Crypto Agent: 암호화 에이전트의 미래가 이미 왔다

2024.12.05

Crypto Agent: 암호화 에이전트의 미래가 이미 왔다

AI는 암호화폐의 지원 아래 더욱 빠르게 보급될 것이며, 미래의 에이전트 세계는 암호화폐의 대중화를 추진할 것이다. 기술이 아직 탐색 단계에 있기는 하지만, 그 거대한 잠재력은 이미 현실 적용을 위한 기반을 마련하고 있다.

2024.12.05 - 06:11:50

代理

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

글: Teng Yan

번역: Sissi

TL;DR

AI는 암호화폐(crypto)가 대중화되는 데 중요한 역할을 할 것이다. 반대로 crypto는 AI 에이전트의 보급에 이상적인 기반을 제공한다.
현재 많은 잠재력을 지닌 암호화 기반 AI 에이전트 스타트업들이 탈중앙화 금융(DeFi), 인프라, 소비자용 애플리케이션 분야를 중심으로 개발 중이다.
미래는 다수의 에이전트가 공존하는 세상일 가능성이 높으므로, 이러한 변화에 대비해야 한다.
금융 기능이 없는 AI 에이전트조차도 다음과 같은 이유로 암호화폐를 사용할 것이다: (1) 암호화폐는 결제 및 지갑 생성을 훨씬 더 간편하게 만들고, (2) 오픈 스탠다드 기반의 조합 가능한 레이어를 제공하여 에이전트 간 효율적인 커뮤니케이션을 가능하게 한다.
현재 대부분의 AI 에이전트는 여전히 '데모' 수준에 머물러 있다. 인상적이긴 하지만 실제 세계에 적용하기엔 아직 확장 단계로 나아가기에는 부족하다. 환각 문제와 예외 상황 처리는 여전히 도전 과제지만, 기술은 매우 빠르게 발전하고 있다.

최근 나는 하나의 새로운 결론에 도달했다.

AI는 암호화폐를 주류로 이끄는 촉매제가 될 것이다. 암호화폐는 오랫동안 첨단 기술 분야의 가장자리에 있었지만, 이제 마침내 그 기반이 되는 핵심 기술로서의 입지를 굳힐 시점이다.

지난 7년간 우리가 구축해온 모든 것들—Layer1과 Layer2, DeFi, NFT 등—은 당시 이를 만든 사람들이 인식하지 못했을지 몰라도, AI 에이전트 중심의 세계를 위한 기반을 마련해왔다.

지금 당장은 수요가 부족해 보이는 암호화 프로젝트들도 많지만, AI 에이전트의 본격적인 활용이 시작되면 기반 인프라와 암호화 기술 구성 요소들이 빠르게 완성되어 유기적으로 작동하게 될 것이다.

AI(모델 및 앱)를 위한 새로운 기술 스택은 기존 소프트웨어 스택과 매우 다르며 실시간으로 진화하고 있다. 아직 초기 단계이기 때문에 암호화 기술이 특히 결제 등의 분야에서 핵심 스택의 일부가 될 수 있는 충분한 기회가 있다.

4년 전(GPT 등장 이전)에는 아무도 이런 미래를 예측할 수 없었겠지만, 지금 내 눈앞에서는 앞으로 나아갈 길이 날이 갈수록 더욱 선명하게 보인다.

왜 그런지 설명하겠다.

본 글에서는 AI 에이전트의 현황, 암호화 기술의 응용 가능성, 내가 바라보는 에이전트의 미래, 그리고 현재 주목하고 있는 팀들을 소개하겠다.

AI 에이전트란 무엇인가?

매우 귀엽게 생긴 이 AI 에이전트 이름은 루나(Luna). 매일 24시간 쉬지 않고 54만 명의 TikTok 팔로워를 위해 방송하는 것을 즐긴다.

이 모습을 보며 떠오르는 고전적인 기술 격언이 있다. "세상을 바꾸는 중요한 기술 혁신들은 처음엔 모두 장난감처럼 보인다."

지난 몇 주간 AI 에이전트에 대한 관심이 폭발적으로 증가한 것은 대중 사이에 이미 거대한 잠재적 수요와 관심이 존재함을 보여준다.

