OKX Ventures 리서치 보고서: 10개 이상의 프로젝트 분석을 통해 AI 에이전트 지형도를 이해하다(상)
AI 분야는 투기적 홍보에서 실제 응용 구현으로의 진화를 겪고 있다.
초기 AI 밈 토큰은 AI 열풍을 타고 급성장했으나, 현재는 더 기능적인 AI 거래 도구, 스마트 투자 리서치, 블록체인 상 AI 실행체 등이 등장하고 있다. AI 기반 체인상 스파이크 전략부터 AI 에이전트가 체인상 작업을 자율적으로 수행하고, AI가 DeFi 수익 최적화 방안을 생성하는 것에 이르기까지, AI 분야의 영향력은 빠르게 확대되고 있다.
그러나 다수의 사람들은 AI 토큰 시가총액의 지수적 성장은 보지만, 그 가치 논리를 해독할 수 있는 좌표계는 찾지 못한다. 어떤 AI 분야가 장기적 생명력을 갖추고 있는가? DeFAI가 AI의 최적 응용처인가? AI 프로젝트 평가의 차원은 무엇인가? ... OKX Ventures의 최신 리포트는 AI 분야의 발전 지도를 심층적으로 분석하며 개념 설명, 진화 과정, 응용 분야 및 사례 연구를 통해 AI 가치 이해에 도움이 되는 통찰과 사고를 제공하고자 한다.
본 보고서는 내용이 풍부하여 독자들이 보기 편하도록 (상), (하) 두 편으로 나누었다. 본 문서는 「상편」이다.
관련 참고: 《OKX Ventures 리포트: 10개 이상 프로젝트 분석으로 알아보는 AI 에이전트 지형도 (하)》
일, AI 에이전트란
AI 에이전트는 환경을 인지하고 의사결정을 하며 해당 조치를 취할 수 있는 지능형 실체이다. 전통적인 인공지능 시스템과 달리 AI 에이전트는 독립적으로 사고하고 도구를 호출함으로써 특정 목표를 점진적으로 달성할 수 있으므로 복잡한 작업 처리 시 더 높은 자율성과 유연성을 가진다.
간단히 말해, AI 에이전트는 인공지능 기술로 구동되는 대리인이며, 그 업무 흐름은 다음과 같다: 인지 모듈(입력 수집), 대규모 언어 모델(LLM, 이해·추론·계획 수립), 도구 호출(작업 수행), 피드백 및 최적화(검증 및 조정).
OpenAI는 AI 에이전트를 대규모 언어 모델을 중심으로 자율적인 이해, 인지, 계획, 기억, 도구 사용 능력을 갖추고 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 시스템으로 정의한다. 전통적인 인공지능과 달리 AI 에이전트는 독립적인 사고와 도구 호출을 통해 설정된 목표를 점진적으로 완료할 수 있다.
AI 에이전트의 정의는 다음과 같은 핵심 요소들로 요약할 수 있다: 인지(Perception): AI 에이전트는 센서, 카메라 또는 기타 입력 장치를 통해 주변 환경을 인식하고 필요한 정보를 획득한다; 이해 및 추론(Reasoning): 감지된 정보를 분석하고 복잡한 추론을 수행하여 합리적인 의사결정을 내릴 수 있다; 의사결정(Decision-making): 분석 결과를 바탕으로 AI 에이전트는 행동 계획을 수립하고 최적의 실행 경로를 선택할 수 있다; 조치(Action): 마지막으로 AI 에이전트는 외부 API 또는 인터페이스를 호출하여 계획을 실행하고 다른 시스템과 상호작용함으로써 예정된 목표를 달성한다.
