AI 에이전트: 2024년 현황과 2025년 전망
글: BitMart Research
1. 배경 소개
AI 에이전트란 무엇인가?
AI 에이전트(AI Agent)는 환경을 인지하고, 의사결정을 하며 행동을 수행할 수 있는 지능형 실체로, 주로 LLM(대규모 언어 모델) 기반으로 작동한다. 자율성과 적응성을 갖추고 있어 복잡한 작업을 독립적으로 완수하며 높은 수준의 지능적 협업 능력을 보여준다. 기존 대규모 모델과 비교하면, 전통적인 모델은 명확한 명령어를 통해 상호작용해야 하지만 AI 에이전트는 목표만 제시해도 스스로 작업을 분해하고 실행 계획을 수립하며, 과정 중 도구를 호출해 작업을 완료할 수 있다. 핵심 강점은 바로 독자적으로 사고하고 행동하는 능력에 있다. 과거의 음성 비서인 Siri나 마이크로소프트의 Copilot과 비교하면, AI 에이전트는 일종의 초급 '주 운전자'와 같으며, 자율 학습, 피드백 조정, 장기 최적화를 통해 작업 완료의 효율성과 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다.
AI 에이전트의 동작 원리는 네 가지 핵심 기능으로 요약할 수 있다: 감지(Sensing), 분석(Analyzing), 결정(Deciding), 실행(Acting). 우선 센서 또는 데이터 인터페이스를 통해 외부 환경 정보를 수집한다. 이후 대규모 언어 모델 등 분석 도구를 활용해 유의미한 특징과 패턴을 추출한다. 이를 바탕으로 합리적인 실행 계획을 수립하고, 최종적으로 의사결정을 구체적인 행동으로 전환하여 목표 달성까지 이른다. 이 과정에서 단기 및 장기 메모리 모듈은 정보 저장과 추적 기능을 제공함으로써 복잡한 작업 처리 능력을 강화한다. 또한 AI 에이전트는 필요 시 외부 도구(예: 캘린더, 검색 엔진, API 등)를 동적으로 호출하여 기존 대규모 모델이 정적 훈련 데이터와 도구 의존성에 제약받는 문제를 해결하고, 모델 확장성을 크게 향상시킨다.
이미지 출처: 전 OpenAI 수석 보안 연구원 리리안 웡(Lilian Weng)의 논문 《LLM Powered Autonomous Agents》
Web2에서의 AI 에이전트 발전 현황
2025년 현재, AI 에이전트 산업은 가속 성장의 중요한 시기에 접어들고 있다. 산업 체인 관점에서 보면, 상류는 컴퓨팅 파워 및 하드웨어 공급사, 데이터 제공업체, 알고리즘 및 대규모 모델 개발사(예: 엔비디아 등 거대 기술 기업)가 주도하고 있으며, 중류는 AI 에이전트 통합 및 플랫폼 서비스 중심이며, 하류는 산업별 수직 응용과 범용 스마트 에이전트 개발·보급을 중심으로 점차 다변화된 발전 양상을 보이고 있다. 응용 측면에서는 C단과 B단 모두 거대한 잠재력을 나타내고 있는데, C단 애플리케이션은 사용자 경험 향상과 보다 편리한 인터랙션 방식을 중점으로 하고 있으며, B단은 기업의 지능형 전환을 추진하고 비용 절감과 효율 증대를 통해 비즈니스 의사결정과 운영을 지원하는 데 집중하고 있다.
업계 선도 기업들은 이미 AI 에이전트의 실용화 적용을 둘러싼 치열한 경쟁을 시작했다. 구글은 Gemini 2.0을 발표하면서 Project Astra(범용), Project Mariner(브라우저 조작), Jules(프로그래밍) 등 세 가지 AI 에이전트 제품을 함께 출시했다. OpenAI의 샘 알트먼(Sam Altman)은 2025년이 AI 에이전트가 주류가 되는 해가 될 것이라며 AGI, 업그레이드된 GPT-4o, 개인화 기능 등을 포함한 여러 혁신 기술을 곧 선보일 예정이라고 밝혔다. 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 AI 에이전트가 다음 세대 로봇 산업이 될 것이며 수조 달러 규모의 시장 가치를 창출할 것이라고 예측했다.
블록체인에서의 AI 에이전트 개념
AI 에이전트가 블록체인 분야에서 부상한 것은 블록체인 기술과 AI의 지속적인 융합 결과이다. 블록체인은 탈중앙화 인프라로서 AI 에이전트의 작동에 신뢰할 수 있는 데이터 기록과 투명한 행동 검증 메커니즘을 제공하며, 반대로 AI 기술의 발전은 스마트 에이전트에게 복잡한 판단과 실행 능력을 부여하여 일련의 경제 활동을 자율적으로 수행하게 한다. 마치 하나의 자율 운영 가상 경제체처럼 말이다. 이러한 프레임워크 하에서 AI 에이전트는 기존 블록체인 생태계에 참여할 뿐 아니라 더 많은 시나리오 혁신을 이끌어낼 수 있다. 예를 들어 DeFi에서 스마트 계약을 통해 시장 분석, 계획 수립, 작업 실행을 자동화하거나, 가상 세계 내에서 '거주자'로서 디지털 자산을 생성하고 관리하는 역할을 할 수 있다.