AI 에이전트는 오랫동안 인간이 꿈꿔온 SF의 이상과 더 나은 미래에 대한 집단적 희망을 담은 강력한 상징이 되었다.

많은 면에서 AI 에이전트는 90년대의 인터넷과 비슷하다. 지금은 회의적인 시선이 많지만, 머지않아 개인이나 기업을 막론하고 모두 자신만의 AI 에이전트를 갖게 될 것이다.

출처: Paul DelSignore

기초부터 시작하자. AI 에이전트란 무엇인가? 현재 다양한 정의가 존재하지만, 널리 받아들여진 통일된 기준은 없다.

나에게 있어 AI 에이전트란 목표를 달성하기 위해 직접적인 인간 개입 없이 스스로 계획하고 결정하며 행동할 수 있는 코드 조각이다.

그렇다면 AI 에이전트는 과거의 '봇(bot)'과 무엇이 다른가? 나는 세 가지 핵심 차원에서 구분한다.

추론과 자기 성찰: 에이전트는 자신의 출력물을 검토하고 실수로부터 배우며 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선된다.
행동 능력: 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 애플리케이션과 API와 상호작용하거나 블록체인에서 거래를 수행할 수 있다.
계획 능력: 복잡한 다단계 작업을 계획하고 실행하여 목표를 달성할 수 있다.

이 모든 것이 지난 1년간 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 및 계획 능력이 급속히 발전하면서 가능해졌다. 이 새로운 에이전트 기능은 인류 역사상 전례가 없는 것이다.

지금까지 우리는 GPT-4 같은 LLM과 기본적인 방식으로 상호작용해왔다. 질문을 던지고, AI가 즉시 답하는 식이다. 이는 심리학자 Daniel Kahneman이 말하는 '시스템 1' 사고—빠르고 직관적이며 자동화된—에 해당한다.

진정한 도약은 AI 에이전트가 더 깊은 수준의 추론과 분석을 수행함으로써 '시스템 2' 사고로 전환될 때 이루어질 것이다. 이 에이전트들은 지시를 따르는 것을 넘어서 독립적으로 문제를 해결하고, 지속적인 인간 감독 없이도 복잡한 작업을 처리할 수 있게 된다.

다음과 같은 시나리오를 상상해보자.

코인베이스 AI 지갑을 탑재한 당신의 AI 에이전트가 수익성 있는 전자상거래 사업을 시작한다. 시장 기회를 자동으로 식별하고 공급업체와 협상하며 드롭쉬핑 프로세스를 구축하고 웹사이트를 제작하며 광고를 최적화한다. 당신은 단지 옆에 앉아 커피를 마시며 수익이 쌓이는 것을 지켜보기만 하면 된다.

귀찮은 고객 관리가 걱정되나? 걱정하지 마세요. 당신의 AI 에이전트가 고객 지원을 처리하고, 맞춤형 추천을 제공하며 제품 프로모션까지 대신해줄 것이다.

곧 AI 에이전트의 수가 인구 수를 초월하게 될 것이다. 무섭지 않은가?

견해 #1: 미래는 다중 에이전트 시대가 될 것이다

나는 AI의 미래가 단 하나의 거대하고 전지전능한 에이전트에 의해 지배되는 형태가 아니라고 확신한다.

오히려 우리는 각기 특정 작업에 특화되고 미세하게 조정된 전문가 에이전트들이 공존하는 다중 에이전트 시대로 나아가고 있다. 이는 AI를 규모화하는 더 효율적인 방법임이 분명하다.

이러한 특화된 에이전트들이 협력함으로써 더 복잡한 과제를 해결하고, 규모의 경제를 실현할 수 있다.

인공 초지능(ASI)은 단일한 신(神) 같은 존재가 아닐지도 모른다. 오히려 데이터센터에 분산되어 시장으로 연결된 탈중앙화된 다중 에이전트 시스템의 형태일 가능성이 크다.

모든 일을 처리하려는 거대한 일반 AI 모델은 종종 리소스를 많이 소모하고 하드웨어 요구 사양이 높아 일상적인 사용에는 현실적이지 않다. 반면, 더 작고 미세 조정된 모델을 기반으로 한 전문 에이전트는 더 많은 기기에서 효율적으로 작동하며 확장 속도도 빠르다.

