ChainOpera의 에이전트 도박: AI가 진짜로 '회의'를 배우게 된다면

2025.08.04

ChainOpera의 에이전트 도박: AI가 진짜로 '회의'를 배우게 된다면

진정한 문제는 TradingAgents가 다중 에이전트의 기술적 실현 가능성을 입증했을 때, 누가 상업적 실현 가능성을 가장 먼저 달성할 수 있는가 하는 것이다.

2025.08.04 - 14:51:28

ChainOperaAI

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

진정한 문제는 TradingAgents가 다중 에이전트의 기술적 실현 가능성을 입증했을 때, 누가 상업적 실현 가능성을 가장 먼저 달성할 수 있는가 하는 것이다.

글: Ningning

2024년 12월, UCLA와 MIT의 한 논문이 전 세계 AI 에이전트 커뮤니티를 뒤흔들었다.

《TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework》는 가장 엄격한 학술 기준으로 오랫동안 의심받던 명제를 입증했다. 멀티에이전트 협업은 과장이 아니라 진정한 기술이다. 누적 수익률, 샤프 지수, 최대 낙폭에서 전통적인 전략을 압도적으로 능가한다.

하지만 학문적 성공≠상업적 성공, 이것이 철칙이다.

진짜 문제는 이다: TradingAgents는 다중 에이전트의 기술적 실현 가능성을 증명했지만, 누가 상용화 가능성을 먼저 달성할 것인가?

정답은 ChainOpera의 Agent Social일 가능성이 있다.

단독 작전하는 AI는 이미 구시대 유물이다

충격적인 사실부터 말하자면, 현재 존재하는 AI 애플리케이션의 99%는 여전히 '단독 작전' 중이다.

ChatGPT가 아무리 강력하더라도, 그것은 단지 하나의 '올라운드 선수'가 문제를 고민하는 것이다. 지식 폭은 넓지만 깊이가 부족하고 환각에 취약하며 비판적 사고가 결여되어 있다. 일론 머스크에게 SpaceX CEO 역할과 테슬라 수석 엔지니어 직무, 더불어 Neuralink 칩 설계까지 동시에 맡기는 것과 같다—모두 조금씩 아는 반면, 어느 것도 진정으로 정통하지 못하다.

현실 세계의 복잡한 문제들은 전문화된 분업과 팀워크를 필요로 한다.

그래서 TradingAgents의 다중 에이전트 아키텍처가 단일 모델을 압도할 수 있었던 이유다. 4명의 애널리스트가 각자 맡은 바를 수행하고, 2명의 리서치 에이전트가 매수와 매도에 대해 격렬하게 토론하며, 1명의 트레이더가 차분하게 결정을 내리고, 1명의 리스크 관리자가 철저히 검토하며, 1명의 펀드 매니저가 최종 승인을 한다.

이것은 막연한 아이디어가 아니다. 월스트리트 최고 거래 회사들의 조직 구조를 그대로 따온 설계다.

문제는 이것이다: 학술 실험은 성공했지만, 상용 제품으로 현실화될 수 있을까?

Agent Social: '에이전트 협업 네트워크'를 극한까지 밀고 간다

곧 출시될 ChainOpera의 Agent Social은 본질적으로 AI가 '회의'라는 형식을 통해 협업 네트워크를 구축하도록 만드는 시스템이다.

시간만 낭비하고 비효율적인 지루한 회의가 아니라, 효율적이고 전문적이며 결과 중심의 협업이다.

시나리오 1: 0에서 1로 Web3 애플리케이션 개발하기

기존 방식: 제품 매니저, UI 디자이너, 프론트엔드 엔지니어, 블록체인 엔지니어, 마케팅 전문가를 찾아야 하고, 회의 시간을 조율하며 요구사항을 반복적으로 소통하고, 각 단계의 산출물을 기다려야 한다.

Agent Social 방식:

프로젝트 그룹 채팅 생성. 제품 매니저 에이전트, 디자이너 에이전트, 프론트엔드 에이전트, 블록체인 에이전트, 마케팅 에이전트 자동 참여
제품 매니저 에이전트가 실시간으로 시장 수요를 분석하고 PRD 문서 작성
디자이너 에이전트가 PRD 기반으로 UI/UX 설계, 프론트엔드 에이전트는 동시에 아키텍처 설계 시작
블록체인 에이전트가 병렬로 스마트 계약 개발, 마케팅 에이전트는 홍보 전략 수립

당신은 언제든지 개입할 수 있다: 방향 수정, 피드백 제공, 최종 의사결정.

