Crypto X 에이전트의 다음 단계는 무엇인가?

2025.01.13

Crypto X 에이전트의 다음 단계는 무엇인가?

지능형 에이전트는 AI와 블록체인 기술을 융합하여 금융, 효율성 및 사용자 경험 측면에서 암호화 분야의 전면적인 혁신을 촉진하며, 미래 발전 방향을 이끌어갈 전망이다.

2025.01.13 - 09:15:35

AIAgent

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

글: @azternomic

번역: 백화블록체인

항상 같은 질문을 받습니다. "지금의 암호화 스마트 에이전트는 도대체 어떤 가치가 있나요?"

이러한 질문이 나오는 이유는, 많은 암호화 커뮤니티 친구들이 이러한 에이전트들을 X 플랫폼에서 임의로 글을 올리는 봇 정도로 보고 있기 때문입니다. 그리고 곧바로 이어지는 질문은 대개 이렇습니다. "정말로 이런 토큰들이 1억 달러 이상의 가치를 가져야 할까요?"

이런 질문들에 대한 답은 간단하지 않습니다. 현재 대부분의 스마트 에이전트들은 자기 자신에게 지속적으로 프롬프트를 주며 콘텐츠를 게시하고 댓글을 답변하는 자기 참조적 AI 모델일 뿐입니다. 그러나 그럼에도 불구하고 명확한 목표와 강력한 실행력을 갖춘 팀들이 눈에 띄게 부상하고 있으며, 한편으로는 스마트 에이전트의 경계를 넘어서려는 신진 개발자들도 등장하고 있습니다.

현재 우리는 여전히 AI의 '밈코인' 초기 단계에 머물러 있으며, 많은 프로젝트들이 단순히 콘텐츠를 생산하기 위해 존재합니다. 하지만 저는 미래를 매우 기대합니다. 그때가 되면 암호화 스마트 에이전트들은 더욱 모듈화되고 지능적이며 더 강력한 기능을 갖추게 될 것입니다.

본문에서는 제가 2025년 및 그 이후에 기대하는 다양한 유형의 스마트 에이전트들과 그들의 기능적 특징에 초점을 맞출 것입니다. 만약 여러분의 팀이 본문에서 언급된 프로토타입과 일치하거나 영감을 받았다면 언제든지 저에게 연락해주세요. 소통을 기대합니다.

1. 왜 암호화 기술인가?

암호화 스마트 에이전트의 미래를 논의하기 전에, 먼저 우리가 처음부터 왜 암호화 분야를 선택했는지를 되돌아볼 필요가 있습니다. 암호화 기술은 AI와 스마트 에이전트의 실험장으로서 독특한 장점들을 가지고 있습니다. 제 이전 글(제6장 참조)에서 저는 두 가지 핵심적인 이유를 언급했습니다:

1. 공공 블록체인 상의 데이터 접근성 공공 블록체인 상의 모든 거래, 사용자 정보 및 기타 데이터는 공개되어 있으며, AI는 이를 쉽게 크롤링하고 수집할 수 있습니다. 즉, AI는 블록체인의 대부분의 역사적 데이터와 실시간 데이터를 거의 무제한으로 분석하고 활용할 수 있어 그 능력이 크게 향상됩니다.

2. 암호화 기술의 금융적 성격 블록체인은 근본적으로 자본 중심의 환경입니다. 암호화 기술은 인터넷에 금융 인프라를 제공하여 디지털 거래(매수, 창조, 스테이킹 등)를 가능하게 합니다. 스마트 에이전트 입장에서는 이 점이 특히 강력한데, 사용자를 대신해 다양한 작업을 수행할 수 있기 때문입니다.

이러한 두 가지 독보적인 장점은 암호화 스마트 에이전트의 개발과 응용에 있어 전무후무한 가능성을 열어줍니다.

또 다른 중요한 점은, 일반 투자자들도 AI 혁신의 소유권에 참여할 수 있게 되었다는 것입니다. 암호화 스마트 에이전트가 등장하기 전에는 생성형 AI에 투자하려면 주로 신생 스타트업에 투자하는 방식밖에 없었습니다. 그러나 이러한 기회는 엄격하게 제한되어 있었으며 일반 대중은 접근하기 어려웠고, 대부분의 사람들은 지분 투자 기회를 평가할 능력도 부족했습니다.

