Variant Fund 투자 파트너: AI 에이전트가 이미 체인 상 경제의 '1등 시민'이 되었다
저자: Mason Nystrom
번역: TechFlow
로봇은 암호화 경제의 핵심 참여자가 되어가고 있다.
이 추세는 곳곳에서 확인할 수 있다. 예를 들어, 검색자(Searchers)는 인간 사용자의 편의성 수요를 활용해 DEX 거래에서 프론ퟬ닝으로 수익을 얻기 위해 로봇(예: Jaredfromsubway.eth)을 배치한다. 또한 Banana Gun과 Maestro 같은 도구들은 텔레그램 플랫폼을 통해 로봇 기반 거래를 쉽게 수행할 수 있게 해주며, 장기간 이더리움 상에서 "가스 소비" 순위 상위권을 차지하고 있다. 더불어 최근 등장한 소셜 앱들(예: Friendtech)에서는 초기에 인간 사용자가 채택한 후 로봇이 빠르게 개입하며 시장의 투기적 순환을 의도치 않게 가속화시킬 가능성도 있다(참조).
전반적으로 MEV(최대추출가치) 로봇처럼 수익을 목적으로 하는 경우든, 텔레그램 로봇 툴킷처럼 일반 사용자를 대상으로 하는 경우든, 로봇은 점차 블록체인 상에서 우선순위를 갖는 사용자로 부상하고 있다.
현재 암호화 분야의 로봇 기능은 여전히 단순하지만, 대규모 언어 모델(LLMs)의 발전과 함께 암호화 외부의 로봇은 복잡한 작업을 자율적으로 수행하고 현명한 결정을 내릴 수 있는 강력한 AI 에이전트(AI agents)로 진화하고 있다.
암호화 네이티브 환경에서 이러한 AI 에이전트를 구축하는 데는 다음과 같은 중요한 이점이 있다.
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내장형 결제 기능: AI 에이전트는 암호화 생태계 외부에도 존재할 수 있지만, 복잡한 작업을 수행하려면 자금 조달 능력이 필요하다. 은행 계좌나 Stripe 같은 전통적인 결제 처리기와 비교할 때, 암호화 결제 시스템은 AI 에이전트에게 자금을 제공하는 데 훨씬 효율적이며 오프체인 세계에서 흔히 발생하는 비효율성을 피할 수 있다.
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지갑 소유권: 지갑 연결을 통해 AI 에이전트는 NFT나 수익 자산 같은 디지털 자산을 소유할 수 있으며, 이를 통해 암호화 자산이 가지는 고유한 디지털 재산권을 누릴 수 있다. 이는 특히 에이전트 간 자산 거래에서 중요하다.
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검증 가능한 결정론적 동작: AI 에이전트가 작업을 수행할 때, 그 동작의 검증 가능성은 매우 중요하다. 온체인 거래는 본질적으로 결정론적이다—즉, 완료되거나 미완료되는 것—이러한 특성 덕분에 AI 에이전트는 온체인 작업을 보다 정확하게 수행할 수 있으며, 오프체인 작업은 동일한 수준의 결정론성을 달성하기 어렵다.
물론 온체인 AI 에이전트는 몇 가지 한계도 안고 있다.
주요 제약 중 하나는 AI 에이전트가 성능을 향상시키기 위해 오프체인에서 논리를 실행해야 한다는 점이다. 즉, 에이전트의 논리와 연산은 오프체인에 호스팅되지만, 결정 자체는 온체인에서 실행되어 동작의 검증 가능성을 보장한다. 또한 AI 에이전트는 Modulus와 같은 zkML(제로지식 머신러닝) 제공업체를 활용해 오프체인 데이터 입력의 진위를 검증할 수도 있다.
또 다른 중요한 제약은 AI 에이전트의 기능이 제공된 도구의 다양성에 의존한다는 점이다. 예를 들어, 실시간 뉴스 요약을 원한다면 인터넷을 탐색할 수 있는 웹 크롤러 도구가 필요하다. 결과를 PDF로 저장하려면 파일 시스템 도구가 필요하다. 가장 좋아하는 Crypto Twitter 인플루언서의 거래 방식을 흉내 내게 하려면 지갑 접근 권한과 키 서명 기능을 제공해야 한다.
결정론성에서 비결정론성 관점으로 보면, 현재 대부분의 암호화 AI 에이전트는 결정론적 작업을 수행한다. 이는 인간이 이미 작업의 매개변수와 실행 방법(예: 특정 토큰 스왑 절차)을 사전에 설정했다는 것을 의미한다.