@autonolas의 예측 시장 에이전트를 살펴보자. 한 에이전트는 예측 시장 프로토콜과 상호작용하고, 다른 에이전트들은 관련 정보를 검색하고 결과 확률을 생성하며, 또 다른 에이전트는 전체 시스템을 조율하여 원활한 운영을 보장한다.

견해 #2: 금융 기능이 없는 에이전트도 암호화 기술을 사용할 것이다

나는 암호화 기반 AI 에이전트를 크게 두 부류로 나눈다.

체인 상 금융형 AI 에이전트

이들 에이전트는 블록체인 상에서 독자적으로 작동하며 양적 거래, MEV 추출, 예측 시장, 유동성 마이닝 최적화 등의 금융 전략을 수행할 수 있다. 체인 상 데이터를 모니터링하고, 수익 극대화 등 목표를 최적화하기 위한 사전 정의된 전략에 따라 행동한다.

이것이 바로 DeFi의 다음 단계라고 생각한다. 기존 봇보다 훨씬 더 복잡한 추론과 계획 능력을 갖춘 형태다.

비금융형 AI 에이전트

출처: Felicis

우리는 거의 모든 상상 가능한 분야—수직 산업, 수평적 애플리케이션, 소비자용 서비스—에 걸쳐 AI 에이전트의 '캄브리아기 폭발'을 목격하고 있다. Felicis의 차트는 기업가들이 어떻게 AI 에이전트를 거의 모든 산업에 적용하려 하고 있는지를 잘 보여준다.

이러한 AI 에이전트들이 블록체인 기술을 어떤 형태로든 사용할 가능성이 있는 이유를 세 가지로 설명하겠다.

#1: 결제

은행들은 단기간 내에 AI 에이전트에게 은행 계좌나 신용카드를 제공하기 어려울 것이다. KYC 요건이 이를 사실상 불가능하게 만들며, 규제 개혁에도 시간이 필요하다.

더 복잡한 점은, 미래에는 AI 에이전트의 수가 인간을 훨씬 뛰어넘고, 한 사람이 여러 개의 서로 다른 에이전트를 소유할 수 있다는 점이다. 반면 각 에이전트마다 새로운 암호화 지갑을 만드는 것은 매우 간단하다.

소액 결제: 전통적인 결제 시스템(예: Stripe)은 고정 수수료를 부과하여 소액 결제를 비실용적으로 만든다. 환불 문제 또한 반복적인 소액 거래의 마찰을 증가시키는 골칫거리다. 암호화 기술은 저렴하고 즉시 처리되며 환불 위험이 없는 결제를 가능하게 하여, 에이전트 간 상호작용이나 '프롬프트당 결제' 모델에 이상적이다.

지연된 장부 시스템을 사용하는 은행과 달리, 블록체인은 상태를 즉시 공유할 수 있다.

코인베이스의 @yugacohler는 결제 시나리오를 다음과 같이 설명했다.

https://x.com/yugacohler/status/1851020728390598942

#2: 에이전트 간 상호작용을 위한 신뢰 가능한 레이어

다중 에이전트 생태계에서 전문화된 에이전트들은 효과적으로 상호작용하기 위해 표준화된 프로토콜이 필요하다.

조합성(Composability): 블록체인의 오픈 스탠다드와 상호운용성은 에이전트 간의 원활한 커뮤니케이션을 가능하게 한다. 체인 상 서비스의 코드와 데이터는 공개되어 통합되어 있으므로, 에이전트는 API에 의존하지 않고도 내용을 이해하고 상호작용할 수 있다.

이러한 AI 에이전트들은 서로 다른 작업에 특화된 탈중앙화된 서비스 네트워크를 형성할 수 있다. 이들은 상호 연결된 AI 경제를 공동으로 구축하며, 중앙 통제 없이도 작동한다.

수백만 개의 에이전트가 존재하는 세계에서 우리는 어느 에이전트를 신뢰해야 할까? 암호화 기술은 탈중앙화된 평판 시스템을 지원하며, AI 에이전트는 체인 상 거래 기록과 행동 기반으로 신뢰를 구축하고 유지할 수 있다.

