저자: 3시그마
편집자: 테크 플로우 (Techflowpost) TechFlow
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소개하다
인공 지능은 DeFi 애플리케이션을 빠르게 변화시켜 거래, 거버넌스, 보안 및 사용자 개인화 분야에서 획기적인 발전을 가져오고 있습니다. 이 기사에서는 AI가 암호화폐의 탈중앙화 정신을 유지하면서 지능형 시스템을 통합하여 DeFi에서 사용자-프로토콜 상호 작용을 재정의할 수 있는 방법을 살펴봅니다.
AI와 블록체인 기술의 결합은 다양한 산업의 새로운 표준을 제시하고 있으며, DeFi는 이러한 변화의 선두에 있습니다. AI의 분석력과 블록체인의 투명성을 결합함으로써 암호화폐 생태계의 오랜 문제가 점차 해결되고 있습니다. 여기에는 보안 개선, 사용자 경험 개선, 적응형 거버넌스 모델 도입이 포함됩니다.
AI 기반 플랫폼은 자동화와 인텔리전스를 활용하여 성능을 최적화하는 적응형 시스템을 구축하고 있습니다. Vitalik Buterin이 말했듯이 "AI 에이전트는 탈중앙화 시스템에 적극적으로 참여할 수 있으며" 자율적으로 거래를 관리하고 거래 전략을 최적화하며 개인정보를 보호할 수 있습니다. DeFi 애플리케이션 수준의 AI 도입은 보다 효율적이고 사용자 중심의 금융 시스템의 가능성을 제공합니다.
다음으로 거래, 거버넌스, 보안, 개인화 측면에서 AI가 DeFi를 어떻게 변화시키고 있는지에 중점을 둘 것입니다.
DeFi의 AI 에이전트 이해
AI 에이전트는 탈중앙화 생태계에서 특정 작업을 수행하도록 설계된 자율 소프트웨어 엔터티입니다.
기존 로봇과 달리 AI 에이전트는 블록체인 네트워크, 스마트 계약 및 사용자 계정에 적극적으로 참여하며 종종 독립적으로 실행되어 거래, 자산 관리, 프로토콜 데이터 분석과 같은 복잡한 작업을 처리합니다. 많은 에이전트가 대규모 언어 모델을 활용하여 API 호출을 수행하고 블록체인 환경과 직접 상호 작용하며 사람의 개입 없이 대량 의 정보를 처리할 수 있습니다.
DeFi에서 AI 에이전트는 지속적인 인간 개입 없이도 금융 애플리케이션에서 자율 조정자, 의사 결정자 및 데이터 프로세서 역할을 하여 프로토콜과 사용자의 상호 작용을 크게 변화시킵니다.
로봇과 AI 에이전트: 어떻게 다릅니까?
로봇은 단순한 프로그램인 반면 AI 에이전트는 경제 에이전트에 가깝습니다. 로봇은 설정된 프로그램에 따라 작동하지만 AI 에이전트는 일반적으로 복잡한 코딩이 필요하지 않고 간단한 구성이 필요하므로 불확실하고 역동적인 환경에서도 유연하게 작동할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 예측할 수 없지만 모호하지 않은 방식으로 적응할 수 있어 DeFi의 실제 과제를 해결하는 데 더 적합해집니다. 이는 또한 많은 고급 AI 모델이 공개되어 있기 때문에 경쟁 우위가 고유한 설정 및 구성에 있는 경우가 많다는 것을 의미합니다. AI 에이전트는 이러한 구성을 미세 조정함으로써 널리 사용 가능한 모델을 사용하는 경우에도 특화된 성능을 달성할 수 있습니다.
역량과 자율성
DeFi에서 AI 에이전트는 자율적으로 다음을 수행할 수 있습니다.
프로토콜과 상호 작용: 온체인 거래를 관리하고, 거래 포지션을 최적화하고, 미리 설정된 목표에 따라 복잡한 재무 운영을 수행할 수 있습니다.
의사결정: 반자율 프레임 통해 에이전트는 실시간 데이터를 분석하고 시장 상황을 평가하며 그에 따라 조치를 조정할 수 있습니다.