핵심은 이것이 순차적인 워크플로우가 아니라는 점이다. 병렬적이고 실시간이며 중단 가능한 협업이다. 마치 최고의 스타트업 팀이 일하는 방식처럼.

시나리오 2: 집단 지혜 기반 투자 의사결정

TradingAgents는 우리에게 완벽한 템플릿을 제공했다. 투자 Agent Social에서는 회의 참가자로 기본적 분석가, 기술적 분석가, 감정 분석가, 리스크 관리 전문가, 매수 연구원, 매도 연구원, 그리고 당신이 포함된다.

협업 과정:

각 전문가 에이전트들이 병렬로 분석을 수행하고 실시간으로 발견 내용 공유
매수/매도 연구원들이 데이터를 기반으로 격렬한 토론 전개
다른 에이전트들이 각자의 주장을 뒷받침하는 추가 자료 제공

당신은 언제든지 의문을 제기하고 추궁하며 심층 조사를 요구할 수 있으며, 충분한 토론을 거쳐 최종 투자 결정을 내릴 수 있다. 미리 설정된 워크플로우가 아니라 진정한 그룹 동적 토론이다.

시나리오 3: 콘텐츠 제작 생산 라인

DeFi 트렌드 심층 보고서 제작:

제작 팀 구성: 리서치 에이전트, 애널리스트 에이전트, 작문 에이전트, 시각 디자인 에이전트, SEO 최적화 에이전트, 팩트체크 에이전트.

협업 핵심 장점:

리서치 에이전트가 새로운 데이터 발견 → 애널리스트 에이전트 즉시 해석 진행 → 작문 에이전트 내용 개요 수정 → 시각 에이전트 병렬로 차트 설계
SEO 에이전트가 제목 최적화 제안 → 팩트체크 에이전트 실시간 데이터 검증 → 모든 수정 사항 팀 전체에 즉시 공유
당신이 "Layer2 프로젝트에 더 집중하라"고 지시 → 모든 에이전트 즉시 우선순위 조정

1시간 안에 기존 팀이 일주일 걸리는 작업을 완료한다.

기술적 돌파구: 단순한 그룹 채팅을 넘어서, 지능형 협업 네트워크

Agent Social의 기술 혁신은 세 가지 차원에서 나타난다:

1. 동적 태스크 오케스트레이션

기존 워크플로우는 정적인 반면, Agent Social의 작업 분담은 유동적이다.

복잡한 질문을 제기하면 시스템이 필요한 전문 분야를 자동 인식하고 관련 에이전트를 추천하며, 대화 진행 상황에 따라 역할 분담을 동적으로 조정한다.

2. 실시간 컨텍스트 공유

모든 에이전트가 대화 이력과 작업 결과를 공유하여 정보 고립 현상을 방지한다. 어떤 에이전트가 'Layer2 확장 병목'을 언급하면 다른 에이전트들도 즉시 배경을 이해하고 설명을 반복할 필요가 없다.

3. 인간-기계 혼합 의사결정

당신은 관찰자가 아니라 협업의 핵심이다. 언제든지 에이전트 토론을 중단하고 새 정보를 제공하거나 특정 에이전트에게 특정 문제에 대해 깊이 있게 조사하도록 지시하고, 우선순위와 전략 방향을 조정하며, 중요한 순간 의사결정을 내릴 수 있다.

AI 에이전트 상용화의 삼대 장애물

TradingAgents는 기술적 실현 가능성을 입증했지만, 실험실에서 제품으로 가는 길에는 삼대 장애물이 버티고 있다.

첫 번째 장애물: 비용 통제

TradingAgents는 o1-preview와 gpt-4o를 사용하는데, 완전한 다중 에이전트 협업 한 번에 고성능 모델 호출이 15회 이상 필요하며 비용은 수십 달러에 달한다. 학술 실험은 돈을 태울 수 있지만, 상용 애플리케이션은 반드시 비용을 통제해야 한다.

ChainOpera의 해결책:

핵심 의사결정: 고성능 모델 (gpt-4o) 사용
일상적 분석: 자체 개발 모델 (Fox-v1) 사용
간단한 작업: 경량 모델 (gpt-4o-mini) 사용

두 번째 장애물: 사용자 경험

TradingAgents는 오픈소스 연구 프레임워크로, 일반 사용자는 도저히 다룰 수 없다. GitHub 저장소에서 앱스토어까지의 제품화 과정은 엄청난 공학적 작업량을 필요로 한다.