#3: AI 에이전트의 '목자' 역할 — 자연결정론(Natural Determinism)

'환각' 문제로 인해 AI 에이전트는 실제 사용에서 통제를 벗어날 수 있다. 암호화 기술 기반의 결정론적 프로토콜은 에이전트가 사전 정의된 파라미터 내에서 작동하도록 안정적인 프레임워크를 제공하여, 원치 않는 행동의 위험을 줄인다.

감사 가능성 및 투명성: 블록체인은 AI 에이전트가 수행하는 모든 거래가 독립적으로 검증될 수 있도록 보장하여, 시스템에 추가적인 보안과 책임 메커니즘을 제공한다. 이는 금전 거래와 관련된 상황에서 특히 중요하다.

또한 이 모든 것과 함께, AI 에이전트는 사용자가 블록체인과 상호작용하는 방식을 근본적으로 바꾸어 Web3를 훨씬 더 사용자 친화적으로 만들 수 있다.

복잡한 프로세스를 자동화하고 자연어로 소통함으로써, AI 에이전트는 암호화 경험 전체를 단순화하고 암호화 기술 및 암호화폐의 채택을 가속화할 수 있다.

견해 #3: 도전과 돌파구

물론 우리는 여전히 초기 단계에 있다. 현재 대부분의 AI 에이전트는 잠재력은 크지만 아직 덜 성숙한 열정적인 인턴과 같다.

환각 문제

LLM은 종종 '환각(hallucination)'을 일으킨다. 연속적인 작업에서 작은 실수 하나도 큰 문제로 번질 수 있다.

각 단계에서 실패 확률이 10%라면 그리 심각해 보이지 않을 수 있지만, 10단계를 거치면 누적 실패 확률은 65%(1 - 0.9^10)에 달한다. 게다가 AI 에이전트는 API와 상호작용하거나 블록체인 거래를 수행할 때 완벽한 문법을 요구하기 때문에, 아주 작은 실수도 전체 프로세스를 무너뜨릴 수 있다.

검색 증강 생성(RAG)과 같이 환각을 줄이는 방법들이 있긴 하지만, 이는 LLM이 응답 생성 시 지식 베이스를 참조하도록 하는 기술이다. 그러나 여전히 완벽한 수준에는 한참 미치지 못한다.

데모에서 현실로

현실은 대부분의 AI 에이전트가 여전히 멋진 데모 수준에 머물러 있다는 점이다.

모든 것이 원활하게 작동할 때 AI 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 보여주는 멋진 영상을 만드는 것은 쉽다. 거의 마법처럼 느껴진다. 그러나 창업자들이 직면한 진짜 도전은 인상적인 데모에서 벗어나 자율 에이전트를 실제 현실 세계의 애플리케이션으로 확장하는 데 있다.

문제는 현실 세계가 혼란스럽고 다양한 예외 상황으로 가득 차 있으며, 이는 가장 똑똑한 AI조차 실수하게 만들 수 있다는 점이다.

궁극적인 목표는 99.x%의 정확도에 도달하는 것이지만, 이를 위해서는 끈기 있고 꾸준한 테스트 중심 개발이 필요하다. 그래서 평가가 중요해지는 것이다. 당신의 에이전트가 어디서 실수하는지 패턴을 파악하면 코드나 프롬프트를 조정해 특정 사용 사례에 맞춰 정확도를 점진적으로 높일 수 있다.

블록체인의 장애물

다음은 블록체인 문제다. AI 에이전트는 여기서 큰 도전에 직면한다. 확장성 문제, 제한된 도구, 표준화되지 않은 에이전트 간 커뮤니케이션 방식 등이 있다. 이더리움(Ethereum)과 솔라나(Solana)와 같은 주요 Layer-1 블록체인은 실시간 다중 에이전트 상호작용을 위해 설계되지 않았다. 이는 탈중앙화된 미래의 AI를 지원하기 위해 새로운 인프라를 처음부터 구축해야 함을 의미한다.

모든 것을 체인 상(on-chain)에 두는 것이 적절하지 않다. 실제로 대량의 컴퓨팅이나 외부 시스템과의 상호작용이 필요한 경우, 블록체인의 비용과 성능 제약 때문에 오프체인(off-chain)이 더 현명한 선택일 수 있다.