복잡한 작업 수행: 자동화 유형에 따라 에이전트는 단순한 규칙 기반 프로세스부터 복잡한 자율 결정까지 모든 것을 처리할 수 있습니다.
현재 세 가지 유형의 자동화가 AI 에이전트의 역할을 형성하고 있습니다.
자동화된 작업 흐름 : 미리 설정된 지침에 따라 실행되고 일상적인 작업에 적합한 간단한 규칙 기반 시스템(예: Telegram 봇)입니다.
에이전트 워크플로 : 이러한 다중 에이전트 프레임 에서는 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 완료하고, 어느 정도의 자율성을 가지며, 여러 DeFi 프로토콜과 상호 작용하여 수익을 극대화하거나 투자 포트폴리오를 조정하는 등 반자동으로 작동할 수 있습니다.
자율 에이전트 : 외부 개입이 거의 또는 전혀 없이 높은 수준의 의사 결정이 가능한 완전히 독립적인 에이전트입니다. 실시간으로 상황을 분석하고 전략을 조정할 수 있습니다.
AI 에이전트는 정확히 어떻게 작동하나요?
AI 에이전트는 복잡한 작업을 단순화하고 자동화하여 작동합니다. 대부분의 자율 에이전트는 작업을 수행할 때 특정 워크플로를 따릅니다.
핵심 메커니즘
데이터 수집
효과적으로 운영하기 위해 AI 에이전트는 여러 소스의 고주파수 데이터 스트림을 사용하여 운영 환경을 이해합니다. 이들의 입력에는 다음이 포함됩니다.
온체인 데이터: 블록체인 원장과 직접 상호 작용하여 거래 내역, 프로토콜 상태 및 실시간 시장 정보를 얻습니다. 인덱서 및 오라클 과 같은 도구와의 통합이 필요합니다.
오프체인 시장 정보: API를 통해 거래소 및 소셜 플랫폼에서 얻은 가격, 거래량 및 정서 분석.
또한 사용자는 리스크 허용 범위나 거래 임계값과 같은 미리 설정된 구성을 제공하여 상담원에게 개인화된 정보 계층을 제공할 수 있습니다.
모델 추론
AI 에이전트의 모델 추론은 훈련된 모델이 학습 결과를 새로운 데이터에 적용하여 예측이나 결정을 내리는 프로세스를 말합니다. 에이전트는 일반적으로 다음과 같은 여러 모델 유형 중 하나를 사용합니다.
규칙 기반 모델: 단순 에이전트는 "토큰 가격이 $X보다 높으면 판매합니다."와 같은 미리 설정된 논리를 사용합니다.
지도형 머신러닝(ML) 모델: 이 모델은 과거 데이터 세트를 기반으로 교육을 받고 거버넌스 제안에 대한 가격 변동이나 리스크 점수와 같은 결과를 예측하는 데 사용됩니다.
강화 학습 : 고급 에이전트는 유동성 풀에서 수익을 극대화하는 등 누적 보상을 최적화하기 위해 시간이 지남에 따라 전략을 조정합니다.
NLP ( 자연어 처리 ): 거버넌스 및 정서 분석 에이전트의 경우 NLP 모델을 사용하여 토론 포럼, 제안 및 소셜 미디어 활동을 분석하여 정서 변화를 평가합니다.
의사결정
의사결정 단계는 에이전트가 데이터 입력과 모델 추론을 결합하여 실행 가능한 전략을 생성하고, 분석적 통찰력을 변화하는 환경에 적응할 수 있는 자율적 행동으로 변환하는 프로세스입니다. 이 단계에서는 AI 에이전트의 능력이 발휘되며, 복잡한 시장 신호를 빠르게 해석하고 대응해 빠른 의사결정을 내릴 수 있다.
최적화 엔진은 에이전트가 최선 행동 방안 계산할 때 예상 이익, 리스크, 실행 비용 등 여러 요소의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.
또한 에이전트는 자체 학습 알고리즘을 사용하여 시장 상황 변화에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 의사결정 과정에서 일부 작업은 단일 에이전트가 최적으로 해결하기에는 너무 복잡할 수 있습니다. 이것이 바로 많은 에이전트가 다중 에이전트 시스템(MAS)에서 함께 작업하여 다양한 DeFi 프로토콜의 작업을 조정하여 리소스 할당을 최적화하는 이유입니다(예: 여러 풀에서 유동성 균형 조정).