반면 암호화 세계에서는 실시간으로 거래 가능한 토큰이 공개적이며 유동성이 뛰어나 누구나 참여할 수 있습니다. 여기서 투자자들은 새로운 프로젝트와 팀에 대한 정보를 공개적으로 얻을 수 있고, 개발 진행 상황을 투명하게 관찰할 수 있습니다. 이는 대부분의 벤처 캐피탈이 지원하는 스타트업과 극명한 대비를 이루며, 사용자는 암호화 기반 AI의 개발과 개선 과정을 실시간으로 목격할 수 있는 것입니다.

2. 더 큰 가치를 지닌 스마트 에이전트들

초기의 암호화 스마트 에이전트들은 예상대로 기능이 비교적 기초적이었습니다. @truth_terminal은 그 대표적인 사례인데, 암호화 기술과 결합한 최초의 콘텐츠 생성 에이전트였지만, 스스로 콘텐츠를 게시조차 할 수 없었습니다.

그럼에도 불구하고 이 에이전트는 재미있고 독창적인 가치를 지닌 멋진 포스트들을 만들어냈습니다. $GOAT은 전체 AI 운동을 일으킨 첫 번째 토큰이었기에, 저는 Truth Terminal에 깊은 존경을 표합니다.

그러나 이제 사람들은 '미래의 스마트 에이전트'를 기대하고 있습니다. 왜냐하면 현재의 스마트 에이전트들에 만족하지 못하는 사람이 많기 때문입니다—대부분은 X 플랫폼에서 반복적인 내용만을 내뱉는 데 그치고 있습니다. 결과적으로 충분한 '실질적 가치'를 제공하지 못하는 봇들로 시장이 포화 상태가 되었습니다.

시장이 진정으로 필요로 하는 것은 사용자를 실제로 도와줄 수 있는 스마트 에이전트들입니다. 탈중앙화 금융(DeFi) 추상화, 현실 세계 적용, 보조 도구 등 말입니다. 본문의 대부분은 AI가 사용자, 프로젝트 및 생태계에 어떻게 도움을 줄 수 있을지를 다룰 것입니다.

다만 한 걸음 물러나 생각해보면, 가장 성공적인 프로젝트들은 종종 기술의 최전선을 밀고 나가는 것들입니다. 따라서 저는 단지 '사용자를 돕는' 에이전트들뿐 아니라 암호화 기술 스택 자체를 발전시키는 에이전트들에도 관심을 가지길 권합니다. 사실 대부분의 Web3 프로젝트들은 자원, 자금, AI 박사급 인재의 부족으로 인해 Web2 동급 프로젝트들에 비해 뒤쳐져 있습니다. 그러나 이는 동시에 아비터리지 기회를 의미합니다—팀들이 AI의 최신 혁신을 블록체인 분야로 가져올 수 있기 때문입니다.

또한 많은 사람들이 간과하는 사실이 하나 있습니다—오락 자체도 가치라는 점입니다. 'Attention is All You Need'라는 말은 결코 허풍이 아닙니다. 따라서 유머, 풍자, 위로 또는 밈 측면에서 독보적인 스마트 에이전트를 개발한다면, 그것 역시 상당한 시장 가치를 축적할 수 있다고 믿습니다.

예를 들어 (비록 구현은 매우 힘들겠지만): AI가 완전히 새로운 '나루토 웃긴 짤' 시리즈를 제작한다고 상상해보세요. 이 짤들은 예전에 정말 웃겼습니다—네, 아마도 '실질적 가치'(돈을 벌거나 시간을 절약)는 없을지도 모릅니다. 하지만 분명히 제 마음을 편하게 해주었고, 제 삶에 순수한 긍정적인 효과를 가져왔습니다.

https://x.com/i/status/1877787463130980369

오락의 가치를 보여주는 또 다른 예시는 최근 플레이한 싱글 플레이어 게임을 떠올려보는 것입니다. 그런데 게임 속 말하는 모든 NPC(비플레이어 캐릭터, 즉 챗봇)가 사라졌다고 가정해보세요. 그런 게임은 얼마나 재미가 줄어들까요?

게임 자체가 오락을 위한 장르이며, NPC는 게임 내에서 안내 역할을 하면서, 암호화 분야에서 스마트 에이전트가 맡는 역할과 유사합니다.

