
2시간 만에 시가총액 8000만 달러 돌파, 새로운 AI 토큰 AGIXT의 특별한 점은?
글: TechFlow
시장이 조용하다고 생각할 때마다 항상 눈에 띄는 새로운 알트코인이 등장하곤 한다.
오늘 오전 9시, $AGIXT라는 새로운 AI 에이전트 토큰이 등장해 단 2시간도 채 되지 않아 시가총액이 무려 8,000만 달러에 도달했다. 더 놀라운 점은 이 기간 동안 거래량이 무려 9,600만 달러를 기록하며 오랜만에 다시금 활발한 시장 분위기를 보여주었다는 것이다.

많은 사람들이 나중에서야 깨닫게 되었지만, 해당 토큰 출시 후 30분 이내 체인 상의 데이터에 따르면 다수의 스마트 머니들이 신속하게 AGIXT를 매수했으며, 50SOL 이상을 한 번에 거래하는 고래들조차 적지 않았다.

그렇다면 이 AGIXT란 정확히 무엇이며, 다른 AI 에이전트 토큰들과 비교했을 때 어떤 차별점이 있을까? 본지에서는 그들의 GitHub와 추가 소개 자료를 살펴보고, AGIXT를 빠르게 이해할 수 있도록 정리해보았다.
2,700개의 스타를 받은 AI 자동화 프레임워크
때로는 AI 에이전트 토큰의 기술적 세부 사항보다는, 그 프로젝트가 "좋아 보이는가" 하는 인상이 더 중요하게 작용한다.
이러한 맥락 속에서 GitHub의 스타(Star) 수는 AI 에이전트 토큰이 마케팅에 활용할 수 있는 하나의 지표로 부상하고 있다. 즉, 스타 수가 많을수록 더 많은 개발자들이 이를 인정하고 있으며, 기술적 영향력과 역량을 입증하는 지표로 여겨진다.
AGIXT의 코드 저장소를 확인해보면, 해당 프로젝트의 스타 수가 이미 2,700개를 넘어섰음을 알 수 있다. 공기만으로 이야기를 만들어낸 후 겉모습만 갖춘 프로젝트들과 비교하면 확실히 우월하다고 할 수 있다.
더욱 중요한 것은, 이러한 스타들이 최근 갑작스럽게 늘어난 것이 아니라는 점이다.
아래 '스타 히스토리' 그래프를 보면, 이 프로젝트는 작년 초부터 시작되었으며 2023년 7월 이후로 꾸준히 스타 수가 증가해왔다.
만약 겉모습만을 위한 작업이었다면 이렇게 오랫동안 준비했으리라 보기 어렵다. 심지어 현재 AI 에이전트 서사가 본격적으로 시작되기 이전부터 존재했던 프로젝트라는 점에서, 이는 외부에서 오랫동안 개발되어오던 프로젝트가 이번 열풍을 타고 토큰화되며 가치가 발견된 것으로 보인다.

하지만 문제는, AGIXT가 정확히 무엇을 하는 것인가?
코드 저장소의 공식 설명에 따르면, AGIXT는 본질적으로 AI 자동화 플랫폼이며, 쉽게 말해 AI가 더 복잡한 작업들을 자동으로 수행할 수 있게 해주는 도구이다. 가장 큰 특징은 OpenAI, Claude 등의 여러 AI 모델을 동시에 호출하여 협업하게 할 수 있다는 점으로, 마치 사용자에게 AI 어시스턴트 팀을 배정해주는 것과 같다.
이는 주로 개발자를 대상으로 한 설명이지만, 일반 사용자는 이 플랫폼으로 무엇을 할 수 있을까?
최종 사용자 입장에서는, 이 플랫폼의 API를 활용해 구축된 도구에 자연어로 요청을 보내고, 실행 가능한 결과를 얻을 수 있다. 쉽게 말해, 평범한 언어로 AI와 대화하면서 다양한 과제 상황에서 답을 얻는 것이다.
이는 현재 유행하는 다른 프레임워크들과 비슷해 보일 수 있으나, 이 프로젝트에는 몇 가지 매력적인 장점이 있다:
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다중 작업 처리 능력: 단순한 대화 처리를 넘어서, 자동으로 작업 단계를 계획하고 인터넷 검색, 명령 실행, 음성 상호작용까지 가능하다. 일종의 초강화판 ChatGPT라고 이해하면 된다.
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우수한 기억력: 내장된 지능형 메모리 시스템을 통해 AI가 인간처럼 장기간의 대화 맥락을 유지할 수 있어 "망각" 현상이 발생하지 않는다.
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높은 확장성: 플러그인 시스템을 통해 개발자가 손쉽게 AGIXT에 새로운 기능을 추가할 수 있다.
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완벽한 호환성: OpenAI, Hugging Face 등 현재 주요 AI 모델들을 모두 지원하여, 사용자의 필요에 따라 자유롭게 AI 서비스를 전환할 수 있다.
기술적 관점에서 보면, AGIXT의 설계는 매우 완성도가 높다. 도커(Docker)를 통한 빠른 배포 방안뿐만 아니라 API 인터페이스도 제공하여 다른 애플리케이션에서 쉽게 호출할 수 있도록 구성되어 있다. 이는 독립적으로 운영될 수도 있고, 다른 시스템에 통합하기도 용이함을 의미한다.
또한 프로젝트의 업데이트 빈도도 꽤 높은 편으로, 지난 1년간 매월 꾸준히 업데이트되고 있어 단순히 토큰만을 목적으로 한 공기 프로젝트와는 차별화된다.