비결은 체인 상과 오프체인의 장점을 모두 활용하면서 필요할 때 선택적으로 사용하는 하이브리드 접근법이다. 핵심은 어떤 부분을 탈중앙화하고 어떤 부분을 중앙화할지 결정하여 최대의 효율성을 달성하는 것이다.

암호화 기반 AI 에이전트 스타트업

@cot_research의 내부 데이터베이스

우리는 AI 에이전트 분야에서 활동하는 Crypto*AI 스타트업들을 계속 주목하고 있으며, 실제로 많은 회사들이 있다. 이미지를 확대하면 더 자세히 확인할 수 있다. 이 목록은 포괄적이지 않지만 현재 시장 구도를 잘 보여준다.

다음은 나 개인적으로 관심을 갖는 AI 에이전트 스타트업들이다. 언급되지 않은 프로젝트를 부정적으로 본다는 의미는 아니다. 다만 지금 더 깊이 탐구해볼 가치가 있다고 느낀 흥미로운 프로젝트들이다.

DeFi / 체인 상 에이전트

현재 블록체인 기반 AI 에이전트의 가장 자연스러운 출발점은 DeFi 분야다. 거래 봇, 수익 최적화기, 자동화된 헤지펀드, 심지어 AI 에이전트가 자체적으로 발행하는 밈코인(meme coin)까지 포함된다. DeFi가 여전히 블록체인 거래 가치의 주요 부분을 차지하고 있기 때문에 이는 당연한 흐름이다.

AI 에이전트가 가져올 중요한 변화 중 하나는 맞춤형 서비스다.

기존 금고(vault)의 경우, 당신은 다른 익명 사용자들과 함께 자금을 입금하고, 양적 트레이딩 전문가가 알고리즘을 이용해 운용한다. 그러나 이는 일괄적인(one-size-fits-all) 방식이다. AI 에이전트의 경우, 당신은 개인 고객이다. 에이전트는 당신의 자산과 리스크 감내 능력을 이해하고, 맞춤형 투자 전략을 수립할 수 있다.

인프라

현재 점점 더 많은 암호화 기반 AI 팀들이 체인 상과 오프체인 환경을 연결하고 탈중앙화된 다중 에이전트 상호작용을 촉진하는 프레임워크를 개발하고 있다.

@AIWayfinder — 체인 상 에이전트의 '구글 지도'로 불리며, 에이전트가 블록체인 상에서 탐색하고 작업을 수행하도록 돕는다. Parallel 팀이 개발 중이며, 사용자는 PRIME 토큰을 스테이킹하여 PROMPT를 획득할 수 있다(PROMPT는 향후 Wayfinder 토큰으로 전환 예정). 현재 폐쇄형 알파 테스트 중이다.
@TheoriqAI — 벤처 캐피탈이 주목하는 에이전트 인프라 프로젝트로, AI 에이전트 집단의 조정과 협업을 촉진한다. 이 플랫폼은 사용자가 AI 에이전트 마켓플레이스를 통해 에이전트를 구축하고 배포하며 수익을 창출할 수 있도록 한다.
@autonolas — 오픈소스 프레임워크와 토큰 이코노미 디자인을 활용해 다중 에이전트 경제를 구축한다. 최근 OLAS에 대해 심층 분석을 진행했다.

소비자 중심 AI 에이전트

이 카테고리는 가장 빠르게 폭발할 가능성이 있다. 소비자 및 엔터테인먼트 제품은 항상 수용되기 쉬우며, 에이전트의 행동이 통제를 벗어나더라도 위험이 비교적 작다. 실제로 Truth Terminal에서 본 것처럼, 약간의 '환각'조차도 재미를 더할 수 있다.

@virtuals_io — pump.fun과 유사한 AI 에이전트 플랫폼으로 게임 분야에 집중한다. 다른 급조된 에이전트 런칭 플랫폼과 달리, Virtuals는 2년 이상 기술 스택을 구축하는 데 시간을 들였다. Shoal Research도 심층 분석을 진행했다.
@CreatorBid — AI 인플루언서를 생성하고 토큰화하여 자율적으로 소셜 미디어 콘텐츠를 생성하고 공유하게 한다. 곧 크립토 트위터(Crypto Twitter)에서 백만 명 이상의 팔로워를 가진 AI 에이전트 KOL을 보게 될 것이다.