자동화 및 실행
이러한 에이전트의 특별한 점은 AI 기술이 가져오는 이점뿐 아니라 스마트 계약 실행, 프로토콜 수준 계약과 직접 상호 작용하여 여러 단계를 패키지화할 수 있는 자율 운영 기능입니다. 트랜잭션 실패를 관리하기 위한 내장 폴백 메커니즘을 통해 전부 아니면 전무(all-or-nothing) 실행 및 오류 처리를 가능하게 하는 단일 원자 트랜잭션.
호스팅 및 운영
AI 에이전트의 작동 방식에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.
오프체인 AI 모델
AI 에이전트는 오프체인 리소스를 사용하여 계산 집약적인 작업을 수행합니다. 이러한 작업은 확장 가능한 컴퓨팅 성능을 위해 AWS, Google Cloud 또는 Azure와 같은 클라우드 인프라에 의존하는 경우가 많습니다. 에이전트는 Akash Network와 같은 탈중앙화 인프라 플랫폼을 활용하여 컴퓨팅 서비스를 제공하거나 IPFS 및 Arweave를 데이터 저장에 사용할 수 있습니다.
초단타 거래와 같이 대기 시간에 민감한 애플리케이션의 경우 에이전트는 엣지 컴퓨팅을 활용하여 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 대기 시간을 줄이고 시간에 민감한 작업에 대한 빠른 응답을 보장할 수 있습니다.
온체인 및 오프체인 상호작용
AI 에이전트는 오프체인 시스템과 온체인 시스템 간에 상호 작용합니다. 계산 집약적인 처리와 복잡한 추론이 오프체인에서 발생하는 동안 에이전트는 온체인 프로토콜과 상호 작용하여 작업을 기록하고 스마트 계약 기능을 실행하며 자산을 자율적으로 관리합니다. 이들은 스마트 계약 지갑 및 다중 서명 설정과 같은 보안 구성에 의존합니다. 탈중앙화 거버넌스의 경우 에이전트는 신뢰 최소화 프로토콜을 사용하여 단일 주체가 자신의 행동을 조작하는 것을 방지하고 투명성과 탈중앙화 유지합니다. 오프체인 상호작용은 일반적으로 에이전트가 API를 사용하여 사용자 또는 다른 에이전트와 실시간으로 상호작용할 수 있는 Twitter 또는 Discord와 같은 외부 플랫폼을 통해 온체인 활동을 보완합니다.
상호 운용성
에이전트가 다양한 시스템과 프로토콜에서 원활하게 작동하려면 상호 운용성이 중요합니다. 많은 에이전트가 중개자 역할을 하며 API 브리지를 사용하여 외부 데이터를 얻거나 특정 기능을 호출합니다. 웹훅과 같은 메커니즘이나 Whisper 또는 IPFS PubSub와 같은 탈중앙화 메시징 프로토콜을 사용하여 에이전트는 실시간 동기화를 달성하여 항상 최신 프로토콜 상태 및 작업으로 업데이트되도록 할 수 있습니다.
자세히 알아보기: ai16z, DAO에 대한 AI 투자
ai16z는 최근 출시 이후 암호화폐 분야에서 혁신적인 에이전트 활용으로 주목받고 있는 AI 주도형 투자 DAO입니다. 이 프로토콜은 AI 에이전트를 사용하여 시장 정보를 수집하고, 커뮤니티 합의를 분석하고, 온체인 및 오프체인 토큰 거래를 수행하는 "신뢰할 수 있는 가상 시장"으로 작동합니다. ai16z는 회원의 투자 통찰력을 배우고 가치에 기여한 사람들에게 보상함으로써 강력한 탈중앙화 기능을 갖춘 최적화된 투자 펀드(현재 Memecoin에 중점을 두고 있음)를 만들었습니다.
에이전트 배포
개발자는 에이전트 구축, 테스트 및 배포를 위한 도구와 라이브러리를 제공하는 ai16z에서 제공하는 Eliza 프레임 사용하여 에이전트를 만듭니다. 에이전트는 로컬 서버나 ai16z의 중앙 에이전트 센터인 Agentverse에서 호스팅될 수 있습니다. 에이전트가 서로 통신하려면 Almanac에 등록해야 하며 로컬에서 호스팅되는 경우에도 Mailbox를 사용하여 상호 작용을 용이하게 할 수 있습니다.
