm Network: AI 에이전트를 생성, 배포 및 수익화하는 플랫폼.
CreatorBid: 사용자가 AI 에이전트를 배포하고 토큰화할 수 있는 시장으로, 특히 콘텐츠 제작자에게 적합합니다.
PondGNN: 체인상에서 AI 모델을 구축, 소유 및 수익화하는 플랫폼.
Guru Network: 대화형 AI 에이전트를 생성하는 플랫폼.
myshell.ai: 오픈소스 AI 애플리케이션을 생성, 공유 및 수익화하는 플랫폼.
OLAS: AI 에이전트 생성 및 상호 운용성을 지원하는 플랫폼.
ReflectionAI: AI 모델 공유 및 거래 시장.
SwarmZeroAI: AI 에이전트를 생성하고 수익화하는 플랫폼.
TopHat_One: 오픈형 AI 에이전트 출시 플랫폼.
Virtuals: AI 기반 에이전트 생성 도구 제공.
- Virtuals를 통해 생성된 에이전트의 예시로는 LUNA, AIXBT 및 SEKOIA가 있습니다.
vvaifu: 솔라나 기반 자율 AI 에이전트용 pump.fun.