AI 에이전트의 동작 원리와 프로세스는 일반적으로 다음 단계를 포함한다: 먼저 정보 입력 단계로 환경에서 정보를 수신하며, 사용자 명령, 센서 데이터 등을 포함한다; 다음으로 데이터 처리 단계로 내장 알고리즘과 모델을 활용해 입력 데이터를 처리하며 단기 및 장기 기억 시스템을 결합해 현재 상태를 이해한다; 이후 계획 수립 단계로 처리 결과에 따라 큰 작업을 관리 가능한 작은 작업으로 분할하고 구체적인 실행 계획을 수립한다. 실행 단계에서는 외부 API 또는 도구를 호출하여 계획을 실행하고 실행 과정을 모니터링함으로써 작업이 예상대로 완료되도록 한다; 마지막으로 피드백 및 학습 단계로 작업 완료 후 결과를 바탕으로 자기 반성과 학습을 수행하여 미래 의사결정의 질을 향상시킨다.
이, 진화 과정
AI 토큰의 진화 과정은 초기 '밈' 현상에서 깊은 기술 융합으로의 전환을 보여준다. 초기에는 많은 토큰들이 일시적인 컨셉트 마케팅과 소셜 미디어의 열풍을 이용해 사용자의 관심을 끌었으며, 인터넷 밈처럼 존재했다. 그러나 시장이 점차 성숙함에 따라 AI 토큰은 점점 더 실용적이고 고급 기능으로 발전하면서 순수한 투기 모델에서 벗어나 진정한 블록체인 금융 도구 및 데이터 분석 플랫폼으로 전환되었다. 우리는 이러한 토큰들이 어떻게 개념적 존재에서 출발해 실제 응용 가치를 갖춘 기술 제품으로 발전해왔는지를 심층적으로 살펴볼 것이다.
단계 1: AI 밈(Meme) (혼란기)
초기 AI 토큰 대부분은 $GOAT, $ACT, $FARTCOIN 등의 “밈” 형태로 존재했으며, 실제 응용이나 기능이 없었고 가치는 주로 컨셉트 홍보와 시장 감정에 의해 결정되었다. 이 단계에서 토큰의 용도는 불분명했으며, 시장과 사용자는 그 잠재력에 대해 거의 알지 못했고, 토큰의 인기는 주로 소셜 미디어의 확산과 단기적 투기 의존적이었다. 이는 신비롭고 파악하기 어려운 특성을 띠고 있었다.
단계 2: 소셜화(탐색기)
시장이 AI 토큰에 점점 더 주목하게 되면서 이들 토큰은 소셜 분야에서 활동을 강화하기 시작했다. 예를 들어, $LUNA, $BULLY 등의 토큰은 강화된 소셜 기능을 통해 사용자의 참여를 유도하였다. 이 단계에서 토큰은 단순한 투기 도구를 넘어서 커뮤니티 중심과 소셜 상호작용에 통합되기 시작했으며, 시장 성장을 촉진하였다. 토큰은 단순한 ‘대화 참여’ 기능에서 벗어나 사용자들의 소셜 니즈와 긴밀하게 연결된 기능을 탐색하기 시작하며 더욱 다원적인 소셜 속성을 형성하였다.
단계 3: 수직 분야(기능 심화기)
AI 토큰은 단순한 소셜 및 투기 모델에서 벗어나 수직 분야의 응용 시나리오를 심층적으로 탐색하기 시작하였다. $AIXBT 및 $ZEREBRO 등의 토큰은 블록체인, DeFi 또는 창작 도구와의 결합을 통해 점차 기능을 부여받았으며, 이제 단순한 투기 도구가 아니라 명확한 기능과 목적을 갖춘 디지털 자산이 되었다. 이 단계는 AI 토큰이 더 효율적이고 전문적인 방향으로 발전하기 시작했음을 나타내며, 점차 고유한 시장 지위를 형성하였다.
단계 3.5: 인프라(기술 완성기)
토큰 응용이 점차 심화됨에 따라 AI 토큰은 더욱 견고한 기술 인프라 구축에 나섰다. $AI16Z, $EMP 등의 토큰이 추가되면서 토큰의 기능 최적화가 더욱 촉진되었다. 토큰은 경제적 인센티브와 실용 기능에 집중할 뿐 아니라 크로스체인 기술, 탈중앙화 애플리케이션, 하드웨어 연동 등의 인프라 구축에도 주목하기 시작하며, 향후 지속 가능한 발전을 위한 기술적 기반을 점차 마련하였다.