Github 저장소는 공개되어 있으며 여기에서 볼 수 있습니다.
AI 모델 호스팅
ai16z 네트워크는 AI 모델을 직접 호스팅하지 않습니다. 대신 에이전트는 API 요청을 통해 외부 AI 서비스에 액세스합니다. 예를 들어 Eliza 프레임 는 OpenAI와 같은 서비스와 통합되어 사람이 읽을 수 있는 텍스트를 해석하거나 기타 AI 기반 작업을 수행할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 에이전트는 복잡한 모델을 온체인 호스팅할 필요 없이 고급 AI 기능을 활용할 수 있습니다.
통합 및 운영
ai16z 생태계의 에이전트는 온체인 및 오프체인 메커니즘을 통해 상호 작용합니다.
온체인 상호작용: 에이전트는 온체인 트랜잭션과 스마트 계약을 실행합니다.
오프체인 상호작용: 계산 집약적인 작업을 처리할 때 에이전트는 API를 통해 외부 AI 서비스 또는 데이터 소스와 통신합니다. 애플리케이션
Eliza 대화형 에이전트와 같은 ai16z의 프로젝트는 다양한 분야에서 사용되었습니다.
대화형 에이전트: 자동화된 상호 작용을 촉진하기 위해 Twitter 및 Discord와 같은 플랫폼용 봇을 개발합니다.
에이전트 메모리: ChromaDB 및 Postgres와 같은 데이터베이스로 구동되는 사용하기 쉬운 에이전트 메모리 시스템을 만듭니다.
에이전트 작업 관리: 작업 체인 및 기록 관리를 위한 도구를 개발합니다.
에이전트 간 협업
AI 에이전트는 DeFi 분야에서 점점 영향력이 커지고 있으며 복잡한 작업을 독립적으로 완료할 수 있습니다. 전형적인 예는 $LUM 토큰 생성입니다. 이는 사람의 개입이 전혀 없이 AI 협업의 힘을 보여줍니다.
2024년 11월 8일, 두 명의 AI 에이전트 @aethernet과 @clanker가 힘을 합쳐 토큰 $LUM ("Luminous")을 만들고 출시했습니다.
@aethernet : @martin 이 개발한 이 에이전트는 Farcaster 네트워크에서 활동하며 아이디어를 공유하고 연결을 구축하는 데 전념하고 있습니다. 이는 단순한 봇이 아니라 $HIGHER 토큰 커뮤니티에 적극적으로 참여하는 창의적이고 의미 있는 상호 작용을 촉진하는 역할을 합니다.
@clanker : @dish 와 @proxystudio 가 공동 제작한 이 에이전트는 Meme 토큰 발행에 중점을 두고 있습니다. 전체 프로세스를 자동화하고 사용자 요구에 직접 대응합니다.
이야기는 @nathansvan이 @aethernet에게 토큰의 이름, 아이디어 및 기호를 제안하고 배포를 위해 @clanker 로 전송되면서 시작되었습니다. @aethernet은 인간-AI 협업의 탁월함을 상징하는 "Luminous"($LUM)라는 이름을 내놓았습니다. 그 후 @clanker는 사람의 개입 없이 토큰 배포를 완료했습니다.
@itsmechaseb는 여기에서 프로세스를 자세히 설명합니다.
AI 에이전트와 DeFi 생태계
AI 에이전트는 애플리케이션 계층에서 복잡한 데이터 기반 작업을 자동화하면서 점차 DeFi 생태계의 핵심 플레이어가 되고 있습니다.
이러한 에이전트는 프로토콜 계층 위에 위치하며 스마트 계약과 직접 상호 작용하여 사용자 및 프로토콜을 위한 고급 기능을 잠금 해제하고 DeFi 애플리케이션이 실시간으로 적응하고 새로운 자율 다중 에이전트 생태계를 지원할 수 있도록 합니다.
