DeFi의 스마트한 진화: 자동화에서 에이전트파이(AgentFi)로의 발전 경로
저자: 0xjacobzhao 및 ChatGPT 4o
Lex Sokolin(Generative Ventures), Stepan Gershuni(cyber.fund), Advait Jayant(Aivos Labs)의 귀중한 조언에 감사드립니다. 작성 과정에서 Giza, Theoriq, Olas, HeyElsa, Almanak, Brahma.fi 등의 프로젝트 팀으로부터 피드백을 받았습니다. 본문은 객관성과 정확성을 추구하나 일부 견해는 주관적 판단을 포함하여 편차가 있을 수 있음을 양해 부탁드립니다.
현재 암호화폐 산업에서 스테이블코인 결제와 DeFi 애플리케이션은 실질적인 수요와 장기적 가치가 입증된 소수의 분야입니다. 동시에 다양한 에이전트(Agent)들이 점차 AI 산업에서 사용자 인터페이스로서 실제 구현 형태로 자리 잡으며, AI 역량과 사용자 니즈를 연결하는 핵심 중간 계층이 되고 있습니다.
Crypto와 AI의 융합 분야, 특히 AI 기술이 Crypto 애플리케이션에 환류되는 방향에서는 현재 세 가지 전형적인 시나리오에 초점이 맞춰져 있습니다:
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대화형 에이전트: 채팅, 동반, 어시스턴트 중심이며 대부분 일반 대규모 모델의 외각일 뿐이나 개발 진입장벽이 낮고 상호작용이 자연스러우며 토큰 보상과 결합되어 최초로 시장에 출시되어 사용자 관심을 끌었습니다.
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정보 통합형 에이전트: 온라인 및 체인 내 정보의 지능적 통합에 집중합니다. Kaito, AIXBT 등은 온라인이지만 체인 외부인 정보 검색 통합 분야에서 성공했으나 체인 내 데이터 통합은 여전히 탐색 단계이며 두드러진 프로젝트는 없습니다.
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전략 실행형 에이전트: 스테이블코인 결제와 DeFi 전략 실행을 핵심으로 Agent Payment와 DeFAI 두 방향을 발전시켰습니다. 이러한 에이전트들은 체인 내 거래 및 자산 관리 논리에 더 깊이 통합되어 과열된 병목 현상을 돌파하고 금융 효율성과 지속 가능한 수익을 갖춘 지능적 실행 인프라를 형성할 가능성이 있습니다.
본문은 DeFi와 AI의 융합 진화 경로에 집중하여 자동화에서 지능화까지의 발전 단계를 정리하고 전략 실행 에이전트의 인프라, 활용 가능성 및 핵심 과제를 분석합니다.
DeFi 지능화 3단계: Automation, Copilot, AgentFi로의 도약
DeFi 지능화의 진화 과정에서 시스템 능력을 세 단계로 나눌 수 있습니다: Automation(자동화 도구), Intent-Centric Copilot(의도 중심 어시스턴트), AgentFi(체인 상 스마트 에이전트).
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Automation은 규칙 트리거(Rule Trigger)와 유사합니다. 사전 설정된 조건에 따라 고정 작업을 수행하며, 예: 차익거래, 재조정, 익절/손절 등. 전략 생성이나 독립 작동은 불가능합니다.
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Copilot은 의도 인식과 의미 해석 능력을 도입하여 사용자가 자연어로 입력하면 시스템이 이해, 분해 후 실행 경로를 제안하지만 최종적으로는 사용자의 확인이 필요하며 실행 체인이 비폐쇄적입니다.
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AgentFi는 "인지 → 추론/전략 생성 → 체인 상 실행 → 진화"라는 완전한 지능적 폐쇄 사이클을 나타내며 체인 상 자율 실행 및 지속적 진화 능력을 갖춘 스마트 에이전트입니다.
프로젝트가 진정한 AgentFi에 속하는지를 판단하려면 다음 다섯 가지 핵심 기준 중 최소 세 가지를 충족해야 합니다:
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체인 상 상태/시장 신호를 자율적으로 인지 (정적 입력이 아닌 실시간 모니터링)
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전략 생성 및 조합 능력 보유 (사전 설정 전략이 아닌 컨텍스트에 따라 자체적으로 행동 계획을 수립)
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체인 상에서 자율적으로 작업 실행 가능 (사용자 상호작용 없이 swap/lend/stake 등의 복잡 작업 수행)
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지속적 상태 유지 및 진화 능력 보유 (에이전트는 수명주기를 가지며 장기간 실행되고 피드백에 따라 자기 조정 가능)
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Agent-Native 아키텍처 보유 (예: 전용 Agent SDK, 호스팅 실행 환경, Agent 미들웨어 등)
즉, 자동화 거래 ≠ Copilot, 더욱 ≠ AgentFi: 자동화 거래는 단순히 "규칙 트리거"이며, Copilot은 사용자 의도를 이해하고 작업 제안을 제공하지만 여전히 인간의 개입이 필요합니다. 반면 진정한 AgentFi는 "인지, 추론 및 체인 상 자율 실행 능력을 갖춘 스마트 에이전트"로서 인간의 개입 없이 전략 폐쇄 사이클과 지속적 진화를 완료할 수 있습니다.