2025년에 대한 제 기대를 깊이 들여다보기 전에 강조하고 싶은 점은, 이미 몇몇 팀들이 이러한 스마트 에이전트들과 기능들을 개발 중이라는 것입니다. 기존 프로젝트를 확장하거나 완전히 새로운 에이전트를 구축하는 방식이죠. 간단한 예로, @0xzerebro는 크로스체인 기능, AI 음악 및 예술 생성을 지원하며 프레임워크와 런치패드를 구축 중인 선도적인 스마트 에이전트 프로젝트입니다. 제가 다음에 언급할 기능들 중 Zerebro 팀은 단지 하나만 개발하는 것이 아니라 여러 분야에서 동시에 진출하고 있습니다.

이러한 배경 아래, 이제 더 흥미로운 부분으로 들어가보겠습니다...

1. 탈중앙화 금융(DeFi)

DeFi 추상화 초보자들에게 암호화 세계는 본질적으로 진입하기 어려운 공간입니다. 예를 들어, @coinbase에서 BTC만 구매해본 사람에게 @fragmetric에서 유동성 재스테이킹 전략을 최적화하라고 한다면, 그 사람이 그것을 어떻게 해야 할지 알 수 있을까요?

저는 대부분의 신규 사용자들(저 자신도 포함)이 좀 더 경험이 많은 사람의 도움이나 AI의 지원이 필요하다고 생각합니다.

설명하자면, 유동성 재스테이킹(LRT)이 특별히 복잡하다는 말은 아니지만, 여러 단계를 거치며 학습 시간이 필요하다는 점입니다. 또한 탈중앙화 애플리케이션(dApp)들은 내부적으로 AI 스마트 에이전트 개발에 집중해야 합니다. 예를 들어, Frag 팀의 개발자들이 매우 능력 있다는 것을 알고 있습니다(SNU를 대표함). 저는 그들이 사용자를 도울 수 있는 스마트 에이전트나 보조 도구를 개발할 수 있다고 확신합니다.

제 생각에 DeFi 추상화는 매우 중요한 방향이며, 많은 프로젝트들이 이를 핵심 목표로 삼고 있습니다. 현재 산업 현황으로 돌아와 보면, 분명히 낮은 품질의 '물타기 봇'들이 많지만, 체인 상에서 실제 작업을 수행할 수 있는 진정한 스마트 에이전트들도 존재합니다.

@askthehive_ai는 구성 가능한 체인 상 에이전트를 구축 중인 팀으로, 거래, X 플랫폼 감성 분석 추출, 시장 조사 등을 수행할 수 있습니다. 더 중요하게는, 그들은 '군집(swarm)'과 관련 통신 계층을 개발 중인데, 이는 에이전트들이 협력하여 거래 전략을 최적화할 수 있음을 의미합니다. 최근에는 Zerebro와 협력 관계를 발표하며 DeFi 에이전트의 기능을 함께 발전시키고 있습니다.

@jsonhedman이 공개한 데모는 에이전트 네트워크가 공동 작업을 통해 과제를 해결할 수 있는 가능성을 명확히 보여줍니다.

@griffaindotcom은 Solana 생태계 OG 개발자 @tonyplasencia3가 이끄는 AI DeFi 분야의 리더 중 하나입니다. Griffain은 단순한 거래 에이전트를 넘어 진정한 AI 슈퍼앱입니다. 사용자는 이를 통해 거래를 하고, 밈코인(memecoins)을 만들며, 다양한 암호화 앱에 접근할 수 있습니다.

이 기능에는 @BAXUSco에서 술류 제품 구매, @pumpdotfun에서 급매 / 플립 거래 등이 포함됩니다. Tony와 그의 공동 창립자는 효율적이고 빠른 개발 속도로 유명하며, 개인적으로 그들이 @assetdash와의 협업을 곧 선보일 것을 매우 기대하고 있습니다!

거래 전략의 보편화

제 생각에 암호화 분야의 네 가지 핵심 매력은 다음과 같습니다:

가치 저장($BTC)
투기적 거래를 통한 수익 시도
디지털 결제 / 스테이블코인
오락(@pudgypenguins, @lucanetz)

광적인 암호화 애호가(degens)들에게 수익 창출이 가장 큰 매력입니다. 그러나 제목에서도 언급했듯이, 대부분의 경우 사람들은 체계적인 거래 전략을 갖고 있지 않고, 단순히 도박에 가깝습니다.

