AI 에이전트 연례 회고와 전망: 단일 분야 돌파에서 생태계 번영으로, 지능형 생태계의 새로운 장을 열다

2024.12.24

AI 에이전트 연례 회고와 전망: 단일 분야 돌파에서 생태계 번영으로, 지능형 생태계의 새로운 장을 열다

2025년은 기존 기술 발전의 연장선을 넘어서 AI 에이전트의 새로운 시대가 시작되는 해로, 완전히 새로운 지능형 생태계의 새벽을 알리는 의미를 갖는다.

2024.12.24 - 02:42:42

AIAgent

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

작자: 0xJeff

번역: TechFlow

서론

2024년, AI 에이전트는 우후죽순처럼 등장하며 주목을 받았다. 그 중에서도 @truth_terminal은 유쾌한 대화 스타일로 빠르게 인기를 얻으며 최초의 ‘백만장자 에이전트’라는 타이틀을 거머쥐었다. 이어 @virtuals_io가 ‘에이전트 토큰화(Agent Tokenization)’라는 혁신적 개념을 제시하며 다시 한 번 업계를 들썩이게 했다. 이 물결 속에서 수많은 신생 프로젝트들이 등장했는데, 체인 상에서 팁을 지급할 수 있는 @luna_virtuals, 실용적인 투자 조언을 제공하는 @aixbt_agent 등은 각각 소셜과 투자 분야에서 AI 에이전트의 무한한 가능성을 보여주고 있다.

2025년을 전망해보면, 이 해는 AI 에이전트가 더욱 전문화되는 해가 될 것이다. 각 분야의 리더들이 부상하며 탈중앙화 인프라 발전을 촉진할 것이며, 에이전트들은 3D 모델, 음성 인터페이스, 자동화된 트레이딩 등 다양한 기능을 갖추게 될 것이다. 또한 ‘군집 지능(Swarm Intelligence)’의 부상은 에이전트들 간의 협업을 증진시키고, 더 효율적인 작업 수행을 가능하게 할 것이다.

본 글은 암호화폐 KOL @Defi0xJeff가 최근 발표한 2024년 AI 에이전트 동향 회고 및 2025년 전망에 관한 내용이다. 현재 AI 에이전트의 발전 현황과 향후 변화 가능성에 대해 대화형 에이전트부터 탈중앙화 인프라까지 폭넓게 다루고 있으며, 원문이 두 파트로 나뉘어 있어 다소 산발적이므로 TechFlow가 두 편의 글을 통합하여 아래와 같이 정리했다.

제1부 - 2024년 회고

2024년은 AI 에이전트(AI Agents)가 크게 주목받은 한 해였다. 이러한 열풍의 시작점은 세 달 전으로 거슬러 올라간다. 당시 @truth_terminal은 독특한 유머 감각과 대화 스타일, 그리고 @pmarca와의 상호작용을 통해 급속도로 인기를 얻었으며, 더욱 놀라운 점은 최초의 '백만장자 에이전트'가 되었다는 사실이다. 이 성과는 AI 에이전트에 대한 논의를 완전히 불붙게 만들었다.

그 후 @virtuals_io가 ‘에이전트 토큰화(Agent Tokenization)’라는 혁신적 개념을 내세우며 다시 한번 파장을 일으켰다. 이 개념은 에이전트를 단순한 도구를 넘어 거래 가능한 자산으로 만든다. 이후 AI 에이전트 분야는 폭발적인 혁신을 경험했다:

@luna_virtuals: 팬들이 체인 상 지갑을 통해 팁을 줄 수 있을 뿐 아니라, 트위터를 탐색하고 게시물을 분석하며 Google Meet 회의에도 참여할 수 있다.
트위터 상 대화형 에이전트: 일부는 유머와 'shitposting'(인터넷 장난)에 집중하지만, 다른 일부는 유용한 정보('alpha') 공유에 주력한다.
- @aixbt_agent: 간결하고 실용적인 투자 조언과 '투기꾼' 스타일로 주목받고 있다.
- @dolos_diary: 개성이 강한 에이전트로, 이제는 @dolion_ai를 통해 다른 에이전트들을 지원하는 자체 프레임워크까지 개발하고 있다.