단계 4: 데이터 분석(성숙기)
성숙기에 접어들며 AI 토큰은 이미 시장에서 안정화되었고, 더욱 복잡한 암호화 투자 리서치 분석 기능을 통합하기 시작하여 토큰 생태계와 거버넌스 구조의 완성을 촉진하였다. $TRISIG 및 $COOKIE 등의 토큰은 더 이상 단순한 도구가 아니라 경제 체계의 일부가 되어 데이터 분석, 커뮤니티 거버넌스, 투자 의사결정 등 고차원 분야에 널리 활용되고 있다. 이때 AI 토큰의 기능은 점차 향상되어 시장에 심층적인 분석과 의사결정 지원을 제공할 수 있게 되었으며, 암호화 시장에서 중요한 자산으로 자리매김하였다.
단계 4.5: 금융 응용(생태 융합기)
DeFi 분야의 추가 발전에 따라 AI 토큰의 금융 응용 융합은 더욱 심화되어 'DeFAI'라는 새로운 개념을 탄생시켰다. 인공지능을 통해 DeFi의 복잡한 작업이 더욱 간편해졌으며, 일반 사용자들도 쉽게 체인상 금융 활동에 참여할 수 있게 되었다. $GRIFFAIN, $ORBIT, $AIXBT 등의 대표 토큰은 기초 기능에서 복잡한 금융 서비스에 이르는 완전한 체인을 시장에서 형성해 나가며 체인상 상호작용을 최적화하고 참여 장벽을 낮춰 사용자에게 더 많은 기회와 편의를 제공하였다.
삼, AI 에이전트 프레임워크
(일) Web3와 Web2 데이터 비교
Web2의 AI 에이전트가 추천 알고리즘 안에서 경쟁하고 있을 때, Web3의 실험장에서도 더 많은 AI 에이전트 혁신이 이루어지고 있다. 그러나 데이터는 Web3와 Web2 프로젝트가 기여자 분포, 코드 제출, GitHub Stars 측면에서 명백한 차이를 보이고 있음을 보여준다. Web3와 Web2 프로젝트의 데이터를 비교함으로써 우리는 기술 혁신, 커뮤니티 활성도, 시장 수용도 등 측면에서 두 시스템의 현황을 더 잘 이해할 수 있다. 특히 GitHub 플랫폼에서 이러한 프로젝트의 활성도와 인기도는 중요한 지표를 제공하며, 미래 기술 트렌드와 커뮤니티 생태 변화를 파악하는 데 도움을 준다.
개발자 참여 측면에서 Web2 프로젝트의 기여자 수는 Web3 프로젝트보다 명백히 많다. 구체적으로 보면 Web3 프로젝트 기여자는 575명인 반면 Web2 프로젝트 기여자는 무려 9,940명으로, Web2 생태계의 성숙과 보다 광범위한 개발자 기반을 반영한다.기여자 수 상위 3개 프로젝트는: Starkchain 3,102명의 기여자; Informers-agents 3,009명의 기여자; Llamaindex 1,391명의 기여자.
코드 제출 분포 측면에서 Web2 프로젝트의 제출량도 Web3 프로젝트보다 명백히 많다. Web3 프로젝트의 총 제출 횟수는 9,238회이며 Web2 프로젝트는 무려 40,151회로, Web2 프로젝트의 개발 활성도가 더 높고 업데이트 주기가 더 안정적임을 나타낸다. 코드제출 횟수 상위 3개 프로젝트는: ElipsOS가 5,905회로 선두를 달리고 있으며, 그 뒤를 따르는 것은Dust로 5,602회의 코드 제출; LangChain은 세 번째로 5,506회의 제출 횟수를 기록.
GitHub Stars 분포 측면에서. Web2 프로젝트는 GitHub에서의 인기도 면에서 Web3 프로젝트를 크게 앞선다. Web2 프로젝트는 누적 526,747개의 Stars를 받았으며 Web3 프로젝트는 15,676개의 Stars를 받았다. 이 격차는 Web2 프로젝트가 개발자 커뮤니티에서 널리 인정받고 오랜 기간 시장 영향력을 축적했음을 반영한다.Stars 수 상위 3개 프로젝트는: JS Agents는 의심할 여지 없이 가장 인기가 많아 137,534개의 Stars를 받았으며, 그 뒤를 LangChain이 98,184개의 Stars로 따라 두 번째를 차지하였고, MetaGPT는 46,676개의 Stars로 세 번째이다.