DeFi 시나리오의 지능화 적합성 분석:
DeFi(탈중앙화 금융) 체계에서 핵심 시나리오는 자산 유통·교환 및 수익 중심 금융으로 나뉩니다. 이 두 시나리오가 지능화 경로에서 적합한 정도에 명확한 차이가 있다고 생각합니다:
1. 자산 유통 및 교환 시나리오
자산 유통 및 교환 시나리오는 원자적 상호작용이 중심이며 Swap 거래, 크로스체인 브릿지, 법정화폐 입출금 등을 포함합니다. 본질적 특징은 "의도 중심 + 단일 원자적 상호작용"이며 거래 과정은 수익 전략, 상태 유지, 진화 논리를 포함하지 않아 대부분 Intent-Centric Copilot의 경량 실행 경로에 적합하며 AgentFi에는 해당하지 않습니다.
엔지니어링 장벽이 낮고 상호작용이 간단하여 현재 시장의 대부분 DeFAI 프로젝트가 이 단계에 있으며 이는 AgentFi 폐쇄형 스마트 에이전트를 구성하지 않습니다. 그러나 소수의 고급 복잡 Swap 전략(예: 크로스자산 차익거래, 영구 헤지 LP, 레버리지 재조정 등)은 사실상 AI Agent의 접속이 필요하며 아직 초기 탐색 단계입니다.
2. 자산 수익 중심 금융 시나리오
자산 수익 중심 금융 시나리오는 명확한 수익 목표, 복잡한 전략 조합 공간, 동적 상태 관리 요구가 있어 AgentFi의 "전략 폐쇄 사이클 + 자율 실행" 모델과 자연스럽게 부합합니다. 핵심 특징은 다음과 같습니다:
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측정 가능한 수익 목표(APR/APY)로 에이전트가 최적화 함수를 수립하기 쉬움;
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다양한 전략 조합 공간으로 다중 자산, 다중 기간, 다중 플랫폼, 다중 상호작용 프로세스를 포함;
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작업이 빈번한 관리 및 실시간 조정이 필요하여 체인 상 스마트 에이전트(Agent)가 실행 및 유지 관리하기 적합함.
수익 기간, 변동 빈도, 체인 상 데이터 복잡성, 크로스 프로토콜 통합 난이도, 규제 제한 등 여러 요인으로 인해 다양한 수익 시나리오가 AgentFi 차원에서 적합성과 엔지니어링 실현 가능성에 큰 차이가 있으며 우선 순위는 다음과 같습니다:
높은 우선순위 사업 실행 방향:
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대출(Lending/Borrowing): 금리 변동이 추적 용이하고 표준화된 실행 로직을 갖추어 경량 스마트 에이전트에 적합함.
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수익 농사(Yield Farming): 풀의 동적 변화가 빈번하고 전략 조합 공간이 크며 수익 변동성이 높아 AgentFi가 연간 수익률과 상호작용 효율을 크게 최적화할 수 있으나 엔지니어링 구현은 일정한 도전이 있음;
중장기 탐색 가능 배치 방향:
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Pendle 수익권 거래: 시간 차원과 수익 곡선이 명확하여 에이전트가 만기 회전 및 풀 간 차익거래를 관리하기 적합함;
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Funding Rate 차익거래: 이론적 수익이 큼. 크로스 마켓 실행 및 체인 외 상호작용 과제 해결 필요하며 엔지니어링 난이도가 큼;
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LRT 동적 조합 구조: 정적 스테이킹은 부적합하며 LRT + LP + Lending 등의 전략 자동 조정을 시도 가능함.
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RWA 다중 자산 조합 관리: 단기 내 실현이 어려우며 에이전트는 조합 최적화 및 만기 전략에서 보조 역할을 할 수 있음.
DeFi 시나리오 지능화 프로젝트 소개:
1. 자동화 도구(Automation Infra): 규칙 트리거 및 조건 실행
Gelato는 DeFi 자동화의 초기 인프라 중 하나로 Aave, Reflexer 등의 프로토콜에 조건 기반 작업 실행을 지원했으나 현재는 Rollup as a Service 제공업체로 전환했습니다. 현재 체인 상 자동화의 주요 전장은 DeFi 자산 관리 플랫폼(DeFi Saver, Instadapp)으로 이동했습니다. 이 플랫폼들은 한도 주문 설정, 청산 보호, 자동 리밸런싱, DCA, 그리드 전략 등의 표준화된 자동 실행 모듈을 통합합니다. 또한 일부 보다 복잡한 Defi 자동화 도구 플랫폼 프로젝트가 있습니다:
Mimic.fi(https://www.mimic.fi/)
Mimic.fi는 Arbitrum, Base, Optimism 등의 체인에서 프로그래밍 가능한 자동화 작업을 구축할 수 있는 체인 상 자동화 플랫폼으로 DeFi 개발자 및 프로젝트 팀을 대상으로 합니다. 핵심은 'if-then' 규칙 트리거를 통해 크로스 프로토콜 작업의 자동 실행을 실현하며 아키텍처는 Planning(작업 및 트리거 정의), Execution(의도 방송 및 실행 입찰), Security(삼중 검증 및 보안 제어) 세 계층으로 나뉩니다. 현재는 SDK 접근 방식을 사용하며 제품은 초기 배포 단계에 있습니다.