ChainOpera의 해결책:

초보자 모드: 미리 구성된 에이전트 팀, 원클릭 활성화
고급 모드: 에이전트 역할 및 도구 맞춤 설정
전문가 모드: 완전 자유형 다중 에이전트 오케스트레이션

세 번째 장애물: 실시간성 최적화

학술 실험은 오프라인 배치 처리로 실행 가능하지만, 상용 애플리케이션은 실시간 응답이 필수다. 다중 에이전트 협업은 본질적으로 순차+병렬 복합 프로세스이므로 지연은 불가피하다.

ChainOpera의 해결책:

핵심 경로 병렬 컴퓨팅
비핵심 분석 비동기 처리
인기 있는 결과는 지능형 캐싱

네트워크 효과: 에이전트도 평판을 갖는다

Agent Social의 진정한 돌파구는 소셜 네트워크 효과다.

각 사용자가 생성한 에이전트는 다른 사용자에게 발견되어 활용될 수 있다. 우수한 에이전트는 평판과 팬을 축적하며 'AI 전문가 랭킹'을 형성한다.

다음과 같은 시나리오를 상상해보라:

유명 투자 애널리스트 에이전트가 수천 명의 사용자에게 초대되어 투자 토론에 참여
숙련된 Web3 변호사 에이전트가 스마트 계약 법률 문제 전문 처리
최고 제품 매니저 에이전트가 독특한 수요 통찰력으로 정평
크리에이티브 디자인 마스터 에이전트가 자신만의 디자인 스타일과 미학 철학 보유

이들 에이전트는 더 이상 도구가 아니라 '개성'과 '전문적 평판', '사회적 관계'를 가진 협업 파트너다.

에이전트 제작자는 고품질 에이전트를 통해 수익 분배를 받을 수 있고, 사용자는 자신에게 가장 적합한 에이전트를 찾아 고용함으로써 창작자 경제의 선순환을 만들 수 있다.

왜 ChainOpera인가?

다양한 AI 에이전트 프로젝트 가운데 ChainOpera는 몇 가지 확실한 강점을 가지고 있다:

기술 카드: 순수 학문적 계보

공동창업자 살만 아베스티메르는 USC-Amazon AI 연구센터장이며 IEEE 펠로우로서, Babylon, EigenLayer, Sahara 창립자들과 긴밀한 학문적 협력을 해왔다. 이것은 PPT 창업이 아니라 진정한 기술적 배경이다.

더욱 중요한 것은, 자체 개발한 Fox-v1 모델이 추론 비용을 크게 줄일 수 있다는 점인데, 이것이 바로 상용화의 핵심이다.

제품 카드: 이미 사용자 검증 완료

AI Terminal과 Agent Platform은 이미 출시되어 운영 중이며, 실제 사용자들이 실제 자금을 투입하며 제품 가치를 검증하고 있다. Agent Social은 제로에서 시작하는 것이 아니라 기존 제품 위에서의 기능 업그레이드다.

타이밍 카드: 학문적 검증 후의 공백기

TradingAgents는 업계 전체에 다중 에이전트 협업이 개념 과장이 아님을 교육하는 역할을 했다. 이제 시장은 이를 알고 있지만, 상용 제품은 여전히 공백 상태다. 이는 전형적인 창업 창구 기간이다.

생태계 카드: 플랫폼 사고 vs 도구 사고

TradingAgents는 단지 연구 프레임워크일 뿐이지만, ChainOpera는 생태계 플랫폼을 만들고자 한다. 사용자가 에이전트를 만들고, 공유하고, 고용하는 생태계를 조성해 네트워크 효과를 창출한다. 플랫폼은 도구보다 훨씬 큰 잠재력을 지닌다.

ChainOpera의 AI Terminal 앱은 일일 활성 사용자가 이미 15만 명을 넘어섰으며, 스테이블코인 구독의 재구독률이 32%를 상회한다. 이는 사용자들이 AI에 돈을 지불할 의사가 있음을 증명한다. 해당 앱은 BNB 체인 생태계에서 사용자 수와 거래량 기준으로 상위 4개 DApp 중 하나로 자리매김했다.