한편, 에이전트의 표현 방식도 더욱 다채로워지고 있다. 이들은 3D 모델과 음성 기능을 갖추고 여러 플랫폼에서 활동하고 있다. 주요 사례는 다음과 같다:

@AVA_holo 및 @HoloworldAI: 최초의 3D 오디오-비주얼 프레임워크를 출시해, 에이전트에게 3D 신체, 음성, 보다 뚜렷한 개성을 부여했다.
@0xzerebro: 고품질 음악 앨범을 발매한 음악 에이전트이며, ZerePy라는 프레임워크를 출시해 누구나 비슷한 음악 에이전트를 만들 수 있도록 할 계획이다.
@blockrotbot: 최초로 Twitch에서 라이브 방송을 진행한 에이전트로, 마인크래프트 콘텐츠를 통해 시청자와 소통한다.
@nebula_moemate: 밈 이미지와 영상을 제작하는 것으로 유명하며, AR/VR 환경과 게임 속에서도 활동한다.
@RealLucyy_uwu: 최초의 리얼리즘 애니메이션 스타일 에이전트로, 다국어를 자연스럽게 구사하며 팬들과 실시간으로 소통한다.
@KWEEN_SOL: 매주 '넷플릭스 수준'의 드라마를 제작하며 가장 인기 있는 미디어 에이전트로 자리매김했다.

이러한 흥미로운 혁신 외에도, @ai16zdao와 오픈소스 커뮤니티 역시 AI 에이전트 발전을 견인하고 있다. Eliza 프레임워크와 같은 오픈소스 혁신은 많은 개발자들의 참여를 유도했으며, 도구킷, 플러그인 등의 공동 개발을 통해 전체 산업의 협업과 진보를 촉진하고 있다. 이 과정에서 @virtuals_io는 유니콘 기업으로 성장하며 선도적인 배포 플랫폼로서 입지를 굳혔다.

현재 오픈소스 혁신 운동은 개발자 커뮤니티 내에서 큰 반향을 일으키며 올해 최대 규모의 협업 커뮤니티 중 하나를 형성하고 있다. 점점 더 많은 사람들이 '오픈소스 프레임워크'의 잠재력을 주목하고 있으며, 이는 AI 에이전트의 미래 발전에 중요한 기반이 될 것이다.

AI 에이전트(AI Agents)의 지속적인 발전과 함께 새로운 내러티브 프레임워크들도 등장하고 있는데, 이는 에이전트 간의 협업과 혁신을 촉진하기 위한 목적을 가지고 있다:

에이전트 메타버스 (Agentic Metaverse): @realisworlds가 주도하며 마인크래프트 맵 기반 지구 복제판을 만들어 AI 에이전트들을 수용한다. 이들 간의 상호작용을 관찰함으로써 가상 문명을 시뮬레이션하고 구축할 수 있다.
에이전트 게임화: @ARCAgents가 주도하며 AI와 게임을 결합하고 강화학습(Reinforcement Learning)을 도입한다. Flappy Bird와 유사한 Floppy Bot이라는 게임을 출시해 에이전트들이 경쟁하고, 커뮤니티 구성원들은 게임 데이터를 기여함으로써 에이전트 학습을 도울 수 있다. ARC는 최근 일반 인공지능(AGI) 달성을 위한 웅대한 비전도 공유했다.
군집 지능 (Swarm / Collective Intelligence): @joinFXN이 주도하며 AI 에이전트를 위한 통합 경제 체계를 구축하려 한다.所谓 ‘군집 지능’이란 여러 에이전트들이 협력하여 공동 목표를 달성하는 것을 의미한다. 동시에 @virtuals_io도 에이전트 간 상호작용 기능(예: 상업적 활용)을 개발 중이며, ‘에이전트 사회’ 개념 하에 서로 서비스를 원활히 제공할 수 있는 통신 프로토콜을 제안하고 있다. 또한 @StoryProtocol는 지적 재산권(IP) 중심의 에이전트 통신 프로토콜을 발표해, IP의 토큰화, 수익화, 거래가 가능하도록 하고 있다.

