네 가지 주요 프레임워크의 크립토와 AI 통합 경쟁: Eliza, GAME, Rig, ZerePy의 기술 아키텍처와 시장 구도에 대한 심층 분석

2025.01.02

네 가지 주요 프레임워크의 크립토와 AI 통합 경쟁: Eliza, GAME, Rig, ZerePy의 기술 아키텍처와 시장 구도에 대한 심층 분석

각 프레임워크는 고유한 시장 세분화 영역을 차지하고 있으며, 서로 직접 경쟁하기보다는 상호 보완적인 관계에 있다.

2025.01.02 - 10:35:24

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

각 프레임워크는 고유한 시장 세분화 영역을 차지하고 있으며, 서로 직접 경쟁하기보다는 상호 보완적인 관계에 있다.

저자: arndxt

번역: TechFlow

서론

Crypto x AI가 큰 주목을 받는 가운데, Virtuals도 급등하고 있다(본문 정리 및 번역 기준으로 Virtuals 시가총액은 24억 달러를 돌파했으며, 24시간 동안 상승률이 무려 24%에 달함). Virtuals 외에도 주목할 만한 Crypto x AI 프레임워크는 무엇이 있을까? 각각의 프레임워크는 어떤 공통점과 차이점을 지니고 있는가?

TechFlow는 이에 따라 본 글을 특별히 정리 및 번역하여 Eliza($AI16Z), GAME($VIRTUAL), Rig($ARC), 그리고 ZerePy($ZEREBRO)라는 네 가지 주요 프레임워크의 기술 아키텍처, 시장 포지셔닝, 산업 내 잠재적 영향력에 대해 심층적으로 분석한다.

본문

Crypto x AI 분야에서는 현재 주로 다음 네 가지 프레임워크가 존재한다:

Eliza ($AI16Z)
GAME ($VIRTUAL)
Rig ($ARC)
ZerePy ($ZEREBRO)

이들 프레임워크는 각기 명확한 포지셔닝을 갖고 있으며, 개발자의 다양한 요구를 충족시키는 것을 목표로 한다.

Eliza는 선점 효과와 활발한 TypeScript 커뮤니티를 바탕으로 약 60%의 시장 점유율을 차지하고 있다. GAME(~20%)는 게임 및 메타버스 응용 분야에 집중하며 빠르게 보급되고 있다.

Rig(~15%)는 Rust 기반으로 고품질 모듈화 설계를 제공하며 Solana 생태계에 매우 적합하다. 반면 ZerePy(~5%)는 Python 기반의 신생 프레임워크로, 창의적 콘텐츠 생성 및 소셜미디어 자동화에 초점을 맞추고 있다. 현재 이들 프레임워크의 총 시가총액은 17억 달러이며, AI 기반 암호화 어플리케이션이 계속 확대됨에 따라 시장 규모가 200억 달러를 넘어서게 될 가능성이 있어, 시가총액 가중 투자 전략도 고려해볼 만하다. 각각의 프레임워크는 독특한 시장 세분영역을 점유하고 있는데—Eliza는 소셜 및 다중 에이전트 분야, GAME는 게임 및 메타버스, Rig는 엔터프라이즈급 성능, ZerePy는 창작 커뮤니티 응용 분야에 특화되어 있다. 이러한 프레임워크들은 서로 직접 경쟁하기보다는 보완적인 관계에 가깝다.

1. 개요 및 시장 위치

(원본 영문 표는 @arndxt_xo에서 제공, TechFlow가 번역)

1.1 Eliza ($AI16Z)

시장 점유율: ~60%
시가총액: 9억 달러
핵심 언어: TypeScript
주요 장점: 선점 효과, 방대한 GitHub 커뮤니티 (6,000개 이상의 스타, 1,800회 이상의 포크)
주요 응용 분야: 다중 에이전트 시뮬레이션, 크로스 플랫폼 소셜 인터랙션 지원

이 분야 최초의 AI 에이전트 프레임워크 중 하나인 Eliza는 주도적인 위치를 차지하고 있다. 거대한 개발자 커뮤니티 덕분에 선점 효과를 누리고 있으며, 이는 프레임워크의 기능 진화를 가속화하고 사용자의 광범위한 채택을 촉진했다. TypeScript 기반의 기술 스택은 웹 개발자를 위한 이상적인 선택지를 제공하므로, 다양한 개발자 그룹을 유치할 수 있었다.