또한 AI 에이전트는 블록체인 적용을 통해 사용자 경험과 생산 효율성을 직접적으로 향상시키며, 특히 복잡성이 높은 체인 상 조작 영역에서 두각을 나타낸다. 현재 블록체인 대중화의 가장 큰 장벽 중 하나는 조작의 복잡성과 높은 진입 장벽인데, AI 에이전트의 자연어 인터페이스는 간단한 명령어만으로도 지갑 관리, 최적의 DeFi 투자 전략 선정, 크로스체인 거래, 시장 상황에 따른 자동 실행 계획 등의 기능을 수행할 수 있어 신규 사용자의 학습 비용을 크게 낮추고 효율성과 편의성을 극대화한다.
AI 에이전트의 블록체인 생태계 내 잠재력은 단순히 사용자 조작 최적화를 넘어서 더욱 광범위한 응용 시나리오에서 드러난다. 창작자 경제, 시장 심리 모니터링, 스마트 계약 감사, 탈중앙화 자율 조직(DAO) 거버넌스 투표, 심지어 MEME코인 발행까지 AI 에이전트를 통해 더 높은 효율성과 공정성을 실현할 수 있다. AI 에이전트는 감정보다는 정확한 실행을 중시하기 때문에 주어진 조건 하에서 대부분의 사람보다 더 신뢰할 수 있다. 동시에 블록체인의 변조 불가능성은 AI에게 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 제공함으로써 데이터 품질 문제로 인한 AI 시스템 리스크를 보완한다. 나아가 체인 상 데이터와 컴퓨팅 파워를 활용하면 AI 에이전트는 기존 인센티브 모델을 뒤바꾸고 블록체인 생태계의 깊이 있는 변혁을 이끌 수도 있다.
2. 블록체인에서의 AI 에이전트 응용
1. AI 에이전트 프레임워크
AI 에이전트 프레임워크는 스마트 에이전트를 개발, 훈련 및 배포하기 위한 기본 도구로, 개발자들에게 효율적인 스마트 에이전트 구축을 위한 기술 지원을 제공한다. 이러한 프레임워크는 표준화된 개발 환경과 공통 구성 요소를 통해 개발 난이도를 낮춰 개발자가 혁신 기능 구현에 집중할 수 있도록 한다. 현재 AI 에이전트 프레임워크는 DeFi 프로토콜, NFT 프로젝트 등과 점차 통합되며 플랫폼 간 협업과 상호 운용성을 모색하고 있다. 예를 들어 DeFi와 연계해 투자 전략을 최적화하거나 NFT용 지능형 도구를 개발하는 방식으로, 보다 개방적이고 연결된 생태계를 구축하고 있으며 시장의 주목을 받고 있다. 대표 프로젝트: Ai16z, ARC, Swarms, Zerebro 등.
2. AI 에이전트 런치패드
AI 에이전트 런치패드는 스마트 에이전트 및 관련 토큰 발행을 위한 플랫폼으로, Pump.fun 같은 Meme코인 발행 플랫폼과 유사한 기능을 한다. 사용자는 이러한 플랫폼에서 손쉽게 AI 에이전트를 생성하고 배포할 수 있으며, 트위터, 텔레그램, 디스코드 등의 소셜 미디어 플랫폼과 원활하게 통합되어 자동화된 사용자 상호작용을 실현할 수 있다. 이 방식은 발행과 홍보의 진입 장벽을 낮춰 사용자에게 보다 편리한 생성 경험을 제공하고 AI 에이전트 응용 시나리오를 확장한다. 대표 프로젝트: Virtuals, Clanker 등
3. AI 에이전트 응용 시나리오
AI 에이전트의 직접적인 응용 분야는 투자, 엔터테인먼트, 데이터 분석 등을 아우르며 매우 큰 성장 가능성을 보여준다.
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펀드 관리
AI 에이전트는 펀드 관리에서 보조 도구를 넘어가 가치 창출의 핵심으로 자리매김하고 있으며, 투자 전략 수립, 자산 배분 조정, 시장 동향 실시간 예측까지 수행할 수 있다. 이러한 스마트 에이전트는 자동화된 조작을 통해 차익거래, 리스크 헷징 등의 작업 효율을 높여 암호화폐 시장의 규모화 및 전문화 요구에 부응하며 자금 관리에 새로운 경쟁력을 부여한다. 대표 프로젝트: AIXBT, Ai16z 등.