AFI Protocol(https://www.afiprotocol.ai/)
AFI Protocol은 알고리즘 기반의 에이전트 실행 네트워크로 7×24시간 비托管 자동화 작업을 지원하며 DeFi의 실행 분산, 전략 진입장벽, 위험 대응 문제 해결에 집중합니다. 기관 및 고급 사용자를 대상으로 하며 편집 가능한 전략, 권한 관리, SDK 도구를 제공하고 수익형 스테이블코인 afiUSD를 네이티브 자산으로 출시했습니다. 현재 Sonic Labs 내부 테스트 단계에 있으며 공개 출시 또는 일반 사용자에게 개방되지 않았습니다.
2. 의도 중심 어시스턴트(Intent-Centric Copilot): 의도 표현 및 실행 제안
2024년 말 DeFAI 개념이 한때 인기를 끌었으나 Meme 토큰 중심의 투기적 과열을 제외하면 대부분의 프로젝트는 본질적으로 Intent-Centric Copilot 유형에 속합니다—즉 자연어로 사용자 의도를 표현하면 시스템이 거래 제안을 제공하거나 기본 체인 상 작업을 완료합니다. 핵심 능력은 여전히 '의도 인식 + Copilot 방식 보조 실행' 단계에 머물러 있으며 완전한 전략 폐쇄 사이클 및 지속적 최적화 메커니즘을 형성하지 못했습니다. 많은 제품이 의미 이해, 크로스 프로토콜 호출, 피드백 응답 등에서 명백한 단점을 보이며 사용자 경험은 전반적으로 좋지 않고 기능 범위도 상대적으로 제한적입니다.
HeyElsa(https://app.heyelsa.ai/)
HeyElsa는 Web3 시나리오에 특화된 AI Copilot로 자연어 상호작용을 통해 사용자가 거래, 크로스체인 브릿지, NFT 구매, 손절 설정, Zora 토큰 생성 등 다양한 체인 상 작업을 수행할 수 있게 지원합니다. 다양한 기능을 갖춘 대화형 암호화 어시스턴트로서 초보 사용자부터 고급 트레이더(degen 그룹 포함)까지 포괄하며 현재 10여 개 주요 블록체인과 실시간 상호작용을 지원합니다. 현재 플랫폼의 일평균 거래량은 이미 100만 달러에 달하며 일일 활성 사용자는 3,000~5,000 명을 유지하고 있으며 시스템은 수익 최적화 전략 및 자동화된 의도 실행 모듈을 통합하여 AgentFi 애플리케이션의 기초 능력 프레임워크를 초기 구축했습니다.
Bankr(https://bankr.bot/)
Bankr는 AI, DeFi, 소셜 시나리오를 통합한 의도 거래 어시스턴트로 사용자는 X 플랫폼 또는 전용 터미널에서 자연어로 명령을 내려 Swap, 지정가 주문, 크로스체인 브릿지, 토큰 발행, NFT 민팅 등의 작업을 완료할 수 있으며 Base, Solana, Polygon, 이더리움 메인넷을 지원합니다. Bankr는 Intent → 컴파일 → 실행 체인을 완전히 구축하여 극도로 간단한 거래 경험과 소셜 환경 내 무단절 조작을 강조하며 토큰 보상과 수익 분배 메커니즘을 통해 생태계를 활성화합니다.
Griffain(https://griffain.com/)
Griffain은 Solana에 배포된 다기능 AI Agent 플랫폼으로 사용자가 Griffain Copilot과 자연어로 상호작용하여 자산 조회, Swap, NFT 거래, LP 관리 등의 체인 상 작업을 수행할 수 있습니다. 플랫폼은 다수의 스마트 에이전트 모듈을 내장하고 커뮤니티 참여를 통한 Agent 생성 및 공유를 장려합니다. 기술적으로 Anchor Framework 및 Jupiter, Tensor 등의 구성 요소를 기반으로 모바일 적합성과 프론트엔드 조합성을 강조합니다. 현재 10개 이상의 핵심 Agent 모듈을 지원하며 강력한 실행 능력과 생태계 연동성을 갖추고 있습니다.
Symphony(https://www.symphony.io/)
Symphony는 AI Agent의 체인 상 실행 인프라로 의도 모델링, 지능적 경로 발견, RFQ 실행, 계정 추상화를 포함한 풀스택 시스템을 구축하여 DeFi 지능 실행 계층의 핵심 모듈이 되는 것을 목표로 합니다. 플랫폼은 대화형 어시스턴트 Sympson을 출시하여 시세 조회 및 전략 제안 기능을 갖추고 있으나 체인 상 실행은 아직 개방되지 않았습니다. Symphony는 AgentFi에 필요한 핵심 구성 요소를 제공하여 미래에 다중 Agent의 협업 실행 및 크로스체인 운영을 지원할 수 있습니다.