1.2 GAME ($VIRTUAL)

시장 점유율: ~20%
시가총액: 3억 달러
핵심 언어: API/SDK 기반의 언어 독립 설계
주요 장점: 게임 산업에서의 빠른 도입, 실시간 에이전트 상호작용 지원
주요 응용 분야: 절차적 콘텐츠 생성, 자가 조정형 NPC 행동

GAME는 게임 및 메타버스 응용을 위해 특별히 설계되었다. API 기반 아키텍처는 기존 프로젝트에 쉽게 통합될 수 있게 해주며, $VIRTUAL 생태계와의 긴밀한 연계는 생태계의 빠른 발전을 견인하고 있다. 지금까지 200개 이상의 프로젝트가 이 프레임워크를 채택했으며, 일일 요청량은 최대 15만 건에 달하고 매주 증가 추세에 있다. 특히 GAME의 노코드(No-code) 통합 기능은 기술 세부사항에 깊이 관여하지 않고도 기능을 신속하게 구현하려는 팀들에게 큰 매력이다.

1.3 Rig ($ARC)

시장 점유율: ~15%
시가총액: 1.6억 달러
핵심 언어: Rust
주요 장점: 고퍼포먼스 모듈화 설계, Solana 생태계에 최적화
주요 응용 분야: 엔터프라이즈급 성능 요구, 복잡한 트랜잭션 처리

Rig는 성능 중심의 프레임워크로, Rust 언어로 구성되어 Solana의 높은 처리량 장점을 최대한 활용한다. 모듈화된 설계는 개발자가 특정 요구 사항에 따라 유연하게 기능을 맞춤 설정할 수 있도록 하며, 고성능과 낮은 지연 시간이 필요한 엔터프라이즈급 응용 시나리오에 매우 적합하다. 시장 점유율은 상대적으로 작지만, Solana 생태계 내에서의 위치 덕분에 고빈도 거래 및 복잡한 스마트 계약 실행을 필요로 하는 개발자들에게 강한 매력을 발휘한다.

1.4 ZerePy ($ZEREBRO)

시장 점유율: ~5%
시가총액: 3억 달러
핵심 언어: Python
주요 장점: 창의적 출력 및 소셜미디어 자동화에 집중
주요 응용 분야: 생성형 콘텐츠, 커뮤니티 상호작용 도구

신생 프레임워크인 ZerePy는 Python을 핵심 언어로 하여 개발 장벽을 낮추고, 많은 창작 개발자 및 콘텐츠 제작자들을 유치했다. 생성형 콘텐츠와 소셜미디어 자동화에 특화된 특성 덕분에 창작 커뮤니티 및 마케팅 팀에게 이상적인 선택지가 되었다. 현재 시장 점유율은 작지만, 성장 가능성은 무시할 수 없다.

2. 기술 아키텍처 및 핵심 구성 요소

Eliza ($AI16Z)

다중 에이전트 시스템: 여러 AI 에이전트가 동일한 실행 환경 내에서 협력하거나 경쟁하도록 지원하여 복잡한 인터랙션 시나리오에 적합하다.
메모리 관리(RAG): 관련 정보를 검색하여 생성 콘텐츠의 문맥 기억 능력을 강화하고 장기간의 대화를 지원한다.
플러그인 시스템: 커뮤니티가 음성, 텍스트 파싱, PDF·이미지 등 멀티미디어 파일 처리 기능과 같은 확장 기능을 개발할 수 있도록 허용한다.
광범위한 모델 지원: 로컬 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM) 또는 OpenAI, Anthropic 등의 클라우드 기반 API와 호환된다.

Eliza의 아키텍처는 멀티모달 커뮤니케이션을 중심으로 설계되어 소셜, 마케팅, 커뮤니티 중심 AI 어플리케이션에 매우 적합하다. Discord, X(구 Twitter), Telegram 등의 플랫폼에 손쉽게 통합할 수 있어 개발자에게 풍부한 확장 옵션을 제공한다. 그러나 대규모 배포 시에는 다수의 에이전트 간 성격 및 메모리 모듈을 효과적으로 관리하여 시스템의 안정성과 효율성을 보장해야 한다.

GAME ($VIRTUAL)

API + SDK 모델: 게임 스튜디오 및 메타버스 프로젝트에 간편한 에이전트 통합 솔루션을 제공한다.
에이전트 프롬프트 인터페이스: 사용자 입력과 에이전트 전략 엔진 간의 상호작용을 조정하여 플레이어 경험을 최적화한다.
전략 계획 엔진: 에이전트 논리를 고수준 목표 계획과 저수준 전략 실행으로 나누어 캐릭터 행동의 유연성을 향상시킨다.
블록체인 통합: 체인 상 지갑 조작 및 탈중앙화된 에이전트 거버넌스를 지원하여 메타버스 내 자산 관리 능력을 강화한다.