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DeFAI: AI와 DeFi의 결합
DeFAI는 AI 기술을 DeFi에 접목해 조작 절차를 간소화하고 진입 장벽을 낮춘다. 사용자는 "한 번 클릭으로 크로스체인 거래 완료", "정기 투자 계획 설정" 등 간단한 자연어 명령만으로도 보다 효율적인 자산 관리 및 거래 조작이 가능하다. DeFAI의 주요 응용 분야로는 크로스체인 조작 최적화, 자율 거래 에이전트, 지능형 정보 분석 등이 있으며, 현재 Griffain, Orbit, Neur 등 여러 플랫폼에서 구현되고 있다. 대표 프로젝트: GRIFFAIN, BUZZ, NEUR 등.
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DAO 자동화 관리
AI 에이전트는 DAO 내 투표 의사결정 최적화 및 거버넌스 자동화에도 활용된다. 예를 들어 Ai16Z DAO는 스마트 에이전트를 통해 자금 모집 및 투자 관리를 수행하며, 탈중앙화 자율 운영에서의 AI 가능성에 대한 가능성을 보여준다. 이러한 응용은 거버넌스 효율성을 높일 뿐 아니라 구성원들의 시간과 노력을 크게 줄여준다.
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게임
AI 에이전트는 게임 설계 분야에서도 활용될 수 있다. 플레이어 행동을 시뮬레이션함으로써 개발자는 게임 디자인을 최적화하고 재미와 몰입도를 높일 수 있다. 또한 AI 에이전트는 게임 보조 도구로서 플레이어의 실력을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어 플레이어의 조작 습관을 분석해 맞춤형 조언과 지침을 제공함으로써 게임 실력을 향상시킬 수 있다. 대표 프로젝트: HYPER 등.
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자동화된 양적 거래
양적 거래 분야에서 AI 에이전트는 시장 상황에 따라 다양한 전략을 수립할 수 있다. 예를 들어 고변동성 시장에서는 차익거래를 실행하거나, 추세 시장에서는 추세 추종 전략을 채택할 수 있다. 거래소의 자동화 거래 도구 지원과 결합하면 AI 에이전트는 미래 거래에서 광범위한 응용 가능성을 지닌다.
4. AI MEME 프로젝트
AI MEME은 AI 에이전트 개념에서 파생된 Meme코인 프로젝트로, 일반적으로 깊이 있는 기술이나 제품 기반이 부족한 경우가 많다. 이들 프로젝트는 Meme 문화를 기반으로 높은 변동성과 투기성으로 관심을 끌며, 기술적 함량은 제한적이지만 시장 열기와 커뮤니티 감정 덕분에 단기간 폭발적인 성장을 이루기도 한다. 암호화폐 시장 내 독특한 현상으로 자리잡았다. 대표 프로젝트: GOAT, ACT 등.
3. 향후 발전 전망
2025년, AI 에이전트는 암호화폐 및 Web3 분야에서 중요한 돌파구를 맞이할 것으로 예상된다. 단일 애플리케이션 도구로서의 속성을 넘어 다중 스마트 에이전트 간 협업 기반의 생태계 구축으로 전환되면서 AI 에이전트 기술의 경계는 계속 확장되고 있다. DeFi 분야에서는 이미 자금 관리와 스마트 계약 실행을 실현했으며, 앞으로는 자율적인 경제 능력을 갖춘 스마트 에이전트로 발전해 보다 복잡한 경제 활동에 참여하고 경제 자치를 실현할 가능성이 있다. DAO에서는 거버넌스 효율성과 의사결정 프로세스를 최적화할 수 있으며, 양적 거래 분야에서는 실시간 데이터 분석을 통해 효과적인 차익거래 및 리스크 관리 전략을 실행할 수 있다. 프레임워크와 표준이 점차 완비됨에 따라 AI 에이전트 간 협업은 에이전트 소셜 네트워크, 경제 정산 게이트웨이, 거버넌스 DAO 등 새로운 응용 시나리오를 창출하며 암호화폐 생태계를 지능화·효율화의 새 단계로 이끌 것이다. 동시에 AI 에이전트의 Web3 내 발전은 도전과 기회를 함께 안고 있다. 개인정보 보호 및 보안이 핵심 이슈로 떠오르고 있으며, 특히 AI가 개인 데이터에 점점 더 의존하게 되는 상황에서 그 중요성은 더욱 커지고 있다. Web3는 블록체인을 통해 데이터의 프라이버시와 보안을 보장하는 독특한 장점을 제공하므로, AI 에이전트는 의료, 금융 등 개인정보 보호 요구가 높은 산업에서 더욱 광범위하게 활용될 수 있다. 또한 컴퓨팅 파워와 데이터 비용은 다중 에이전트 협업의 주요 병목 요소이지만, 블록체인과 토큰 경제를 통해 유휴 컴퓨팅 파워와 데이터 자원을 효과적으로 통합함으로써 개발 및 운영 비용을 낮출 수 있다. 전망컨대, AI 에이전트는 Web3의 새로운 형태의 인프라로서 다른 핵심 요소들과 심층적으로 융합되어 새로운 응용 모델을 창출하고, 도구적 역할을 넘어 생태계의 필수적인 기둥으로 발전하며 암호화폐 산업에 더 많은 혁신과 가치를 불어넣을 잠재력을 지니고 있다.
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