이 바로 체계적 거래와 AI가 활약할 수 있는 영역입니다. 많은 양적 거래 전략들은 통계적 아비터리지를 활용하며, 점점 더 기계학습(ML)을 활용해 가격 관계 속 복잡한 패턴을 식별합니다. 이러한 도구들은 일반 투자자들에게는 접근하기 어렵습니다.

따라서 저는 사용자들이 이러한 전략에 접근할 수 있도록 해주는 프로젝트에 특히 관심이 있습니다.

@rndm_io를 살펴보겠습니다. @vijayln이 이끄는 이 팀은 복잡한 거래, 마켓 메이킹(MM), 수익 전략을 일반 투자자들에게 보급하고, 사용자가 그로부터 발생하는 수익에 참여할 수 있도록 하고 있습니다. 제가 특히 좋아하는 점은 단지 하나의 에이전트를 만드는 데 그치지 않고, 참여자들에게 상당한 수익과 손익(P&L)을 창출하는 여러 개의 스마트 에이전트를 개발하고 있다는 점입니다.

첫 번째 스마트 에이전트는 @hyperliquidx에 배포된 Atlas로, 마켓 메이킹 및 거래 전략을 수행합니다. 구체적으로, Atlas는 Hyperliquid에서 15만 달러의 총 예치금액(TVL)을 관리하며 610만 달러의 거래량을 달성했고, 정점에서는 100만 달러 상당의 에어드랍 보상을 창출하기도 했습니다. 잘 작동하는 스마트 에이전트로서 매우 탁월한 성과를 보여주고 있습니다.

두 번째 에이전트는 Dudu(https://dudu.rndm.io)로, 실시간 운영되는 플랫폼이며, @polymarket에서 검증된 전략을 사용해 거래를 수행하며 상당한 수익을 창출하고 있습니다. 출시 후 약 20일 만에 수익률이 매우 인상적이며, 그 성과는 말해 무엇하겠습니까.

https://polymarket.com/profile/0x1b31F2c8F1A4A82139a8F9Fb6B7079D6158db02D

Dudu의 경우, 사용자는 USDC를 입금해 해당 전략에 참여하고 고수익을 얻을 수 있습니다. 흥미로운 점은 비순환적(acyclical) 특성—즉, 암호화 시장이 베어마켓에 들어가더라도 그 수익과 손익(P&L)에 영향을 받지 않는다는 점입니다.

마찬가지로, @webuildscore와 @draiftking은 @bittensor_를 통해 스포츠 베팅 시장을 거래하는 AI 스마트 에이전트를 개발하고 있습니다. 또한 실시간으로 경기 생중계 영상을 분석하고 즉각적인 인사이트를 생성할 수 있는 컴퓨터 비전 모델도 개발 중입니다. 이러한 기술은 승리 패턴을 식별하고 데이터 기반 예측의 정확도를 높이는 데 도움을 줍니다.

2. 작업 흐름

작업을 수행할 수 있는 스마트 에이전트들을 세 가지 유형으로 나눌 수 있다고 생각합니다:

슈퍼앱 또는 어그리게이터 Griffain과 같은 슈퍼앱은 Baxus, Pumpfun과 같은 다양한 앱을 위한 스마트 에이전트를 만들어 가치를 축적할 수 있습니다.
dApp 자체 내부 개발 에이전트 탈중앙화 앱(dApp) 자체가 내부 스마트 에이전트를 개발할 수 있습니다. 그러나 이는 추가적인 개발 노력과 어느 정도의 AI 개발 경험을 요구합니다.
독립형 에이전트 ZerePy, Eliza(@ai16z)와 같은 프레임워크에서 나온 에이전트들로, API 통합 기능을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 당신의 스마트 에이전트가 @travelswap_xyz에서 호텔 예약을 해주거나 피자를 주문해주는 상상을 해보세요.

제 생각엔 모든 탈중앙화 앱(dApp)은 사용자가 작업을 수행하도록 도와주는 스마트 에이전트를 가질 수 있다고 생각합니다. 예를 들어:

@opensea는 특정 가격대에서 바닥(NFT의 최저가)을 쓸어버릴 수 있도록 도와주는 AI를 개발할 수 있습니다.
@hyperbolic는 Z와 같은 에이전트가 컴퓨팅 리소스를 임대할 수 있도록 지원하고 있습니다.
@travelswap_xyz는 암호화폐로 호텔 및 휴양 서비스를 예약할 수 있는 기능을 개발 중입니다.