전반적으로 Web2 프로젝트는 기여자 수와 코드 제출 빈도에서 명백히 앞서 있으며, 성숙하고 안정적인 생태계를 보여준다. 방대한 개발자 기반과 지속적인 기술 혁신은 Web2 프로젝트가 시장에서 강력한 경쟁력을 유지하도록 한다. 반면 Web3 프로젝트는 기여자 수가 적지만 일부 프로젝트는 코드 제출 빈도에서 두각을 나타내며 안정적인 핵심 개발팀을 보유하고 지속적으로 프로젝트를 추진할 수 있음을 보여준다. Web3 생태계는 현재 초창기 단계이지만 그 잠재력은 무시할 수 없으며, 점차 형성되는 개발자 커뮤니티와 사용자 기반은 미래 성장을 위한 견고한 기반을 마련해주고 있다.
프로젝트 인기도 측면에서 GitHub Stars 분포는 JavaScript와 Python이 AI 에이전트 프레임워크 개발에서 중요한 위치를 차지하고 있음을 보여준다.JS Agents와 LangChain은 가장 인기 있는 프로젝트이며, AI와 암호화폐의 결합 추세가 널리 주목받고 있음을 나타낸다. Web3 프로젝트의 Stars 수는 Web2에 비해 훨씬 적지만 MetaGPT와 같은 일부 Web3 프로젝트는 여전히 뛰어난 성과를 보이며 개발자들의 인정을 받았다. 전반적으로 Web3 프로젝트는 아직 따라가는 단계이지만 기술의 추가 성숙과 생태계 확장에 따라 미래 시장에서의 지위는 안정적으로 상승할 가능성이 있다.
(이) 주류 블록체인 AI 에이전트 프레임워크
데이터 출처: https://www.aiagenttoolkit.xyz/#frameworks
(삼) 기존 블록체인 AI 에이전트 프레임워크가 직면한 도전
대기업 경쟁사의 '차원 공격'.
OpenAI, Google, Microsoft 등의 기술 거물들은 강력한 자금력과 기술 우위를 바탕으로 공식 다중 도구 에이전트를 신속하게 출시하고 있으며, 언제든지 시장을 장악하고 스타트업 프레임워크를 외곽화할 가능성이 있다. 대규모 언어 모델(LLM), 클라우드 서비스 및 도구 생태계를 심층적으로 통합함으로써 이러한 대기업은 포괄적이고 효율적인 솔루션을 제공할 수 있어 중소 규모 프레임워크는 더 큰 경쟁 압박을 받으며 생존 공간이 극도로 축소된다.
안정성과 유지보수성 부족.
현재 모든 AI 에이전트는 일반적으로 높은 오류율과 '환각(hallucination)' 문제에 직면해 있으며, 특히 여러 번 모델을 호출할 경우 무한 루프나 호환성 버그가 발생하기 쉽다. 에이전트가 여러 하위 작업을 수행하도록 요구받으면 이러한 오류는 층층이 증폭되어 시스템 불안정을 초래할 수 있다. 높은 신뢰성이 요구되는 기업 응용 프로그램의 경우, 현재 이러한 프레임워크는 충분한 안정성과 양산 수준 보장을 제공하지 못해 실제 상업 환경에서의 광범위한 적용을 제한하고 있다.
성능과 비용이 여전히 높음.
에이전트화 프로세스는 일반적으로 많은 추론 호출(예: 순환 자체 검사, 도구 함수 등)을 필요로 하며, GPT-4 등의 대형 모델에 의존하는 경우 높은 호출 비용에 직면할 뿐 아니라 빠른 응답 요구를 충족시키지 못하는 경우가 많다. 일부 프레임워크는 비용 절감을 위해 오픈소스 모델을 사용해 로컬 추론을 시도하고 있지만, 이 방법 역시 강력한 컴퓨팅 파워에 의존하며 추론 결과의 품질이 안정되지 않아 전문 팀이 지속적으로 최적화해야 시스템의 신뢰성과 성능을 보장할 수 있다.