Hey Anon(https://heyanon.ai/)
HeyAnon은 의도 상호작용, 체인 상 실행, 정보 분석을 결합한 DeFAI 플랫폼으로 다중 체인 배포(Ethereum, Base, Solana 등) 및 크로스체인 브릿지(LayerZero, deBridge)를 지원합니다. 사용자는 자연어로 Swap, 대출, 스테이킹 등의 작업을 완료하고 체인 상 감정 및 시장 동향 분석을 받을 수 있습니다. 프로젝트 창립자 Sesta의 높은 관심에도 불구하고 현재는 여전히 Copilot 단계이며 핵심 전략 및 실행 지능은 완전히 구현되지 않았으며 장기적 발전은 계속 관찰이 필요합니다.
위 평가 체계는 제품의 현재 이용 가능성, 사용자 경험, 공개 로드맵의 실행 가능성 기반으로 평가되며 어느 정도 주관성이 있습니다. 코드 보안 검사는 포함되지 않으며 투자 조언도 아니므로 이해 부탁드립니다.
3. AgentFi 스마트 에이전트: 전략 폐쇄 사이클 및 자율 실행
우리는 AgentFi가 Intent Copilot보다 더 고등한 형태의 DeFi 지능화 도약이라고 생각합니다. Agent는 독립적인 수익 전략과 체인 상 자동 실행 능력을 갖추어 사용자의 전략 실행 효율과 자금 활용도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 2025년 우리는 점점 더 많은 AgentFi 프로젝트가 출시되거나 제품을 기획 중인 것을 기쁘게 보고 있으며 주로 대출 및 수익 농사 방향에 집중하고 있으며 대표적인 프로젝트로는 Giza ARMA, Theoriq AlphaSwarm, Almanak, Brahma, Olas 시리즈 등이 있습니다.
Giza ARMA(https://arma.xyz/)
ARMA는 Giza가 출시한 스마트 에이전트 제품으로 스테이블코인의 크로스 프로토콜 수익 최적화를 위해 설계되었습니다. Base 네트워크에 배포되어 Aave, Morpho, Compound, Moonwell 등 주요 대출 프로토콜을 지원하며 크로스 프로토콜 재조정, 자동 복리, 스마트 환전 등의 핵심 기능을 갖추고 있습니다. ARMA 전략 시스템은 스테이블코인 APR, 거래 비용, 수익 차이를 실시간으로 모니터링하여 자금 배분을 자동 조정하며 실측 수익이 정적 보유보다 눈에 띄게 높습니다. 아키텍처는 스마트 계정, Session Key, 핵심 에이전트 로직, 프로토콜 접속, 리스크 관리, 회계 모듈로 구성되어 비托管 모드에서 안전하고 효율적인 자동 실행을 보장합니다.
ARMA는 현재 완전히 출시되어 지속적으로 반복 개발 중이며 모듈화 아키텍처, 보안 메커니즘, 우수한 초기 운영 데이터 덕분에 DeFi 자동화 수익 관리에서 가장 실현 가능한 Agent 제품 중 하나가 되었으며 현재 아이디어 깊이와 제품 실용성을 모두 갖춘 소수의 AgentFi 프로젝트 중 하나입니다.
참고 리서치 보고서 링크: 《스테이블코인 수익의 새로운 패러다임: AgentFi에서 XenoFi로》
Theoriq(https://www.theoriq.ai/)
Theoriq Alpha Protocol은 DeFi 시나리오에 특화된 다중 스마트 에이전트 협업 프로토콜로 핵심 제품 Alpha Swarm은 유동성 관리에 집중하여 "인지-결정-실행"의 전 체인 자동화 폐쇄 사이클을 구축하는 것을 목표로 합니다. Portal(체인 상 신호 인식), Knowledge(데이터 분석 및 전략 선택), LP Assistant(전략 실행) 세 종류의 Agent로 구성되어 인위적 개입 없이 동적 자산 배분 및 수익 최적화를 실현할 수 있습니다. 저변의 Alpha Protocol은 Agent 등록, 통신, 매개변수 설정, 개발 도구 지원을 제공하여 전체 Swarm 협업 시스템의 운영 기반이 되며 DeFi의 "스마트 에이전트 운영 체제"로 간주됩니다. AlphaStudio를 통해 사용자는 다양한 Agent를 찾아보고 호출하며 조합하여 모듈화되고 확장 가능한 자동화 거래 전략 네트워크를 구축할 수 있습니다.
Kaito Capital Launchpad의 첫 번째 프로젝트로서 Theoriq은 최근 8400만 달러의 커뮤니티 모금을 완료하고 TGE를 앞두고 있으며 AlphaSwarm Community Beta 테스트넷을 최근 출시하였으며 메인넷 버전도 곧 정식 발표될 예정입니다.