서사적 관점에서 보면, 이는 자체 애플리케이션이 아닌 하나의 프레임워크 또는 플랫폼 형태의 프로젝트에 가깝다. 즉, 다른 프로젝트들이 AGIXT의 기능을 활용해 더 많은 AI 에이전트를 만들 수 있도록 하는 인프라 역할을 한다.
다만 AGIXT를 이용해 제작된 에이전트들이 실제로 얼마나 효과적인지는 아직 더 많은 실제 사례를 통해 검증되어야 한다. 지금까지 GitHub에 공개된 정보만 보면 꽤 긍정적인 인상을 준다.

암호화폐 커뮤니티 출신은 아니지만, AGI 오픈소스에 집중하는 개발자
관련 정보에 따르면, AGIXT 프로젝트의 개발자는 @Josh_XT이며, AI 오픈소스 분야에서 꾸준히 기여해온 인물이다. 작년 한 해 동안 GitHub에 무려 8,000건의 코드 기여를 했다.
일부 네티즌들은(확인되지 않은 정보), 이 개발자의 기여량이 GitHub 전체 개발자 중 상위 2%에 속한다고 주장하기도 했다.

3시간 전, Josh는 트위터를 통해 자신은 아직 "정말로 암호화폐 분야에 진입한 것은 아니다"라고 밝혔으며, 다만 암호화폐가 오픈소스 커뮤니티에 좋은 지원을 제공한다고 생각한다고 덧붙였다.
동시에 Josh는 AGIXT 토큰의 락업(lock-up)을 시도하기 시작했다.
공개된 데이터에 따르면, 그는 Streamflow Finance를 사용해 총 발행량 4.5억 개 중 5%(약 2,250만 개)를 2년간 선형적으로 해제되도록 설정했으며, 2025년 1월 16일부터 2주마다 자동으로 일부 토큰이 해제되어 2027년 1월 28일까지 완료될 예정이다.

팀에 대한 더 자세한 소개는 여기를 클릭해 확인할 수 있다.
더 주목해야 할 데이터들
탄탄한 기술력과 실력 있는 개발자를 갖춘 AGIXT는 일련의 일시적 관심 프로젝트들 사이에서 상대적으로 "실속 있는" 인상을 준다.
하지만 이것이 반드시 FOMO(뒤처질까봐 두려움)해야 하는 이유가 될까? 아래는 편집진이 정리한 다양한 정보들로, 결정을 내리기에 앞서 먼저 더 많은 데이터를 살펴보는 것이 좋겠다.
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초기 진입한 KOL들이 매도 중
AGIXT의 시가총액이 5,000만 달러를 넘어서며 빠르게 상승하자 소셜 미디어상에서도 점점 더 많은 논의가 이루어지고 있다. 그러나 동시에 날카로운 일부 네티즌들은 데이터 모니터링 사이트를 통해 초기 진입한 KOL들이 이익 실현을 위해 점진적으로 매도하고 있음을 발견했다.

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락업 조건에 의문
개발자가 토큰을 락업하고 있다는 점에도 불구하고, 클리프(cliff, 초기 잠금 기간)가 0으로 설정되어 있어 개발자가 첫날부터 바로 해제되는 토큰을 취득할 수 있다는 점이 문제로 지적된다. 즉, 투자자를 보호하기 위한 강제적인 초기 잠금 기간이 없어 개발자가 이를 악용할 가능성과 가격 급락의 위험이 있다는 경고가 나오고 있다.

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초기 지분过于 집중
GMGN의 자체 '칩 분석(Chips Analysis)' 기능을 통해 확인하면, 주소 HNFC...Sf4G가 전체 토큰의 42.83%를 보유하고 있음을 알 수 있다.
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도표상 총 가치 220만 달러를 기준으로 계산하면, 이 주소는 약 7,165만 개의 토큰을 보유한 것으로 추정되며, 토큰 분배가 매우 집중되어 있음을 알 수 있다. 최대 보유자가 거의 절반에 가까운 물량을 차지하고 있으며, 상위 몇 개 주소가 합쳐서 전체의 50% 이상을 통제하고 있다.

물론 칩의 집중이 반드시 매도로 이어지는 것은 아니다. 다만 초기 진입자들의 가격 영향력이 강해질 수 있음을 의미하며, 향후 이들이 락업이나 분산 보유 등의 조치를 취하는지를 지켜볼 필요가 있다.
전반적으로 AGIXT는 코드 실력과 개발자 역량이 탄탄한 AI 프레임워크이지만, 토큰 상장 후 지금까지 불과 3시간밖에 지나지 않았으며, 현재까지 공개된 정보는 이 정도에 국한된다.
결국 이것이 하루만에 사라지는 알트코인지, 아니면 새로운 강자로 떠오를 수 있을지에 대해서는 치열한 PVP 게임과 함께 추가 정보가 공개된 후에야 비로소 그 답을 알 수 있을 것이다.
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