개발 생태계와 유연성 부족.
현재 이러한 AI 에이전트 프레임워크는 개발 언어 및 확장성 측면에서 통일된 표준이 부족하여 개발자가 선택할 때 일정한 혼란과 제약을 겪는다. 예를 들어, Eliza는 TypeScript를 사용해 입문이 쉬우나 고도의 복잡한 시나리오에서 확장성이 낮다; Rig는 Rust를 채택하여 성능은 우수하지만 학습 진입 장벽이 높다; ZerePy(ZEREBRO)는 Python 기반이며 창의적 생성 애플리케이션에 적합하지만 기능이 상대적으로 제한적이다. AIXBT 및 Griffain과 같은 다른 프레임워크는 특정 블록체인 또는 수직 분야 응용에 집중되어 있어 시장 검증은 시간이 필요하다. 개발자들은 이러한 프레임워크 사이에서 종종 사용 편의성, 성능, 다중 플랫폼 적응 사이에서 타협을 해야 하며, 이는 보다 광범위한 응용에서의 유연성과 발전 가능성을 저해한다.
보안 및 규정 준수 위험.
다중 에이전트 시스템은 외부 API 접근, 중요한 거래 수행 또는 자동화 의사결정 시 권한 초과 호출, 개인정보 유출 또는 취약점 조작 등의 보안 위험이 발생하기 쉽다. 많은 프레임워크가 보안 전략 및 감사 기록 처리 면에서 아직 완벽하지 않으며, 특히 기업 또는 금융 응용 시나리오에서는 이러한 문제가 매우 두드러져 엄격한 규정 준수 요구를 충족하기 어렵다. 이는 시스템의 실제 배포 시 큰 법적 리스크와 데이터 보안 과제에 직면하게 만든다.
상기 문제들로 인해 많은 업계 종사자들은 현재의 AI 에이전트 프레임워크가 '다음 기술적 돌파구' 또는 '대기업 통합 솔루션'의 압박 아래 더욱 축소될 수 있다고 본다. 그러나 일부 견해는 스타트업 프레임워크가 체인상 시나리오, 창의적 생성 또는 커뮤니티 플러그인 연동과 같은 특정 분야에서 여전히 독특한 가치를 발휘할 수 있다고 본다. 신뢰성, 비용 통제 및 생태계 구축에서 돌파구를 마련한다면, 이들 프레임워크는 대기업 생태계 외부에서도 실현 가능한 발전 경로를 찾을 수 있다. 전반적으로 '높은 비용, 오류 발생 가능성'과 '다양한 시나리오에서의 유연성 실현'이라는 두 가지 주요 난제를 해결하는 것이 모든 AI 에이전트 프레임워크가 직면한 핵심 과제가 될 것이다.
삼, AI 에이전트 발전 방향
멀티모달 AI의 보급
기술의 급속한 발전과 함께 멀티모달 AI는 각 산업 분야에서 핵심 추진력으로 점차 자리잡고 있다. 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있어 여러 분야에서 큰 잠재력을 보여주고 있다. 특히 의료 분야에서는 의료 기록, 영상 데이터, 게놈 정보를 통합함으로써 맞춤형 의료 구현을 지원하고 의사가 환자에게 더욱 정밀하게 맞춤형 치료 계획을 제공할 수 있도록 돕는다. 소매 및 제조업에서는 이 기술을 활용해 생산 프로세스를 최적화하고 효율을 높이며 동시에 고객 경험을 향상시켜 기업의 경쟁력을 강화할 수 있다. 데이터와 컴퓨팅 능력의 향상에 따라 멀티모달 AI는 더 많은 산업에서 변혁적 역할을 하며 기술의 빠른 반복과 응용 확장을 촉진할 것으로 예상된다.