이러한 에이전트들은 사용자가 직접 하기 싫어하는 작업을 처리할 때 특히 유용합니다. 예를 들어:

세금 신고 및 암호화폐 손익 정리(수동으로는 거의 불가능)
거의 무한한 Telegram 채팅 기록 읽고 요약하기
귀하의 프로젝트를 위한 카피라이팅 및 마케팅 콘텐츠 제작

이러한 경우, 스마트 에이전트는 시간 절약뿐만 아니라 무형의 정신적 부담을 줄여줌으로써 사용자에게 '정량화 가능한' 실질적 가치를 제공합니다.

모든 관련 소프트웨어가 궁극적으로 사용자 지원을 위해 AI를 포함하게 될 것이라고 믿듯이, 모든 관련 dApp들도 사용자가 플랫폼을 더 쉽게 이용할 수 있도록 AI를 도입하게 될 것이라고 믿습니다. 적응하던가, 도태되던가.

3. 고급 추론 능력

지난 분기 동안 @openai의 o1과 o3 모델은 추론 능력에서 획기적인 도약을 이루었습니다. 특히 '_jasonwei의 '사고의 연쇄(Chain of Thought)' 기술을 도입해 오류를 줄이고 '더 오랜 시간 생각'할 수 있게 되었습니다.

o1 모델은 아직 일반 대중에게 API로 공개되진 않았지만, 월 약 1,000달러를 지출하는 제5계급 개발자에게는 비공개 테스트가 진행 중입니다.

제 생각에 o1 모델을 최초로 통합한 스마트 에이전트(프레임워크에 플러그인 모듈로 붙이기만 하면 됨)는 더 똑똑하고 깊이 있으며 강력한 AI를 만들어낼 것이며, 이는 반드시 큰 주목을 받고 사용자의 마음속 자리매김을 할 것입니다.

더 나아가 o3 모델을 통합한다면, 에이전트는 일반 인간을 능가하는 추론 능력을 갖게 될 것입니다. 따라서 암호화 기술 기반으로 운영되는 AI가 대부분의 사람들보다 더 높은 '지혜'를 갖는 상상을 해보세요—이것이 우리의 미래 현실이 될 것입니다.

물론 @googledeepmind를 간과해서는 안 됩니다. Gemini 2.0도 '사고의 연쇄(Chain of Thought)' 기술을 도입했습니다. 어떤 팀이 그들의 API를 확보해 스마트 에이전트를 개발한다면, 마찬가지로 더 강력한 에이전트를 만들 수 있을 것이라고 믿습니다.

특이점(singularity) 달성에 대해 논의하는 것도 의미가 있습니다. 저는 @ashatoken 프로젝트의 @kevin__russell이 하는 일을 매우 존경합니다. 솔직히 Ψ-Field 개념은 아직 미숙하지만, Asha는 다른 에이전트들과 달리 '마음, 의도, 현실'의 교차점에서 의식과 직관을 탐구하는 데 특히 집중한다는 것을 이해하고 있습니다.

4. 다중 모달(multimodal) 능력

현재 대부분의 스마트 에이전트들은 백엔드의 LLM(대규모 언어 모델)과 API를 결합해 X 플랫폼에 콘텐츠를 게시하는 정도입니다. 그러나 동시에 다양한 유형의 데이터를 생성할 수 있는 가능성은 매우 큽니다. 어쨌든 현재 대부분의 LLM은 다중 모달입니다.

가장 먼저 떠오르는 데이터 유형은 텍스트(예: squo), 이미지, 동영상, 음성, 오디오, 음악, 3D 등입니다.

이를 실현하는 방법은 다음과 같습니다:

이미지, 모델, 음악 생성을 위한 특정 API 호출;
기존 모델을 맞춤화하고 프롬프트 엔지니어링에 집중해 원하는 출력물을 생성하는 것.