GAME의 아키텍처는 게임 및 메타버스 시나리오에 최적화되어 실시간 성능 요구를 우선 충족시키면서도 에이전트의 동적 적응 능력을 지원한다. 전략 계획 엔진은 게임 캐릭터가 목표를 설정하고 실시간으로 행동을 조정할 수 있도록 도와주어 더욱 몰입감 있는 경험을 제공한다. 비록 다른 분야로의 확장이 가능하지만, 설계 자체는 여전히 가상 세계 및 절차적 생성 응용에 초점을 맞추고 있다.

Rig ($ARC)

Rust 워크스페이스 구조: 명확하고 모듈화된 설계를 위해 기능을 여러 독립 패키지로 분할한다.
공급자 추상화 계층: 다양한 LLM 공급자(예: OpenAI, Anthropic)와의 상호작용을 통합적으로 규격화한다.
벡터 저장소 통합: MongoDB, Neo4j 등 다양한 백엔드를 지원하여 문맥 검색 기능을 구현한다.
에이전트 시스템: RAG(검색강화생성) 및 전용 도구 사용을 통합한다.

Rig의 고퍼포먼스 아키텍처는 Rust의 동시성 모델 덕분에 엄격한 리소스 관리가 필요한 엔터프라이즈 응용 시나리오에 매우 적합하다. 계층적 추상화 설계 철학을 통해 뛰어난 신뢰성을 제공하지만, Rust의 가파른 학습 곡선은 개발자 참여 범위를 제한할 수 있다.

ZerePy ($ZEREBRO)

Python 기반: Python 라이브러리 및 개발 프로세스에 익숙한 AI/ML 개발자를 대상으로 설계되어 입문이 용이하다.
모듈화된 Zerebro 백엔드: 창의적 콘텐츠 생성 능력을 제공하며, 특히 소셜미디어 및 예술 분야에 적합하다.
에이전트 자율성: "창의적 출력"에 집중하며, 밈(Meme, 인터넷 유행 문화 콘텐츠), 음악, NFT 생성 작업 등을 포함한다.
소셜 플랫폼 통합: 트윗, 답글, 리트윗 등의 기능을 갖춘 트위터 유사 모듈을 내장하고 있다.

ZerePy는 소셜 플랫폼에 신속하게 에이전트를 배포하고자 하는 Python 개발자에게 해결책을 제공한다. 적용 범위가 Eliza나 Rig보다 좁긴 하지만, 예술 창작이나 오락 중심 시나리오에서는 뛰어난 성능을 보이며, 특히 탈중앙화 커뮤니티에서 독보적인 장점을 지닌다.

3. 비교 기준

3.1 사용 용이성

Eliza: 균형 잡힌 설계를 지향하지만, 다중 에이전트의 복잡성으로 인해 어느 정도 학습 곡선이 존재하며, 강력한 TypeScript 개발자 커뮤니티가 이를 잘 보완한다.
GAME: 비기술 사용자를 대상으로 설계되었으며, 특히 게임 분야에서 노코드 또는 로우코드 개발 솔루션을 제공하여 사용 장벽을 낮춘다.
Rig: 개발자에게 높은 수준의 요구를 두며, Rust의 엄격성은 전문 역량을 필요로 하지만, 고퍼포먼스와 신뢰성이라는 풍부한 보상을 제공한다.
ZerePy: Python 사용자에게 매우 친숙하며, 창의적이거나 미디어 관련 AI 작업을 수행하는 개발자에게 적합하다.

3.2 확장성

Eliza: V2 버전에서 확장 가능한 메시지 버스와 최적화된 동시 처리 능력을 도입했으나, 다중 에이전트의 작업 스케줄링 및 리소스 할당은 여전히 세심한 관리가 필요하다.
GAME: 확장성은 게임의 실시간 요구와 블록체인 네트워크의 안정성에 달려 있으며, 게임 엔진의 제약을 효과적으로 제어할 수 있다면 성능은 여전히 우수하다.
Rig: Rust의 비동기 런타임 덕분에 자연스럽게 높은 확장성을 지니며, 고처리량 및 엔터프라이즈급 워크로드에 매우 적합하다.
ZerePy: 확장성은 주로 커뮤니티 주도이며, 창의 및 소셜미디어 분야에 적합하지만, 대규모 엔터프라이즈급 부하 지원에는 한계가 있다.

3.3 적응성

Eliza: 가장 뛰어난 적응성을 지니며, 플러그인 시스템, 광범위한 모델 지원, 크로스 플랫폼 통합 능력을 갖춰 다양한 응용 시나리오에 적합하다.
GAME: 게임 분야에서 적응성이 매우 뛰어나며, 다양한 게임 엔진과 원활하게 통합되지만, 다른 분야에서의 적용성은 상대적으로 낮다.
Rig: 데이터 집약적 또는 엔터프라이즈 과제에 적합하며, 다양한 대규모 언어 모델 및 벡터 저장소를 유연하게 선택해 복잡한 시나리오 요구를 충족시킬 수 있다.
ZerePy: 창의적 출력에 집중하며, Python 생태계를 통해 쉽게 확장 가능하지만, 응용 분야가 좁다.