참고 리서치 보고서 링크: 《Theoriq 리서치: 유동성 농사 수익의 AgentFi 진화》
Almanak(https://almanak.co/)
Almanak은 DeFi 전략 자동화를 위한 스마트 Agent 플랫폼으로 비托管 보안 아키텍처와 Python 전략 엔진을 결합하여 트레이더 및 개발자가 지속 실행 가능한 체인 상 전략을 배포하도록 지원합니다.
플랫폼 핵심은 Deployment(실행 구성 요소), Strategy(전략 로직), Wallet(Safe+Zodiac 보안 모듈), Vault(전략 자산화)로 구성되어 수익 최적화, 크로스 프로토콜 상호작용, 유동성 제공, 자동 거래를 지원합니다. 전통적인 DeFi 도구와 비교하여 Almanak은 AI 지원 시장 인식 및 리스크 관리 능력을 더욱 강조하며 24/7 지능형 실행 능력을 이미 갖추고 있으며 다중 스마트 에이전트 및 AI 결정 시스템 도입을 계획하여 차세대 AgentFi 인프라를 구축하고자 합니다.
Almanak의 전략 시스템은 Python 기반의 상태 기계 프로그램으로 각 Agent의 "결정 두뇌" 역할을 하며 시장 데이터, 지갑 상태, 사용자 설정 조건에 따라 자동으로 체인 상 작업을 수립하고 실행합니다. 플랫폼은 완전한 Strategy Framework를 제공하여 체인 상 거래, 대출, 유동성 제공 등의 작업 모듈(Action Bundle)을 캡슐화하며 저수준 계약 코드 작성 없이 암호화 격리, 권한 제어, 모니터링 메커니즘을 통해 전략의 비밀성과 실행 보안을 보장합니다. 사용자는 SDK로 전략을 작성할 수 있으며 향후 자연어로 전략 생성을 지원하여 복잡한 로직에서 논코드 경험까지 원활한 전환을 실현할 예정입니다.
현재 제품은 이더리움 메인넷 기반의 USDC 대출 Vault를 출시했으며 보다 복잡한 거래 전략은 테스트 단계로 화이트리스트 신청이 필요합니다. Almanak은 곧 cookie.fun의 cSNAPS 캠페인에 참여하여 커뮤니티 공모를 진행할 예정이며 기대됩니다.
Brahma(https://brahma.fi/)
Brahma는 "스마트 자본 조정 계층(The Orchestration Layer for Internet Finance)"을 지향하며 체인 상 계정, 실행 로직, 체인 외 결제 프로세스를 추상화하여 사용자와 개발자가 체인 상 및 현실 세계 자산을 효율적으로 공동 관리할 수 있도록 지원합니다. Smart Accounts, 지속 실행되는 체인 상 Agents, Capital Orchestration Stack을 통해 백엔드 운영 및 유지보수가 필요 없는 지능형 자금 관리 경험을 제공합니다.
현재 출시된 대표적인 Agents:
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Felix Agent: feUSD 부채 포트폴리오 금리 자동 최적화, 청산 방지, 이자 절감;
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Surge & Purge Agent: 변동 추적 및 자동 거래 실행;
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Morpho Agent: Morpho 금고 자금 배치 및 재조정;
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ConsoleKit 프레임워크: 임의의 AI 모델 접속 지원, 전략 및 자산 관리 통합 실행.
Olas(https://olas.network/)
Olas Network가 출시한 AgentFi 제품 BabyDegen 시리즈에는 Modius Agent와 Optimus Agent가 포함되어 모두 체인 상에 배포되었으며 다중 체인 생태계(Solana, Mode, Optimism, Base)를 포괄하고 있으며 완전한 체인 상 상호작용 능력, 전략 실행 능력, 자율 자산 관리 메커니즘을 갖추고 있습니다.
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BabyDegen는 Solana에서 실행되는 AI 거래 에이전트로 CoinGecko 데이터 및 커뮤니티 전략 라이브러리를 기반으로 자동 매수매도를 실현하며 현재 Jupiter DEX와 통합되어 알파 테스트 단계에 있습니다.
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Modius Agent는 Mode 네트워크를 대상으로 USDC 및 ETH 포트폴리오 관리에 집중하며 Balancer, Sturdy, Velodrome과 통합되어 사용자가 선호도를 설정한 후 24/7 자동 전략 실행을 지원합니다.
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Optimus Agent는 Mode, Optimism, Base 세 메인넷과 호환되며 Uniswap, Velodrome 등 더 많은 프로토콜을 통합하여 유연한 다중 체인 전략 조합을 제공하며 중고급 사용자가 자동화 자산 관리 시스템을 구축하는 데 적합합니다.
Axal(https://www.getaxal.com/)
Axal의 핵심 제품 Autopilot Yield는 원스톱, 비托管, 검증 가능한 수익 관리 경험을 제공하며 Aave, Morpho, Kamino, Pendle, Hyperliquid 등의 주요 프로토콜을 통합하고 체인 상 전략 실행+리스크 통제를 핵심 설계 개념으로 삼아 일반 사용자가 복잡한 체인 상 수익 네트워크에 쉽게 진입할 수 있도록 지원합니다.
