
왜 AI 프레임워크 표준은 '연결화(chainization)' 방향으로 나아가야 하는가?
글: Haotian
아직도 많은 사람들이 왜 내가 AI 프레임워크 표준 프로젝트들이 '체인화(chain化)'를 향해 나아가야 한다고 계속 주장하는지 이해하지 못하고 있다. 아마도 이전 두 차례의 호황과 불황기 동안 체인 인프라가 너무 많은 기대를 떠안았기 때문일 것이다. 마침내 AI 에이전트(AI Agent)의 '실용화' 시대가 도래했으니, 사람들은 일종의 '체인 공포'를 느끼는 듯하다. 하지만 AI 에이전트가 더 신뢰할 수 있고 자율적인 의사결정 및 상호 협업을 하려면, 반드시 '체인화' 방향으로 나아갈 수밖에 없다.
현재 주목받고 있는 ELIZA, ARC, Swarms 등의 프레임워크는 대부분 여전히 '컨셉 단계'에 머물러 있다. 이 단계에서는 그 존재를 부정할 수도 없고, 동시에 입증할 수도 없어, 평가 자체가 어려운 초기 단계라고 할 수 있다. 이것이 바로 깃허브(Github)에서 자산을 발행하는 데 마주하는 첫 번째 장벽이며, 제시된 프레임워크와 비전에 현실적 실현 가능성을 부여해야만 시장의 인정을 받을 수 있다.
ELIZA, ARC, Swarms 등 다양한 프레임워크를 자세히 살펴보면, 극한의 단일 AI 에이전트 성능 최적화를 추구하든, 다수의 AI 에이전트 간 상호작용 및 협업 구조를 설계하든, 궁극적으로는 AGI 대규모 모델 API 호출을 위한 추적 가능한 논리와 규칙 체계를 마련해야 한다는 점에서 본질은 같다.
결국 데이터는 체인 외부에 있고, 추론 과정은 검증하기 어렵며, 실행 과정은 투명하지 않고, 결과 역시 불확실하다.
단기적으로 보면, TEE(Trusted Execution Environment)는 낮은 비용과 높은 실현 가능성을 갖춘 체인 외부의 트러스트리스(Trustless) 솔루션을 제공하여, AGI 애플리케이션이 AI 에이전트의 자율적 의사결정 단계로 신속히 진입할 수 있도록 가속화할 수 있다. 그러나 장기적으로 보면, 더욱 신뢰할 수 있는 시스템을 만들기 위해선 여전히 '체인상의 컨센서스(합의)' 메커니즘이 필요하다.
예를 들어, ELIZA는 자신의 프레임워크 위에 AI 에이전트 기반의 자율적 개인키 보관 솔루션을 구축하고자 하며, @PhalaNetwork의 TEE 기반 안전한 원격 인증 기술을 활용해 AI-Pool의 실행 코드가 개인키 서명 요청 전에 변조되지 않도록 보장한다. 그러나 이것은 TEE 기술이 AI 에이전트 분야에 적용되는 첫걸음에 불과하다.
복잡한 사전 설정 실행 로직을 에이전트 계약(Agent Contract)에 담고, Phala 체인의 검증자들(Validators)이 공동으로 검증에 참여하게 만든다면, 체인 기반의 합의 메커니즘이 TEE의 실행 세부사항을 제약하는 전체 체인이 연결된다. 그렇게 되면 AI 에이전트가 TEE 수요를 촉진하고, TEE는 다시 체인의 역량 강화를 유도하는 긍정적인 선순환이 시작될 것이다.
논리는 매우 타당하다. TEE는 개인키가 외부에 노출되지 않도록 보장할 수 있지만, 그럼 그 개인키는 어떻게 호출되며, 어떤 사전 규칙에 따라 사용되며, 리스크 관리 및 비상 대응은 어떻게 트리거되는가? 단기적으로는 오픈소스 코드 저장소를 통해 투명성을 확보할 수 있겠지만, 장기적으로 보면 결국 실시간 검증과 확정을 위해 분산된 검증 컨센서스 체계가 필요하지 않겠는가?
따라서 '체인화'는 AI 에이전트 프레임워크가 실제 적용 단계로 나아가는 것을 가속화할 뿐 아니라, 크립토 인프라(Crypto infra)에 새로운 성장 기회를 제공할 수 있다.
방향성은 이미 명확하다. 대부분的人来说, 가장 먼저 체인화되는 AI 에이전트 프레임워크와, 가장 먼저 AI 에이전트를 지원하는 기존 체인을 찾아 투자(Bullish)하는 것이야말로, AI 에이전트라는 새로운 트렌드 속에서 알파(Alpha)를 얻는 방법이다.
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