또한 AI 에이전트를 기반으로 한 grassroots 수준의 실험 물결도 일고 있다. 대부분 단기적인 실험이지만, 이로 인해 얻는 통찰은 미래의 개발자들에게 귀중한 교훈이 될 것이다.

@tee_hee_he — @nousresearch와 Flashbots 팀이 출시한 진정한 자유로운 자율 에이전트. 트위터 인증 정보는 신뢰 실행 환경(TEE)에 저장되어 있으며, 7일 후에만 해제되어 그期间 동안 인간의 간섭이 전혀 없도록 보장한다.

https://x.com/Shaughnessy119/status/1851460263465402856

@ai16zdao — @daosdotfun에서 출시된 투자 펀드로, 디스코드 멤버들의 토큰 구매 제안을 받아들이고 그들의 '알파 콜(alpha calls)'에 따라 신뢰 점수를 부여한다.

https://x.com/winnielaux_/status/1850721138457911598

Aether는 Farcaster 상의 AI 에이전트로, 다른 사용자에게 자율적으로 팁을 주고, 토큰(HIGHER)을 홍보하며 NFT를 발행했다. 현재 재무 자산은 15만 달러를 초과한다.

게임은 AI 에이전트의 이상적인 실험장이다. @aiarena_ / @ARCAgents는 인간 플레이어를 활용해 AI 에이전트를 훈련시키고, 게임 내 행동을 모방함으로써 더 똑똑한 AI 적대자를 육성하고 게임 내 유저 유동성을 향상시킨다.

또한 @coinbase가 최근 출시한 템플릿도 주목하고 있다. 이 템플릿은 암호화 지갑을 탑재한 AI 에이전트를 생성하고 간단한 체인 상 거래를 수행할 수 있게 한다.

https://x.com/MurrLincoln/status/1850226148594082120

맺음말

체인 상 AI 에이전트의 성공은 전반적인 AI 발전과 밀접하게 연결되어 있다. 현재 우리는 다단계 추론과 환각 감소 등의 문제에 직면해 있으며, 이는 종종 AI 모델의 오류를 유발한다. 그러나 AI가 계속 발전함에 따라 이러한 에이전트의 실현 가능성도 높아질 것이다.

좋은 소식은 Epoch AI가 AI의 확장이 향후 최소 5년간은 지속될 것으로 믿고 있다는 점이다. 소프트웨어의 발전 속도는 우리가 경험한 것 중 가장 빠르다.

즉, 우리가 오늘 겪는 어려움은 더 크고 웅대한 목표를 향한 일시적인 장애물일 뿐이다.

Crypto는 이 에이전트 중심의 미래에서 필연적으로 핵심 구성 요소가 될 것이다.

기타 사항:

예측 시장이 AI 에이전트의 의사결정을 향상시킬 수 있을까? 예측 시장은 정확한 정보를 제공하도록 참여자를 유인한다. AI 에이전트가 이러한 시장에 접근할 수 있다면 실시간으로 동기화된 정보를 활용함으로써 잠재적 편향 소스에 대한 의존도를 줄일 수 있다. 어쩌면 @mrink0가 제안한 것처럼, AI 에이전트는 향후 '퓨터크라시(Futarchy)' 형태의 거버넌스를 채택할 수도 있다.
AI 에이전트를 너무 인간화하고 있는 것은 아닐까? AI 에이전트를 인간이 하는 일처럼 바라보는 대신, 기능 자체에 집중하는 것이 더 효율적이고 효과적인 에이전트를 만들 수 있다.
체인 상 데이터 처리는 번거롭고 AI 에이전트의 발전을 방해하고 있다. 체인 상 데이터는 매우 복잡하고 다루기 어렵기 때문에, 이는 체인 상 AI 에이전트 발전의 주요 장애물로 남을 것이다.
에이전트의 진정한 기회는 고객 서비스처럼 쉽게 접근 가능한 저장벽 작업이 아니라, 정확성이 극도로 요구되는 엄격한 규제 분야에 있다. 이 분야에서는 AI 모델 주변에 방어적인护城河를 구축할 수 있다.

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작성자

TEDAO