Variant：AI 에이전트는 무엇을 잘할까?
글: Daniel Barabander, Variant
번역: Luffy, Foresight News
최근 각광받고 있는 AI 에이전트는 정확히 무엇을 잘할 수 있을까? 이에 대해 우리는 내부적으로 논의를 진행했으며, 적어도 네 가지 결론을 도출했다.
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애플리케이션 내에서 인간과 상호작용하기
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인간의 업무를 돕기
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정보를 집계하고 정리하기
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엔터테인먼트 제공하기
첫째, 애플리케이션 내에서 인간과 상호작용하는 것이다. AI 에이전트는 인간 언어를 처리할 수 있으므로, 인간이 사용할 수 있는 모든 애플리케이션은 이론적으로 AI 에이전트 역시 사용자가 될 수 있다. 그러나 인간 사용자와는 달리, 에이전트는 이러한 플랫폼에서 대규모로 인간 사용자에게 서비스를 제공할 수 있다.
따라서 에이전트는 기존에 사용자들이 선호하는 애플리케이션 위에 레이어로서 존재함으로써 실용성을 확장할 수 있다. 예를 들어 Farcaster의 보상봇(Bounty Bot)을 들 수 있다. 외부에서 보상을 게시할 수도 있지만, 이는 마찰을 증가시킨다.
사용자와의 상호작용을 통해 AI 에이전트는 편의성과 실용성을 제공하며, 기존 애플리케이션 안에서 가치를 추출하는 방법을 제시할 수 있다. 하지만 주의할 점은 모든 애플리케이션이 AI 에이전트를 지원하도록 설계된 것은 아니라는 것이다. 가장 적합한 애플리케이션은 Farcaster처럼 수정 불가능한 API를 갖춘 오픈 플랫폼들이다.
나는 Web2 플랫폼에서 에이전트 운영과 관련된 주요 법적 문제에 대해 논문을 작성한 바 있다. 그 연구 결과에 따르면, 사용자가 에이전트를 완전히 통제하고 있음에도 불구하고 Web2 플랫폼이 이를 차단하려 할 경우, 사용자는 결국 에이전트 실행을 중단해야 한다. 따라서 나는 Farcaster와 같은 개방형 플랫폼 위에서 에이전트를 구축해야 한다고 결론지었으며, 이것이 바로 내가 Farcaster 상의 에이전트에 특히 관심을 갖는 또 다른 이유이기도 하다.
둘째, 인간의 업무를 돕는 것이다. 인간은 신호를 보내는 데 능숙하지만 실행력은 부족하다. 에이전트는 이런 격차를 메우며 번거로운 작업을 수행하고, 인간은 자신의 선호도를 통해 결과를 유도한다.
대표적인 사례로 BottoDAO를 들 수 있다. 이 DAO의 작품은 DAO 토큰 홀더들의 입력에 영향을 받는다. 인공지능이 창작의 어려운 작업을 수행하지만, 인간들은 작품에 대한 투표를 통해 창작 방향을 결정한다.
셋째, 정보의 집계 및 정리이다. 에이전트는 인간이 감당할 수 없는 방대한 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들어 거래 로봇은 많은 양의 체인 상 데이터를 분석하여 의사결정을 내린다.
마지막으로 엔터테인먼트 제공이다. 이는 암호화폐 분야에서 가장 주목받는 에이전트 유형일 수 있으며, Truth Terminal이 좋은 예다.
물론 소셜 에이전트의 엔터테인먼트 요소 대부분은 로봇 생성 콘텐츠의 신선함에서 비롯된다. 그러나 나에게 더 흥미로운 것은 에이전트가 고유의 특성을 바탕으로 콘텐츠를 만들어내는 것인데, 예를 들어 KOL처럼 흥미로운 방식으로 플랫폼 내 다른 사용자들과 상호작용하는 것이다.
KOL로서의 에이전트 장점은 일단 고정된 팬층을 확보하면, 광고보다 직접적으로 수익을 창출할 수 있는 다양한 서비스를 손쉽게 제공할 수 있다는 점이다.
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