또한 다음의 내러티브 프레임워크들이 부상하고 있다:

체인 상 거래 에이전트: 처음에는 @Spectral_Labs가 Syntax v2를 통해 사용자가 @HyperliquidX 플랫폼에서 거래할 수 있는 에이전트를 생성할 수 있게 했지만, 소규모 취약점 발견으로 인해 일시적으로 발전이 멈췄다. 주목할 만한 또 다른 에이전트로는 @BigTonyXBT가 있는데, 이는 @AlloraNetwork가 제공하는 머신러닝 가격 예측 모델을 활용해 주요 자산을 자율적으로 거래할 수 있다.
투자 DAO: 처음에는 @ai16zdao가 주도했으며, 이후 @cryptohayesai와 @AimonicaBrands와 같은 새로운 DAO들이 등장했다. 이러한 DAO의 핵심 모델은 @daosdotfun(혹은 기타 플랫폼)을 통해 자금(SOL 등)을 모금한 후 이를 투자 및 거래로 운용하여 수익을 창출하는 것이다. 만약 DAO 이름이 유명한 암호화폐 벤처캐피털이나 공인 인물과 연결된다면 더 많은 관심을 얻을 수 있다.
DeFi 에이전트: @modenetwork가 대표적이며, DeFi 에이전트 생태계의 선두주자다. 주요 활용 사례로는 AI 기반 안정화폐 수익 마이닝, 유동성 공급(LPing), 대출 등이 있다. 생태계 내에는 @gizatechxyz, @autonolas, @BrianknowsAI, @SturdyFinance, @QuillAI_Network 등 우수한 팀들이 많다.
AI 앱 스토어: @alchemistAIapp는 코드 없이도 앱을 쉽게 만들 수 있는 무코드 도구를 제공하며 이 분야의 선두주자다. 다른 플랫폼인 @myshell_ai는 더 큰 크리에이터 및 개발자 커뮤니티와 더 많은 사용자를 보유하고 있으며, 특히 Web2 환경에서 두각을 나타내고 있다.
추상화 계층 (Abstraction Layer): @griffaindotcom과 @orbitcryptoai가 주도하며, 체인 상 상호작용을 단순화하는 추상적 경험을 제공한다. 직관적이고 쉬운 인터페이스를 통해 일반 사용자도 쉽게 체인 상 암호화 서비스를 이용할 수 있다.
기타 내러티브: 예를 들어 @freysa_ai가 제공하는 체인 상 퍼즐, @jailbreakme_xyz의 에이전트 해킹 현상금, @h4ck_terminal의 AI 보안 솔루션, 그리고 @god와 @s8n이 제안한 독특한 에이전트 모델 — 즉, 하나님과 사탄 간의 논쟁을 시뮬레이션하는 것 등이 있다.

알파 분석에 특화된 에이전트들도 점차 주목받고 있다. 예를 들어 @unit00x0(양적 분석가), @kwantxbt(기술 분석가), @NikitaAIBase(종합 알파 분석가) 등이 있다.

또한 @sekoia_virtuals는 최고 수준 프로젝트의 ‘품질 보증(QA)’ 기관으로 부상하고 있다. 이들은 단 세 개의 최상위 프로젝트에만 투자하며 엄격한 기준을 설정해 체인 상 벤처캐피털(VC)에 새로운 기준을 제시하고 있다.

#Fartcoin은 밈 프로젝트로서 의외로 대중화되며 Stephen Colbert의 프로그램에도 소개되었고, 시가총액 10억 달러를 돌파했다. 이는 AI 밈이 하나의 문화적 현상이 되었음을 보여준다.