3.4 성능

Eliza: 소셜미디어 및 대화 과제에 최적화되어 있으며, 성능은 외부 모델 API의 품질과 응답 속도에 의존한다.
GAME: 게임 내 동적 상황에서 뛰어난 실시간 성능을 제공하며, 구체적 성능은 에이전트 논리와 블록체인 오버헤드의 조율에 달려 있다.
Rig: Rust의 동시성 능력과 메모리 안정성 덕분에 성능이 뛰어나며, 특히 복잡한 대규모 AI 처리 과제에 적합하다.
ZerePy: 성능은 주로 Python의 실행 속도와 모델 호출 효율에 의존하며, 소셜 및 콘텐츠 제작 과제에는 충분하지만, 엔터프라이즈급 고처리량 요구에는 부적합하다.

4. 장점과 한계

(원본 영문 표는 @arndxt_xo에서 제공, TechFlow가 번역)

5. 시장 잠재력 및 전망

네 가지 프레임워크의 현재 총 시가총액은 17억 달러이다. AI와 암호화폐(Crypto) 분야가 L1 블록체인처럼 폭발적인 성장을 이룬다면, 시장 잠재력은 200억 달러를 넘어설 수 있다. 투자자 입장에서는 시가총액 가중 전략이 더 현명할 수 있으며, 특히 각 프레임워크가 서로 다른 시장 분야를 서비스하면서 전체 시장 상승 추세 속에서 공동으로 수혜를 받을 가능성이 있기 때문이다.

Eliza ($AI16Z): 성숙한 생태계, 강력한 코드베이스, 그리고 곧 출시될 V2 기능(코인베이스 에이전트 툴킷 및 신뢰실행환경(TEE) 지원 등)을 바탕으로 시장 점유율 선두를 유지할 가능성이 높다.
GAME ($VIRTUAL): 게임 및 메타버스 분야에서의 보급 속도가 빨라지고 있으며, $VIRTUAL 생태계와의 시너지 효과가 개발자의 지속적인 관심을 보장한다.
Rig ($ARC): Solana 기반 엔터프라이즈 AI의 '숨겨진 보물'이 될 가능성이 있다. 핸드셰이크 프로그램의 진행에 따라 다른 체인 전용 프레임워크들의 성공 모델을 재현할 수 있을 것이다.
ZerePy ($ZEREBRO): 비교적 니치한 시장을 타깃으로 하지만, Python 생태계의 지원과 강력한 커뮤니티 모멘텀을 바탕으로 창의 및 예술 분야에 집중하고 있으며, 이는 보다 일반적인 솔루션들이 종종 간과하는 분야이다.

6. 종합 비교 인사이트

6.1 기술 스택 및 학습 곡선

Eliza (TypeScript): 사용 용이성과 기능 풍부함 사이에서 좋은 균형을 이룬다.
GAME: 게임 개발을 위한 간단하고 쉬운 API를 제공하지만, 적용 범위가 제한적이다.
Rig (Rust): 성능 극대화를 위해 더 높은 복잡성을 감수한다.
ZerePy (Python): 창의 응용 분야에서는 조작이 간편하지만, 엔터프라이즈급 광범위한 적용성은 부족하다.

6.2 커뮤니티 및 생태계

Eliza: GitHub에서 가장 큰 커뮤니티 영향력을 가지고 있으며, 광범위한 적용성과 강력한 커뮤니티 지원을 반영한다.
GAME: $VIRTUAL 생태계의 지원을 받아 게임 및 메타버스 분야에서 빠르게 성장하고 있다.
Rig: 개발자 커뮤니티는 작지만 기술력이 강하며, 고퍼포먼스 응용 시나리오에 집중하고 있다.
ZerePy: 창의 및 탈중앙화 예술 중심의 니치 커뮤니티를 형성하며, Eliza와의 협력을 통해 생태계 영향력을 더욱 강화하고 있다.

6.3 미래 성장 촉매제

Eliza: 곧 출시될 플러그인 레지스트리 및 TEE 통합이 시장 리더십을 더욱 공고히 할 수 있다.
GAME: $VIRTUAL 생태계의 확장을 통해 더 많은 비기술 사용자를 유치하고 성장을 견인할 수 있다.
Rig: 잠재적인 Solana 파트너십 및 엔터프라이즈급 포지셔닝은 개발자 커뮤니티 확대 후 눈에 띄는 성장을 가져올 수 있다.
ZerePy: AI 개발에서 Python의 보편성과 창의 및 커뮤니티 주도 프로젝트의 인기 추세를 활용해 니치 시장 내 입지를 더욱 굳힐 수 있다.