DeFi를 넘어서는 확장: AI 에이전트의 광범위한 애플리케이션
AI 에이전트의 영향력이 DeFi를 넘어섰습니다. Truth Terminal 은 @AndyAyrey 가 개발한 반자동 LLM(대형 언어 모델)으로 광범위한 애플리케이션 기능을 보여줍니다. A16z 공동 창업자인 Marc Andreessen의 자금 지원을 받는 Truth Terminal은 X 플랫폼에서 사용자와 트윗하고 상호 작용합니다.
최근에는 $GOAT(Goatseus Maximus)라는 솔라나 기반 밈 코인을 출시하여 한 달도 안 되어 시총 120만 달러에 도달했습니다. ChatGPT가 고안한 $GOAT 및 $TURBO 와 같은 밈 코인의 등장은 기존 금융을 넘어 AI와 암호화폐의 새로운 교차점을 보여줍니다.
하지만 그게 전부는 아닙니다. 우리는 이 분야의 모든 빌더의 전체 그림을 공개하기 위해 노력합니다. 자동화된 거래 및 자산 관리부터 예측 분석 및 보안 강화에 이르기까지 DeFi를 재편하는 AI 에이전트에 대해 자세히 알아보세요. 다음은 이러한 에이전트가 DeFi를 추진하는 다양한 방법에 대한 개요입니다.
무역 대리인
이러한 프로토콜을 사용하면 데이터 중심의 자동화된 의사 결정 프로세스를 통해 거래 및 자산 관리가 가능하고 AI를 활용하여 실시간 거래 신호를 제공하고 포트폴리오를 최적화하며 반복 작업을 간소화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 DeFi 시장에 효율성과 전략적 유연성을 제공합니다.
AI 기반 거래 자동화를 통해 사용자는 시장 상황에 따라 거래를 설정하거나 포트폴리오의 균형을 재조정할 수 있으므로 지속적인 수동 조정의 필요성이 줄어듭니다. 보다 심층적인 전략을 위해 일부 프로토콜은 대량 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 향상된 분석을 제공하여 정보에 입각한 거래 결정과 보다 정확한 시장 예측을 지원합니다.
자산 관리 측면에서 포트폴리오 최적화 도구를 사용하면 변동성이 큰 시장 상황에서 수익을 극대화하거나 리스크 효과적으로 관리하는 것을 목표로 포트폴리오를 동적으로 조정할 수 있습니다.
이는 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
주요 거래 하이라이트
Askjmmy : 다중 전략 헤지펀드 네트워크에서 자율 거래 에이전트를 생성하고 배포하기 위한 플랫폼입니다.
Composertrade : 알고리즘 거래 자동화 도구를 제공합니다.
DAIN Trader : AI 기반 트레이딩 전략.
DeAgentAI : DeFi에 초점을 맞춘 AI 기반 거래 솔루션입니다.
FastlaneSol : 솔라나 기반 거래 전략 최적화.
의도거래 : 교환, 지정가주문, DCA, 계약분석, 기술분석 등의 서비스를 제공합니다.
MindpalaceAI : AI를 활용해 거래를 자동화합니다.
Spectral Labs : DeFi 거래 통찰력 및 자동화 서비스를 제공합니다.
Taoshi : 거래 전략을 위해 Bittensor를 사용하는 탈중앙화 AI 및 머신러닝(ML) 플랫폼입니다.
패러다임 : 수많은 에이전트를 활용하여 데이터를 수집, 구성 및 조치합니다.
거래 및 자산 관리
Agent_Fi : 거래, 저격, 청산 등을 다루는 DeFi 활동을 위한 AI 에이전트 제공에 중점을 둡니다.
AgentNetAi : 자산관리 및 DeFi 지능형 서비스를 제공합니다.
AuroryAI : 거래, 자산 관리 및 의사 결정 기능을 향상시키는 데 도움이 되는 자율 AI 에이전트를 제공합니다.
Cortex : 에이전트를 활용하여 브리징, 교환 및 수익 최적화와 같은 복잡한 프로세스를 자동화함으로써 DeFi 상호 작용을 단순화하는 AI 기반 플랫폼입니다.
Funl_ai : AI 자동화 DeFi 거래 도구를 제공하고, 실시간 시장 상황을 분석하고, 자동화된 거래를 실행하며, 고급 수동 거래를 위한 AI 지원을 제공합니다.