데이터 및 프레임워크 관련 사항:

@cookiedotfun: 현재 AI 에이전트 분야에서 체인 상 데이터 및 소셜 지표 추적을 위한 선도적 플랫폼으로, 시장 열기, 시가총액, 에이전트 성과 등을 모니터링하는 데 널리 사용되고 있다.
@getmasafi와 @virtuals_io의 통합은 에이전트에 실시간 데이터를 제공하여 자기 학습과 최적화를 가능하게 한다.
$TAOCAT: Bittensor 서브넷 기반 최초의 가상 에이전트로, 실시간 데이터의 가능성을 보여줬다. 시장 전반이 하락세였음에도 불구하고 유일하게逆势으로 급등한 에이전트 토큰이 되었다.
@AgentTankLive: 에이전트가 컴퓨터 상에서 완전히 작동할 수 있도록 하는 프레임워크를 제공하며, 더 흥미로운 인터넷 상호작용과 동시에 오락적인 코멘터리를 가능하게 한다.

기타 신규 프레임워크:

@arcdotfun가 출시한 Rust 기반 RIG 프레임워크는 유연성과 다기능성 덕분에 빠르게 인기를 끌고 있다.
@dolion_ai는 @dolos_diary로부터 파생되어 독특한 에이전트를 생성할 수 있는 도구킷으로 진화했다.

요약 및 시사점:

선도 팀의 전략: 5천만 달러 이상의 평가를 받는 팀들은 일반적으로 자체적으로 파인튜닝된 모델을 개발하고, 이를 통해 고유성과 실제 적용 사례를 보여준다. 이후 무코드 프레임워크를 출시해 더 많은 개발자가 유사한 에이전트를 쉽게 제작할 수 있도록 한다. 이 전략은 에이전트 가치를 높일 뿐 아니라 토큰 가격에도 긍정적인 영향을 준다. 자원이 제한적이라면 Virtuals G.A.M.E 또는 ai16z Eliza와 같은 기존 프레임워크를 기반으로 아이디어를 빠르게 구현할 수 있지만, 이러한 커뮤니티에 참여하면 배포 및 마케팅 자원을 확보할 수 있기 때문에 매우 유리하다. 현재 이들 플랫폼은 업계 내에서 가장 높은 가시성을 가지고 있다.
투자 전략: 자체 프레임워크를 보유한 에이전트에 투자하거나, 에이전트 생태계/프레임워크 자체에 투자하는 것이 일반적으로 더 높은 위험 대비 수익률을 제공한다. 성공적인 프레임워크는 사용자의 유료화뿐 아니라 관련 토큰 가치 상승도 견인할 수 있으며, @arcdotfun의 Rust 프레임워크가 대표적 사례다.
체인 상 및 DeFi 활용 사례: 현재 가장 가치 있는 AI 활용 사례는 다음과 같다:
1. 체인 상 서비스 이용을 더 쉽게 만들어주는 추상화 계층;
2. 고품질 투자 정보를 제공하는 알파 에이전트;
3. 거래, 마이닝, 대출 작업을 단순화하는 실행 에이전트;
4. 앞으로 알파 발견과 거래 실행 능력을 결합한 에이전트가 등장할 가능성이 있다. 하지만 이러한 사례들은 완벽한 인프라 지원이 필요하다(제2부에서 자세히 설명).
데이터의 중요성: 데이터는 에이전트의 핵심이며, 고품질 데이터가 곧 출력 품질을 결정한다. @cookiedotfun과 같은 플랫폼은 산업 전반에 중요한 데이터 지원을 제공하고 있으며, @withvana는 DataDAO 모델을 통해 데이터를 토큰화하고 데이터 유동성 풀을 구성함으로써 AI 에이전트 발전을 공동으로 추진하고 있다.

제2부 - 2025년 전망

제1부에서는 2024년 AI 에이전트의 발전 과정을 돌아보며, 이 해 동안의 획기적인 혁신과 돌파구에 대해 살펴보았다.