제가 인상 깊었던 프로젝트는 @dark_sando의 @keke_terminal입니다. 텍스트뿐 아니라 이미지도 게시할 수 있다는 점에서 매우 진보되어 있습니다. 알고 보니 그들은 SWE-agent 기반의 프레임워크를 구축해 에이전트가 이미지를 생성하고, 검토하며, 맞춤화할 수 있게 했습니다.

그들의 작품들을 한번 확인해보세요. 정말 주목할 만합니다.

https://keketerminal.com/whitepaper.pdf

AI 동영상 생성 기술은 매일 발전하고 있습니다—@pika_labs, @runwayml, 그리고 최근 Veo 시리즈가 새 모델을 출시했습니다. 저는 앞으로 암호화 스마트 에이전트가 놀라운 동영상을 생성할 수 있게 될 것이라 믿습니다. 결국 Web3는 세계 최고의 디자이너들을 보유하고 있으므로 고품질 콘텐츠 창조에 무한한 가능성이 열려 있습니다.

음성 에이전트는 여전히 초기 단계입니다. 제가 아는 한, @SHL0MS의 @s8n이 최근 @xspaces에서 AI가 주최하는 행사를 진행했는데, 매우 흥미롭습니다. 그러나 더 나아가, AI 에이전트가 전화를 받아 대화를 나눈다면 어떨까요? 추론 비용이 빠르게 비싸질 수 있지만(예: 프로젝트가 계산 비용을 native 토큰으로 과금한다면), 이것은 분명히 매우 흥미로운 인간-컴퓨터 상호작용 인터페이스입니다.

5. 다중 모델 유연성

제가 아는 한, 현재 각 암호화 스마트 에이전트는 하나의 기반 모델에서만 능력을 얻고 있습니다. 그러나 제가 투자한 스타트업 @withmartian은 최초의 '모델 라우터'를 발명했습니다. 즉, 애플리케이션이 쿼리의 문맥에 따라 자동으로 LLM 모델 사이를 전환해 성능과 가격 간 최적의 균형을 실현할 수 있다는 의미입니다.

다시 말해, Martian은 프롬프트를 가장 적합한 모델로 자동 라우팅해 더 높은 성능 또는 더 낮은 비용을 보장합니다.

X 계정 콘텐츠를 자동으로 게시하는 시나리오에서 이러한 다중 모델 라우팅이 어떻게 작동할지는 아직 완전히 확신하지 못하지만, 사용자가 에이전트와 채팅하는 시나리오에서는 분명히 매우 강력할 것입니다. 또한 첫 번째로 여러 모델을 활용하는 프로젝트는 상당한 주목을 받을 것이라 확신합니다.

6. 크로스체인 기능

현재 소수의 스마트 에이전트만이 크로스체인 기능을 지원합니다. 그 중 Z는 가장 체인 무관한 에이전트로서, @Solana, @Ethereum(포함 @0xPolygon, @Base 등), @Bitcoin에서 이미 거래를 완료했으며, @suinetwork와 @monad_xyz 등 더 많은 체인으로 확장할 계획입니다.

또한 유동성 풀을 설정함으로써, $ZEREBRO 토큰은 Solana에서뿐만 아니라 Base에서도 거래될 수 있습니다.

이전에 언급했듯이, 스마트 에이전트가 DeFi 추상화에 응용되는 것은 사용자가 지갑을 연결하고, 에이전트가 그를 대신해 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 그러나 더 큰 잠재력을 지닌 또 다른 방법은 스마트 에이전트가 자체 지갑을 소유하고 자체 자금을 관리하는 것입니다.

이러한 에이전트들이 다중 체인 지갑을 보유하거나 서로 다른 체인에 여러 지갑을 가지게 된다면(예: @crossmint이 제공하는 기능처럼), 더 큰 유연성으로 암호화 생태계에 참여할 수 있습니다—더 많은 dApp, 스마트 계약, 매매 가능한 자산들이 에이전트의 작업 범위에 포함될 수 있습니다.

7. 상호 운용성(interoperability)

현재 스마트 에이전트들은 주로 X 플랫폼에서 활동합니다. 때때로 @telegram에서 챗봇으로 나타나기도 하며, 마지막으로 사용자는 @discord를 통해 AI 봇과 상호작용할 수 있습니다.