암호화 AI 에이전트는 DeFi 및 오라클 서비스에서 여전히 널리 사용되는 초기 형태의 키퍼 봇(keeper bots)에서 유래했다. 오늘날 이들은 더욱 복잡하게 진화했다. 단순히 반복 작업을 넘어서, 대규모 언어 모델(LLMs)을 활용해 자율적인 창작 활동(예: 자율 예술가 Botto)을 수행하거나, Syndicate의 트레이딩 클라우드를 통해 자체 금융 서비스를 이용하기도 한다. 또한 Autonolas와 같은 초기 AI 에이전트 마켓플레이스도 형성되기 시작했다.
현재 많은 최첨단 애플리케이션이 AI 에이전트의 가능성을 보여주고 있다.
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스마트 지갑 내 AI 어시스턴트: Dawn은 DawnAI 에이전트를 통해 사용자에게 다기능 어시스턴트를 제공하며, 트랜잭션 송신, 체인 상 거래 수행, 인기 NFT의 트렌드 분석 등 실시간 체인 정보 제공까지 지원한다.
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암호화 게임 내 AI 캐릭터: Parallel Alpha의 최신 게임 Colony는 지갑을 소유하고 체인 상에서 거래할 수 있는 AI 캐릭터를 도입해 게임의 몰입감과 상호작용성을 높이고자 한다.
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AI 에이전트의 기능 확장: AI 에이전트의 능력은 제공된 도구에 따라 좌우되며, 현재 블록체인과의 상호작용은 여전히 초보적 단계다. 암호화 AI 에이전트는 지갑 기능, 자금 관리, 권한 제어, AI 모델 통합, 그리고 다른 에이전트와의 상호작용 기능을 갖춰야 한다. Gnosis는 이러한 인프라의 초기 모델을 제시했는데, 예를 들어 AI 메크(AI mechs)는 AI 스크립트를 스마트 계약으로 패키징하여 누구든지(심지어 다른 로봇도) 스마트 계약을 호출해 예측시장 베팅 참여 등의 작업을 수행하고, 동시에 에이전트에게 보상을 지급할 수 있도록 한다.
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고급 AI 트레이더: DeFi 슈퍼앱은 트레이더와 투기자들에게 더 효율적인 운영 방식을 제공한다. 예를 들어 조건 충족 시 자동 DCA(달러 평균 비용), 가스비가 특정 임계값 이하일 때 자동 거래 실행, 새롭게 발행된 메멘 토큰 계약 모니터링, 최적의 주문 라우팅을 지능적으로 선택해 수동으로 접속점을 찾을 필요 없도록 한다.
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AI 에이전트의 수직 전문화: ChatGPT 같은 대규모 모델은 일부 일반 대화 시나리오에는 적합하지만, 다양한 산업 및 세부 분야의 요구를 충족시키기 위해서는 AI 에이전트가 특정 목적에 맞춰 미세 조정(fine-tuning)되어야 한다. Bittensor와 같은 플랫폼은 개발자들이 이미지 생성, 예측 모델링 등 특정 작업에 특화된 모델을 훈련하도록 인센티브를 제공하며, 암호화, 생명공학, 학술 연구 등의 분야를 목표로 한다. Bittensor는 아직 초기 단계지만, 개발자들은 이미 오픈소스 대규모 언어 모델 기반 애플리케이션과 에이전트 구축에 활용하기 시작했다.
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소비자 앱 내 AI NPC: 비플레이어 캐릭터(NPC)는 대규모 멀티플레이어 온라인 게임(MMORPG)에서는 흔하지만 소비자 애플리케이션에서는 드물다. 그러나 암호화 소비자 앱은 금융적 속성을 지니고 있어 AI 에이전트가 혁신적인 게임 메커니즘의 이상적인 참여자가 될 수 있다. 예를 들어, 오픈 AI 인프라 회사 Ritual은 최근 Frenrug을 발표했는데, 이는 대규모 언어 모델 기반의 에이전트로 Friend.tech 플랫폼에서 실행된다. 사용자의 메시지 내용에 따라 자동으로 키를 매수하거나 매도하는 거래를 수행한다. Friend.tech 사용자는 이 에이전트가 자신의 키를 매수하거나 다른 사람의 키를 매도하도록 설득하거나, Frenrug 에이전트가 자금을 더 창의적인 방식으로 사용하게끔 유도할 수 있다.
점점 더 많은 애플리케이션과 프로토콜이 AI 에이전트를 도입함에 따라 인간은 이를 통해 암호화 경제에 진입하게 될 것이다. 비록 현재의 AI 에이전트는 여전히 '장난감'처럼 보일 수 있으나, 미래에는 일상 경험을 크게 향상시키고 블록체인 프로토콜 내 핵심 이해관계자로 자리매김하며, 나아가 에이전트들 사이에 완전한 경제 생태계를 형성할 것이다.
AI 에이전트는 아직 초기 단계에 있지만, 체인 상 경제의 핵심 참여자로서 그 잠재력을 이제 막 시작하고 있을 뿐이다.
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