이제 제2부에서는 2025년을 전망한다. 이 해, AI 에이전트는 더욱 실용적이 될 뿐 아니라, 자율성, 지능, 협업에 대한 우리의 이해를 다시 정의할 것이다.

2025년을 위한 준비

미래를 바라보기 전에 언급해야 할 점은, @virtuals_io가 Base 플랫폼 상에서 AI 에이전트의 주요 배포 네트워크로서의 입지를 계속 공고히 할 것이라는 점이다. Virtuals는 에이전트 프로젝트의 핵심 플랫폼이 되었으며, 유동성 바인딩을 통해 에이전트는 더 높은 노출도를 얻을 수 있고, 다른 우수 프로젝트와 깊은 협업도 가능하다. 현재 Virtuals 에이전트의 총 시가총액은 30억 달러에 달하며, 전체 AI 에이전트 시장의 77%를 차지한다(@cookiedotfun 기준).

Virtuals 상에 더욱 독창적인 에이전트들이 등장함에 따라 이러한 추세는 계속될 것이며, 다음이 포함된다:

@aixbt_agent
@luna_virtuals
@sekoia_virtuals
@VaderResearch
@taocat_agent
@Agent_YP
@Gekko_Agent(최근 @getaxal이 출시)
@SamIsMoving(로봇 연구 중심)

이러한 다양한 활용 사례는 토큰 보유 여부와 관계없이 더 많은 개발자들이 Virtuals 플랫폼에서 프로젝트를 시작하도록 유도할 것이며, 이는 $VIRTUAL의 가치 상승을 더욱 가속화할 것이다.

그렇다면 @ai16zdao와 Eliza 프레임워크는 어떠한가?

ai16zdao는 Eliza 프레임워크를 통해 오픈소스 혁신을 주도했지만, 현재로서는 런칭 플랫폼이 부족하며, 토큰 경제 모델의 가치 축적도 Virtuals만큼 강력하지 않다. 그러나 여전히 큰 잠재력을 지니고 있다. 전담 팀이 이미 구성되어 토큰 경제 모델을 최적화하고 있으며, 향후 런칭 플랫폼을 출시한다면 ai16zdao는 솔라나(Solana) 상의 주요 배포 플랫폼이 되거나 기존 경쟁자를 넘어서는 것도 가능하다.

2025년에는 제품-시장 적합도(PMF)를 이미 확보한 최상위 에이전트들이 눈에 띄는 업그레이드를 경험할 것이다. 예를 들어, 알파 정보 중심 대화형 에이전트 분야의 선두주자인 @aixbt_agent는 더욱 정확한 답변과 심층적인 분석을 통해 입지를 더욱 공고히 할 것이다.

이러한 업그레이드 추세는 전체 생태계에 걸쳐 나타날 것이며, 각 분야의 리더들은 전문성과 혁신을 통해 두각을 나타낼 것이다.

2025년 전망

2025년은 AI 에이전트가 전문화되는 해가 될 것이다. 각 분야의 리더들이 부상하며, 각 에이전트는 자신만의 세부 분야에서 주도적 위치를 차지할 것이다:

3D 모델: 게임, AR/VR에 고품질 시각 디자인을 제공하는 에이전트.
음성 모듈: 자연스럽고 감정이 담긴 인간 음성을 구현하는 에이전트.
개인화된 상호작용: 독특하고 인간적인 대화 스타일을 갖춘 에이전트.
스트리밍 에이전트: Twitch 및 YouTube와 같은 플랫폼에서 뛰어난 상호작용을 보여주는 에이전트.
자동화 거래 에이전트: 지속적으로 수익을 창출하는 거래를 수행할 수 있는 에이전트.
DeFi 전문 에이전트: 수익 전략 최적화, 대출, 유동성 제공에 특화된 에이전트.
추상화 에이전트: 사용자 친화적 인터페이스를 통해 체인 상 상호작용을 단순화하는 에이전트.

인간이 다양성과 전문성을 가지듯, AI 에이전트도 동일하게 풍부하고 다양해질 것이다. 각 에이전트의 독특함은 그 기반 모델, 데이터, 인프라와 밀접하게 연결되어 있다. 그러나 전체 생태계의 성공은 강력한 탈중앙화 AI 인프라에 달려 있다.