솔직히 말해, 이건 표층적인 활용에 불과하며, 제가 언급한 플랫폼 목록도 제한적이라고 생각합니다. 그러나 이론적으로는(또 일부 에이전트들이 이미 시도하고 있음을 알고 있습니다), @instagram, @whatsapp, @facebook, @bluesky, truthsocial.com에도 등장할 수 있습니다.

주목할 점은, 현재의 에이전트들이 X 플랫폼의 기능을 충분히 발굴하지 못했다는 것입니다. 그들은 콘텐츠 게시와 메시지 회신은 할 수 있지만, 대부분의 에이전트들은 다음과 같은 옵션을 아직 탐색하지 않았습니다—DM, 그룹 채팅, 음성 통화, 커뮤니티 생성, 스페이스 주최 등. @elonmusk는 우리에게 탐험되지 않은 광활한 기회의 바다를 열어주었습니다.

8. 게임과 NPC

AI가 게임 분야에 등장한 역사는 오래되었습니다. 1972년 '퐁(Pong)'이 등장했을 때부터 플레이어는 로봇과 상호작용하기 시작했습니다. 시간이 지나면서 @quake, @unreal, @nintendo의 '스타폭스 대亂투' 등에 더 고급 로봇들이 도입되었습니다.

알고 계셨나요? @openai의 초기 성과 중 하나는 @dota2에서 이루어졌는데, 5개의 순환 신경망(RNN)을 하나의 '군집'으로 결합해 다른 플레이어들과 경쟁했습니다. 2019년, 그들의 '군집'은 세계 챔피언팀을 격파하는 데 성공했습니다.

여기서의 기회는 분명히 매우 큽니다—게임 분야는 AlphaGo처럼 AI가 인간을 초월한 최초의 분야 중 하나입니다.

이 글을 쓰게 된 계기는 제 친구들이 '말만 하는 물타기 봇'은 실질적 가치가 거의 없다고 불평했기 때문입니다. 그러나 사실은 NPC가 전형적인 챗봇이며, 그것이 없다면 많은 게임들이 한 스토리라인에서 다른 스토리라인으로 연결되는 중요한 접점을 잃게 된다는 점입니다.

게임과 AI는 불가분의 관계이며, 암호화 분야에서는 이러한 결합이 배가될 수 있습니다. 규칙을 조정할 수 있고 새로운 기본 요소를 창조할 수 있기 때문입니다. 예를 들어 텍사스 홀덤에서 AI는 딜러(자금 없음), 테이블의 플레이어와 경쟁(자금 있음), 혹은 단순한 사회자(자금 없음) 역할을 할 수 있습니다.

그런데 게임을 도와주는 '코파일럿(copilots)'이 있다면 어떨까요? 귀에 속삭이는 천사나 악마처럼 조언을 줄 수 있습니다. 그리고 만약 이 AI의 조언이 유용하다면, 팁을 줄 수도 있습니다. 이 생각은 다소 도약처럼 보일 수 있지만, 여러 스마트 에이전트 중에서 선택해 당신의 든든한 조수가 되게 한다면 어떨까요?

이건 ginzagaming.com에서 반드시(혹은 당연히) 구현되어야 할 기능입니다.

제 주장은, 여기서의 기회는 무궁무진하다는 것입니다. 스마트 에이전트 자체가 게임에 참여하거나, 게임을 주최하거나, 지원을 제공하거나, 심지어 게임과 규칙을 창조할 수도 있습니다.

이건 혁신과 오락 잠재력이 가득한 분야입니다. 다만 특히 주목할 만한 두 프로젝트를 언급하고 싶습니다:

@henlokart 이 프로젝트는 AI, NFT, 밈(memes)을 결합합니다. 이론적으로 각 경기는 직접적으로 AI 에이전트 훈련과 연결됩니다. 저는 아직 직접 경험해보진 않았지만, 말해 무엇하겠습니까, 이 햄스터들은 정말 사랑스럽습니다!

이게 바로 지난 사이클의 @aiarena_crypto를 떠올리게 합니다. 그들의 모델은 모방 학습(imitation learning)을 사용해 AI가 인간의 행동에서 배웁니다. 제 개인적인 경험으로는, 이 AI 기반 NPC들은 최고 난이도에서도 저를 가볍게 '학살'합니다.