신체화 지능과 자율 지능
신체화 지능(Embodied AI)은 인공지능 시스템이 물리 세계와의 인지 및 상호작용을 통해 환경을 이해하고 적응하는 것을 말한다. 이 기술은 로봇의 발전 방향을 크게 변화시키며 자율주행, 스마트 시티 및 기타 응용 시나리오에서의 보급에 기반을 마련할 것이다. 2025년은 '신체화 지능 원년'으로 여겨지며, 이 기술은 여러 분야에서 광범위하게 적용될 것으로 예상된다. 로봇에게 인지, 이해, 자율 의사결정 능력을 부여함으로써 신체화 지능은 물리 세계와 디지털 세계의 심층적 융합을 촉진하여 생산성을 향상시키고 각 산업의 지능화 발전을 추진할 것이다. 개인 비서, 자율주행 차량, 스마트 공장 등 어느 분야에서든 신체화 지능은 인간과 기계의 상호작용 방식을 변화시킬 것이다.
AI 에이전트(Agentic AI)의 부상
AI 에이전트(Agentic AI)는 복잡한 작업을 독립적으로 완료할 수 있는 인공지능 시스템을 말한다. 이러한 AI 에이전트는 초기 단순한 질의 응답 도구에서 벗어나 비즈니스 프로세스 최적화, 고객 서비스, 산업 자동화 등 다양한 분야에 적용되는 고급 자율 의사결정 시스템으로 전환되고 있다. 예를 들어 AI 에이전트는 고객 문의 요청을 자율적으로 처리하고 개인화된 서비스를 제공하거나 최적화된 의사결정을 내릴 수 있다. 산업 자동화에서는 AI 에이전트가 장비 운전 상태를 모니터링하고 고장을 예측하며 문제가 발생하기 전에 조정이나 수리를 수행할 수 있다. AI 에이전트가 점차 성숙함에 따라 각 산업 분야에서의 응용은 더욱 심화되어 효율 향상과 비용 절감의 중요한 도구가 될 것이다.
AI의 과학 연구 응용
AI의 도입은 과학 연구 진행을 가속화하고 있으며 특히 복잡한 데이터 분석 분야에서 두드러진다. AI4S(AI for Science)는 새로운 연구 트렌드가 되었으며, 대규모 모델을 활용한 데이터의 심층 분석을 통해 AI는 연구자들이 전통적 연구의 한계를 극복하도록 돕고 있다. 생명의학, 재료 과학, 에너지 연구 분야에서 AI의 응용은 기초 과학의 돌파구를 추진하고 있다. 대표적인 예로 AlphaFold는 단백질 구조 예측을 통해 오랫동안 과학자들을 골치 아프게 했던 문제를 해결하며 생명의학 연구 진전을 크게 촉진하였다. 앞으로 AI는 과학 기술 발전 촉진, 새로운 재료 및 약물 발견 등에서 점점 더 중요한 역할을 할 것이다.
AI 보안 및 윤리
AI 기술의 보급과 함께 AI 보안 및 윤리 문제는 점차 세계적인 관심사가 되고 있다. AI 시스템의 의사결정 투명성, 공정성, 잠재적 보안 위험 등은 많은 논의를 불러일으키고 있다. AI 기술의 지속 가능한 발전을 보장하기 위해 기업과 정부는 기술 혁신을 추진하면서 동시에 리스크를 효과적으로 관리할 수 있는 완전한 거버넌스 프레임워크를 신속히 마련하고 있다. 특히 자동화 의사결정, 데이터 프라이버시, 자율 시스템 분야에서 기술 발전과 사회적 책임 사이의 균형을 어떻게 맞출지는 AI 기술이 긍정적인 영향을 미치는 데 핵심적인 요소가 된다. 이는 기술 발전의 도전일 뿐 아니라 윤리 및 법률 차원의 중요 과제로서 AI가 미래 사회에서 맡게 될 역할과 지위에 영향을 미친다.
보고서 「하편」에서 AI 에이전트의 응용 및 주요 프로젝트를 자세히 소개하고 평가 프레임워크를 제시할 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.
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