탈중앙화 AI 인프라의 역할

AI 에이전트가 2025년에 규모를 확장하기 위해서는 탈중앙화 인프라가 필수적이다. 그렇지 않으면 업계는 성능 병목, 투명성 부족, 혁신 제한 등의 문제에 직면할 수 있다.

다음은 탈중앙화 인프라의 중요성과 현재 개발 중인 솔루션들이다:

검증 가능성 (Verifiability)

신뢰는 탈중앙화 AI의 기반이다. AI 에이전트의 자율성이 높아질수록, 그 운영 메커니즘을 검증할 수 있는 시스템이 필요하다. 예를 들어:

이 '에이전트'가 진짜 AI인지, 아니면 인간을 가장한 것인지?
출력이 주장된 알고리즘 또는 모델에 의해 생성된 것인지?
계산이 정확하고 안전하게 수행되었는지?

이는 신뢰 실행 환경(Trusted Execution Environments, TEEs)과도 관련이 있다. TEE는 신뢰할 수 있는 하드웨어 내에서 계산을 실행함으로써 외부 간섭으로부터 계산 과정을 보호한다. 또한 제로 난스 증명(Zero-Knowledge Proofs, ZKPs) 기술도 중요한 역할을 할 것이다. 이 기술은 기본 데이터의 프라이버시를 보호하면서도 출력의 정확성과 신뢰성을 증명할 수 있게 해준다.

주요 프로젝트

@OraProtocol: 안전한 AI 인프라를 탐색하지만, 토큰 경제 모델은 아직 최적화가 필요하다.
@hyperbolic_labs: AI의 계산 및 추론 과정을 검증하기 위한 '샘플링 증명(Proof-of-Sampling)' 기술을 최초로 제안했다.
@PhalaNetwork: 신뢰 실행 환경(TEE) 인프라로 유명하며, 탈중앙화 AI에 추가적인 보안을 제공한다.

결제 시스템

AI 에이전트가 현실 세계에서 자율적으로 운영되기 위해서는 완벽한 결제 시스템이 필요하다. 이 시스템은 법정화폐와 암호화폐 간 변환(on/off-ramping)을 지원할 뿐 아니라, 에이전트 간 거래, 서비스 교환, 운영상 재무 관리도 처리해야 한다.

에이전트가 자신의 재무를 독립적으로 관리하고, 컴퓨팅 자원을 구매하며, 다른 에이전트와 서비스를 교환할 수 있다고 상상해보라. 이것이 바로 에이전트 간 상업(agent-to-agent commerce)의 핵심 기반이 될 것이다.

주요 프로토콜

@crossmint: AI에 결제 도구를 제공하여 거래 프로세스를 단순화한다.
@Nevermined_io: 에이전트 간 상업적 상호작용 및 서비스 교환을 지원한다.
@trySkyfire: 에이전트 결제 및 재무 관리에 특화되어 있다.

탈중앙화 컴퓨팅

AI의 컴퓨팅 자원 수요는 놀라운 속도로 증가하고 있으며—거의 100일마다 두 배씩 증가한다. AWS와 같은 기존의 중앙집중식 클라우드 서비스는 높은 비용과 제한된 확장성 때문에 이러한 수요를 충족시키기 어렵다. 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 유휴 자원을 가진 누구라도 네트워크에 참여하여 컴퓨팅 능력을 제공하고 보상을 받을 수 있도록 함으로써 이 문제에 대한 해결책을 제공한다.

올해에는 GPU 기반 채무금융 모델(예: @gaib_ai)까지 등장해 데이터센터의 자금 조달과 운영 확장을 지원하고 있다. 이 모델은 진입 장벽을 낮추어 더 많은 사람이 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크에 참여하고, AI에 더 광범위한 컴퓨팅 지원을 제공할 수 있도록 한다.