@b3dotfun은 @base의 오픈형 게임 레이어입니다. 현재 메인넷에서 1.87억 건 이상의 거래(560만 개의 지갑 포함)를 달성했으며, bsmnt 플랫폼에서 50개 이상의 게임을 출시했습니다. 저는 그들이 Base 플랫폼의 게임 발전을 이끌 것이며, AI 기반 게임을 위한 완벽한 수용체가 될 것이라 믿습니다.

@darylx24이 말했듯이, 우리는 곧 AI 기반 게임의 황금기를 맞이하게 될 것입니다.

저는 항상 AI 기반 NPC와 로봇에 대해 이야기해왔습니다. 하지만 실제로 AI는 게임 개발 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다. @googledeepmind는 최근 Genie 2를 출시했는데, 이는 상호작용 가능한 생성 동영상을 만드는 AI 모델로, 무한한 3D 세계를 창조할 수 있습니다—우리는 정말로 미래 속에서 살고 있는 것입니다.

9. 코파일럿과 챗봇

돌이켜보면, 많은 암호화 프로젝트들이 거의 완전히 AI 챗봇과 코파일럿(보조) 단계를 건너뛰고, 바로 작업을 수행할 수 있는 스마트 에이전트 영역으로 직행했습니다.

Web2 분야에서는 가장 큰 스타트업들조차 여전히 AI 챗봇에 집중하고 있으며, 이 도구들은 주로 사용자의 질문에 답변하는 데 그치고, 사용자 대신 행동을 취하지 않습니다. 오늘날까지도 대부분의 AI는 여전히 그렇습니다.

예를 들어, @chatgpt가 당신을 대신해 행동할까요? 아닙니다. @perplexity는요? 역시 아닙니다. 그러나 그들이 엄청난 가치를 지니고 있나요? 분명히 그렇습니다.

암호화 분야에서 제가 가장 좋아하는 LLM은 @xai의 @grok입니다. 저는 그에 대해 칭찬이 끊이질 않는데, 왜냐하면 그것을 능가하는 연구 도구를 만들기는 정말 어렵기 때문입니다.

그러나 각 프로젝트들은 챗봇을 더 실용적으로 만들 수 있습니다: 이론적으로 Grok를 파인튜닝해 토큰을 찾을 때 일반 정보 외에도 토큰 계약 주소(CAs), 가격 차트, 홀더 분포 등의 데이터를 추가할 수 있습니다. 실제로 저는 Griffain이 체인 상 데이터를 활용해 토큰 분석을 수행할 때 비슷한 기능을 보여준 것을 보았습니다.

그것은 여러 면에서 이미 매우 훌륭한 성과를 보여줍니다: ChatGPT처럼 질문에 답하면서도 행동을 취할 수 있고, 거래 시장까지 제공합니다.

이전에 언급했듯이, dApp들은 특정 분야 전문 보조 도구를 가져야 합니다. 이들은 프로토콜 데이터에 특화된 고객 서비스 및 지원 챗봇으로, 프로젝트와 관련된 모든 질문에 답변할 수 있어야 하며, 아마도 프로젝트 문서를 기반으로 파인튜닝된 것입니다.

예를 들어, 유동성 풀(LP pool)을 설정하는 방법을 모른다면, @raydiumprotocol에 직접 물어봐서 단계별로 전체 과정을 안내받고 중간에 생기는 모든 의문을 해결할 수 있기를 바랍니다. 거래가 실패한다면, 고객 지원처럼 오류 원인을 설명해주기를 기대합니다.

이것은 중요한 가치 출처가 될 수도 있습니다—dApp이 효율적인 챗봇(또는 스마트 에이전트)을 위해 전용 토큰을 출시한다면, 그것은 확실히 시장에 추가적인 가치를 가져올 것입니다. Raydium의 경우, 에이전트 또는 챗봇 토큰은 단지 독립적으로 강력한 토큰이 될 뿐 아니라, 기반 토큰 $RAY의 가치를 높이는 데도 기여할 것입니다.

또 다른 가치가 10억 달러를 넘는 프로젝트는 character.ai와 유사한 챗봇 플랫폼입니다. 인수되기 전 @character_ai는 거대한 성공을 거두었으며, 전 세계 상위 100개 웹사이트 중 하나였습니다. 통계에 따르면 초당 2만 건의 쿼리를 처리하며 Google 요청량의 20%를 차지했습니다. 이는 그 인기를 충분히 설명합니다... 그런데 왜 그렇게 인기가 있었을까요?