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Conservative 전략은 저위험, 주류 안정 수익 시나리오에 집중하며 주요 자금은 Aave 및 Morpho와 같은 검증된 플랫폼에 배치되며 연간 수익률은 약 5–7%입니다. TVL 모니터링, 손절 메커니즘, 주요 전략 선별을 통해 안정적 증가를 실현하며 자금 안전과 장기 수익을 추구하는 사용자에게 적합합니다.
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Balanced 전략은 중간 수준의 위험과 더 높은 수익 잠재력(10–20% APY)을 제공하며 래핑된 스테이블코인(feUSD, USDxL), 유동성 제공, 차익거래 중립 포지션 등의 전략을 사용합니다. 전략이 더욱 다양하며 수익 구성이 복잡하여 Axal의 자동 모니터링 및 동적 조정으로 노출을 제어합니다.
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Aggressive 전략은 고위험 고수익 선호 사용자를 대상으로 고레버리지 LP, 크로스 플랫폼 연결, 저유동성 자산 마켓메이킹, 변동성 포착 등을 포함하며 연간 수익률은 이론적으로 50%를 초과할 수 있습니다. Axal의 스마트 에이전트는 전략 레벨에서 손절, 자동 종료 및 재배치 로직을 설정하여 사용자가 고위험 환경에서 마지막 보호 장치를 갖도록 합니다.
Fungi.ag(https://fungi.ag/)
Fungi.ag는 USDC 수익 최적화를 위해 특별히 제작된 완전 자동 AI Agent로 Aave, Morpho, Moonwell, Fluid 등의 다수 대출 프로토콜 사이에서 자금을 자동으로 조정하여 수익률, 수수료, 위험 등의 요인에 따라 최적의 자본 배분을 실현합니다. 사용자는 수동 조작 없이 Session Key를 인증하기만 하면 비托管 모드에서 Agent가 전략을 자동 실행할 수 있습니다. 현재 Base 체인을 지원하며 Arbitrum 및 Optimism으로 확장할 계획입니다. Fungi는 Hypha 사용자 정의 전략 스크립트 인터페이스를 개방하여 커뮤니티가 DCA, 차익거래 등의 전략을 개발하고 DAO 및 소셜 플랫폼을 통해 생태계를 공동 구축할 수 있도록 지원합니다.
ZyFAI(https://www.zyf.ai/)
ZyFAI는 Base 및 Sonic 네트워크에 배포된 DeFi 스마트 어시스턴트 플랫폼으로 체인 상 상호작용 인터페이스와 AI 보조 모듈을 결합하여 사용자가 다양한 위험 선호도에서 지능형 자산 관리를 수행할 수 있도록 지원합니다. 핵심은 세 가지 전략으로 나뉩니다:
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Safe Strategy: 보수적인 사용자를 위해 설계되었으며 Aave, Morpho, Compound, Moonwell, Spark와 같이 감사 및 검증된 주요 프로토콜에 집중하여 USDC의 단일 예금 및 안정 수익 기회를 주력으로 하며 자산 안전과 장기 신뢰성을 강조합니다.
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Yieldor Strategy: 고위험 선호 사용자를 대상으로 2만 개의 ZFI 토큰을 보유해야 잠금 해제 가능하며 Pendle, YieldFi, Harvest Finance, Wasabi 등의 고수익 프로토콜을 포함하여 DEX LP, 수익 분할, 레버리지 Vault 등의 복잡한 전략을 지원하며 향후 Looping 및 Delta-neutral 등의 구조화 상품으로 확장할 예정입니다.
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Airdrop Strategy: 개발 중인 미래 전략으로 더 많은 에어드랍 보상을 받는 것을 목표로 합니다.
위 평가 체계는 제품의 현재 이용 가능성, 사용자 경험, 공개 로드맵의 실행 가능성 기반으로 평가되며 어느 정도 주관성이 있습니다. 코드 보안 검사는 포함되지 않으며 투자 조언도 아니므로 이해 부탁드립니다.
AgentFi의 현실적 경로와 고등 비전
불가피하게 대출(Lending)과 수익 농사(Yield Farming)는 AgentFi가 가장 진정한 가치를 가지며 단기간 내 가장 쉽게 실현 가능한 비즈니스 시나리오이며 DeFi 세계에서 이미 성숙하게 발전하였고 다음 공통 특성으로 인해 스마트 에이전트 도입에 자연스럽게 적합합니다:
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전략 공간이 광범위하고 최적화 가능한 차원이 많음: 대출은 최고 수익을 추구하는 것 외에도 금리 차익거래, 레버리지 순환, 부채 재융자, 청산 보호 등의 전략을 전개할 수 있음;
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수익 농사는 APR 추적, LP 재조정, 복리 재투자, 전략 조합 등 풍부한 전략 편성 공간을 포함함.
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고도로 동적이어서 스마트 에이전트의 실시간 인식과 응답에 적합함: 금리 변동, TVL 변동, 보상 구조 변화, 새 풀 출시, 새 프로토콜 출현 등은 최적 전략 경로에 영향을 미쳐 동적 조정이 필요함.