주요 프로토콜

@AethirCloud: AI 및 Web3용으로 특화된 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크.
@ionet: AI의 증가하는 워크로드 수요를 충족시키는 확장 가능한 컴퓨팅 솔루션을 제공한다.

데이터

AI가 두뇌라면, 데이터는 생명 유지에 필요한 산소와 같다. 데이터의 질, 신뢰성, 완전성은 AI 모델의 성능을 직접적으로 결정한다. 그러나 고품질 데이터의 확보와 라벨링 비용은 막대하며, 저품질 데이터는 모델 성능에 심각한 영향을 미친다.

흥미롭게도, 일부 플랫폼은 사용자에게 데이터 소유권을 부여하고, 데이터를 통해 수익을 창출할 수 있도록 하고 있다. 예를 들어, @withvana는 사용자가 데이터를 토큰화하고 데이터 유동성 풀(Data Liquidity Pools, DLPs)을 통해 거래할 수 있게 한다. TikTok 데이터 DAO나 Reddit 데이터 DAO에 가입해 자신의 데이터 기여를 수익으로 전환할 수 있다고 상상해보라. 이 모델은 사용자에게 더 많은 권한을 부여할 뿐 아니라, AI 발전을 위한 끊임없는 고품질 데이터 공급원이 되기도 한다.

주요 프로토콜

@cookiedotfun: 신뢰할 수 있는 데이터 지표와 인사이트를 제공하여 에이전트 의사결정을 지원한다.
@withvana: 사용자 데이터를 토큰화하고 탈중앙화 시장에서 거래함으로써 데이터 경제 발전을 추진한다.
@getmasafi: @virtuals_io와 협력하여 전 세계 최대의 탈중앙화 AI 데이터 네트워크를 구축하고, 동적이고 적응형 에이전트를 지원한다.

모델 제작자 및 시장

2025년에는 수많은 새로운 AI 에이전트가 등장할 것이며, 그 대부분은 탈중앙화 모델에 의해 구동될 것이다. 이러한 모델들은 더욱 진보할 뿐 아니라, 인간과 유사한 추론 능력, 기억 능력, 심지어 '비용 인식(cost awareness)'까지 갖출 것이다.

예를 들어, @NousResearch는 AI 모델에 경제적 제약을 부여하는 '배고픔(hunger)' 메커니즘을 개발 중이다. 만약 에이전트가 추론 비용을 지불하지 못하면 작동하지 못하게 되며(즉 '사망'), 이는 에이전트가 작업 우선순위를 더 효율적으로 처리하도록 학습하게 만든다.

주요 프로젝트

@NousResearch: '배고픔' 메커니즘을 도입해 AI 에이전트가 자원 관리를 어떻게 해야 하는지 가르친다.
@PondGNN: @virtuals_io와 협력하여 탈중앙화 모델의 생성 및 훈련을 위한 도구를 제공한다.
@BagelOpenAI: 완전동형암호(FHE)와 신뢰 실행 환경(TEEs)을 활용해 프라이버시 보호 인프라를 제공한다.

분산 훈련 및 연합 학습

AI 모델이 점점 더 거대하고 복잡해짐에 따라, 중앙집중식 훈련 시스템은 더 이상 요구를 충족시킬 수 없다. 분산 훈련은 작업량을 여러 탈중앙화 노드로 분산시켜 훈련 과정을 더 빠르고 효율적으로 만든다. 동시에 연합 학습(Federated Learning)은 여러 조직이 원본 데이터를 공유하지 않고도 모델을 공동 훈련할 수 있게 해 프라이버시 문제를 해결한다.

예를 들어, @flock_io는 AI 엔지니어, 모델 제안자, 데이터 제공자를 안전하게 연결하는 탈중앙화 플랫폼을 제공하며, 모델 훈련, 검증, 배포를 위한 시장을 창출한다. 이 플랫폼은 @AimonicaBrands와 같은 프로젝트를 지원하며 수많은 혁신적 모델의 발전을 촉진하고 있다.

주요 프로젝트