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실행 창 기회 비용이 존재하여 자동화 가치가 두드러짐: 자금이 최적 풀에 배치되지 않으면 수익이 낮아져 자동 이전이 필요함.
특히 언급할 점은 대출 관련 Agent가 데이터 구조가 안정적이고 전략이 비교적 간단하여 실현 가능성이 높다는 점입니다. 예를 들어 Giza의 Arma와 같은 대출 관련 AgentFi 프로젝트는 이미 정식 출시되었습니다. 반면 유동성 농사 관리는 가격 변동, 변동성 변화, 수수료 누적 상황에 실시간으로 응답해야 하므로 Agent의 데이터 인식, 전략 판단, 체인 상 실행에 매우 높은 요구를 하며 LP Agent는 시장 상태를 정확히 예측할 뿐 아니라 체인 상에서 동적 자산 재조정 및 수익 재배분 작업을 수행해야 하므로 엔지니어링 복잡도가 상대적으로 높아 Theoriq 등의 프로젝트가 해결하려는 문제입니다.
대출과 수익 농사를 제외하고 AgentFi의 적합성에 따라 중장기 탐색 가능 배치 방향에 대한 비전을 제시합니다:
Pendle 수익권 거래: 시간 차원과 수익 곡선이 명확하여 Agent가 만기 회전 및 풀 간 차익거래를 관리하기 적합함
Pendle은 "수익 분할 + 만기 메커니즘 + 수익권 거래"라는 독특한 구조로 AgentFi에 천연적인 전략 편성 공간을 제공합니다. 자산은 PT(Principal Token)와 YT(Yield Token) 두 가지로 나뉘며 전자는 만기에 인출 가능한 원금을 나타내며 안정적인 고정 수익 배치에 적합합니다. 후자는 수익권으로 수익이 변동하며 투기, 농사, 차익거래에 사용할 수 있습니다. 이 두 자산을 중심으로 사용자는 고정 수익 보유, YT 농사, 만기 자금 관리, 스프레드 차익거래, 포트폴리오 헤지 등 다양한 복잡 전략을 구축할 수 있습니다.
실제 시나리오에서 Pendle은 사용자 고통점이 많아 AgentFi 해법이 절실합니다. 예: 고수익 풀은 대부분 1~3개월 단기이며 만기 후 수동으로 다시 구성해야 함. 다른 풀의 YT 수익률 변동이 크고 추적 및 회전 비용이 높음. PT+YT 조합 전략은 복잡한 가격 판단 및 포지션 재조정을 포함합니다. 만약 AgentFi가 사용자의 수익 선호도와 위험 허용도에 따라 전략 식별, 유동성 배치, 만기 회전, 재배치까지 전 과정 자동화를 완료할 수 있다면 자금 효율과 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.
Pendle의 "기간성, 분할성, 동적성" 세 가지 특징은 AgentFi의 전략 표현 및 실행 경로와 매우 부합하며 특히 자동 재투자, 내재 수익 차익거래, 수익 풀 회전 등에서 고빈도, 고전략적 특성을 가지며 "수익 에이전트 Swarm" 또는 Portfolio Agent 시스템 구축에 매우 적합합니다. 미래에 의도 표현(예: "연간 10%, 6개월 후 인출 가능")과 자동 실행 프레임워크를 결합할 수 있다면 Pendle은 AgentFi 실현의 가장 대표적인 모듈 중 하나가 될 것입니다.
Funding Rate 차익거래: 이론적 수익이 큼. 하지만 크로스 마켓 크로스 체인 상호작용 과제 해결 필요하며 엔지니어링 난이도가 큼
체인 상 옵션 분야는 가격 책정 부재, 행사 복잡성, 조합성 부족 등의 이유로 점차 냉각되었으나 영구계약은 현재 체인 상 파생상품 중 가장 활발한 시나리오 중 하나이며 AgentFi와의 결합점도 제공합니다. Funding Rate Arbitrage, Basis Trading, 다중 플랫폼 헤지 등의 전략을 중심으로 AgentFi는 인식, 판단, 실행, 포트폴리오 관리의 지능적 능력을 발휘할 수 있습니다.
구조 설계상 AgentFi는 네 가지 핵심 모듈을 내장할 수 있습니다. 첫째, 데이터 인식 모듈은 체인 상 및 CEX의 Funding Rate, 포지션 비용, 시장 깊이를 실시간으로 수집합니다. 둘째, 지능형 의사결정 모듈은 차익거래 임계값, 레버리지 수준, 청산 경계에 따라 포지션 개시 및 재조정 여부를 동적으로 판단합니다. 셋째, 자동 실행 모듈은 조건이 트리거되면 즉시 포지션 배치 또는 익절 청산 작업을 완료합니다. 넷째, 포트폴리오 관리 모듈은 다중 체인, 다중 계정, 다중 전략의 협업 스케줄링을 지원할 수 있습니다.
그러나 현실적인 도전 과제는 다음과 같습니다. 첫째, 현재 체인 상 AgentFi는 대부분 스마트 계약 상호작용에 집중하고 있으며 CEX API에 직접 접속하는 일반 프레임워크를 갖추지 못했습니다. 둘째, 고빈도 전략은 실행 효율, Gas 비용, 슬리피지 제어에 매우 높은 요구를 합니다. 셋째, 복잡한 차익거래 시나리오는 일반적으로 다수의 Agent가 분업 협력해야 하며 Swarm 방식 협업을 반드시 실현해야 합니다.
Ethena의 Funding Rate 차익거래는 이미 고도로 자동화된 실행 시스템에 의존하고 있지만 Ethena는 현재 AgentFi 특징을 갖추지 않았습니다. 미래에 전략 모듈을 더욱 개방하고 분산형 Agent Swarm을 구축하며 의도 중심으로 자금 목표를 표현한다면 시스템은 자연스럽게 완전한 AgentFi 인프라로 전환될 수 있습니다.
Staking 및 Restaking: 전통적으로 AgentFi에 부적합하지만 LRT 동적 조합에는 일정한 가능성 존재
전반적으로 보면 전통적인 Staking 및 Restaking은 AgentFi에 적합한 응용 시나리오가 아니며 그 이유는 단일 체인 스테이킹 프로세스가 작업이 간단하고 수익이 안정적이며 결정이 단일하며 탈퇴 대기 시간이 길어 AgentFi가 강조하는 지능적 가치를 지탱하기 어렵기 때문입니다.
그러나 더 복잡한 Staking 구조에서는 AgentFi가 일정한 활용 공간을 가집니다. 첫째, stETH, rsETH와 같은 LST/LRT 유형 자산의 조합성에 집중하여 native ETH unstake 프로세스에 직접 접촉하지 않도록 합니다. 둘째, Restaking + 담보 + 파생상품 조합 전략을 중점적으로 구성하여 unstaking으로 인한 시간 지연을 우회합니다. 셋째, 지속 최적화된 모니터링 전략 Agent를 배포하여 AVS 리스크, APR 변동을 동적으로 평가하고 포지션을 재구성합니다.
또한 현재 Restaking 분야는 구조적 도전에 직면해 있습니다. 한편으로 시장 열기가 빠르게 냉각되었고 다른 한편으로 공급(스테이킹 ETH)과 수요(AVS 보안 수요)가 심각하게 불균형하며 자산 임대는 실질적인 응용 시나리오가 부족합니다. EigenLayer 및 Either.fi와 같은 주요 프로젝트들도 이미 전환을 시도하고 있습니다. 따라서 Staking/Restaking은 미래에 AgentFi의 모듈화 전략 구성 요소가 될 수 있으나 가장 핵심적인 응용 실현 시나리오가 아닐 수 있습니다.
RWA 자산: 미국 국채 프로토콜은 이상적인 시나리오가 아니며 다중 자산 조합 관리 구조는 탐색 가치 있음
현재 주류 RWA 프로토콜은 일반적으로 미국 국채(T-bills)를 기반 자산으로 하며 설계 중점은 사용자에게 안정적이고 안전하며 규정에 부합하는 체인 상 수익 운반체를 제공하는 데 있습니다. 그러나 AgentFi 관점에서 보면 이러한 제품은 자산 성격이 안정적(연간 수익률은 일반적으로 4~5% 구간에서 안정적이며 스프레드가 극히 작아 최적화 가능한 전략 공간이 부족), 작업 빈도가 낮음(명확한 록업 기간 및 재투자 주기로 빈번한 회전에 부적합하며 고빈도 복리 실현도 어려움), 규정 제한이 강함(투자자 KYC 검증 및 지역 제한 포함) 등의 특징으로 인해 고빈도 또는 전략 중심 스마트 에이전트 통합에 부적합합니다. 또한 각 프로토콜 간 자산 구조가 상호 운용되지 않아 Agent의 조합 라우팅 및 유동성 집합 작업을 제한합니다.
그럼에도 불구하고 AgentFi의 중장기 확장 경로가 될 수 있는 몇 가지 잠재적 방향이 있습니다:
1. 다중 자산형 RWA 구성 에이전트(RWA Multi-Asset Portfolio): 미래에 RWA 제품이 부동산, 신용채, 미수금 등 분야로 점차 확장됨에 따라 사용자는 "안정 수익 자산 바스켓을 구성하고 정기적으로 조정"하고자 하는 의도를 표현할 수 있습니다. 구성형 Agent는 정기적으로 자산 비중 조정, 만기 자산 재배치 등을 완료하여 장기적인 수익 안정기를 구축합니다.
2. RWA와 DeFi의 융합 구조(RWA-as-Collateral &托管 재사용): 일부 프로토콜은 tokenized T-bills를 DeFi 대출 시스템의 담보 자산으로 사용하는 것을 탐색하고 있습니다. 이 구조에서 Agent는 사용자가 자동 입금, 금리 비교, 담보 조정 등을 수행하도록 도와주어 이중 수익 경로를 형성할 수 있습니다. 만약 RWA 자산이 Pendle, Uniswap 등의 플랫폼
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