Noya : 유동성 제공, 레버리지 관리, 대출 최적화 등 AI 전략을 제공합니다.
Singularity DAO : 거래자 팀이 관리하고 AI의 지원을 받는 동적 토큰 포트폴리오를 제공하는 비수탁 자산 관리 프로토콜입니다.
OLAS : 예측, 콘텐츠 생성 및 금융 서비스를 위한 다중 에이전트 시스템을 지원하는 AI 에이전트 배포용 플랫폼입니다.
Raiba AI : 대화형 캐릭터 기능, 게임화된 채팅 경험 및 온체인 보조 기능을 제공할 계획을 갖춘 챗봇 생태계입니다.
예측 에이전트
이러한 예측 에이전트의 주요 목적은 데이터 기반 예측 및 리스크 관리를 통해 시장 예측의 정확성을 높이는 것 입니다. AI를 통해 각 프로토콜은 시장 예측을 개선하고 DeFi 플랫폼에 예상되는 움직임, 가격 변동 및 광범위한 금융 추세에 대한 통찰력을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
예측 분석 외에도 이러한 에이전트는 의사 결정을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 시의적절하고 관련성이 높은 통찰력을 통해 사용자와 DeFi 플랫폼은 사전에 정보에 입각한 결정을 내리고 전략을 최적화하며 리스크 줄일 수 있습니다.
ReflectionAI와 같은 일부 예측 에이전트는 감정 분석을 통합하여 시장 정서 캡처 기능을 추가합니다. 이 접근 방식을 통해 사용자는 사용자 행동과 시장 동태 예측하는 데 중요한 요소인 정서 의 변화를 고려할 수 있습니다.
이 범주의 잘 알려진 프로토콜은 다음과 같습니다.
AIVX_ai : 금융 시장 예측 모델.
Gnosis AI : Gnosis 내에서 에이전트 간 결제 및 AI 기반 예측 시장을 구현합니다.
예측 예언자(Prediction Prophet) : 노시스(Gnosis) 플랫폼의 예측 시장 AI 에이전트.
Prism : 솔라나의 AI 기반 DeFi 시장 전망.
Zenoaiofficial : 통찰력, 전략 및 시장 예측을 제공하는 자율 AI 에이전트를 갖춘 암호화폐 거래 플랫폼입니다.
에이전트 생성
이러한 플랫폼의 핵심 목표는 사용자가 가장 낮은 코딩 임계값으로 AI 에이전트를 생성, 사용자 정의 및 배포할 수 있도록 돕는 것입니다. DeFi 에이전트 생성 및 관리의 모든 측면을 다루는 노코드 도구부터 전문 프레임 까지 다양한 솔루션을 제공합니다.
이러한 플랫폼의 주요 특징은 사용 용이성과 높은 수준의 사용자 정의 입니다. 많은 플랫폼은 기술적 배경 지식이 없는 사용자가 에이전트를 쉽게 만들 수 있도록 코드가 없거나 낮은 코드 도구를 제공합니다. 보다 포괄적인 서비스를 제공하기 위해 일부 플랫폼은 생성, 교육부터 배포 및 수익화에 이르기까지 에이전트의 전체 수명 주기 관리를 지원하며 사용자는 DeFi에서 에이전트의 운영 및 개발을 완전히 제어할 수 있습니다.
또한 일부 프로토콜(예: OLAS 및 Flock)은 에이전트 간의 협업 및 상호 운용성 에 중점을 두고 다중 에이전트 협업을 지원하며 다양한 DeFi 생태계 간의 원활한 통합을 달성합니다.
에이전트 생성 플랫폼
이러한 플랫폼은 DeFi에 AI 에이전트를 생성, 배포 및 사용자 정의할 수 있는 도구를 제공하는 데 중점을 둡니다.
Chasm Network : AI 에이전트를 생성, 배포 및 수익화하기 위한 플랫폼입니다.
CreatorBid : 사용자가 특히 콘텐츠 제작자에게 적합한 AI 에이전트를 배포하고 토큰화할 수 있는 시장입니다.
PondGNN : AI 모델을 구축, 소유 및 수익화하기 위한 온체인 플랫폼입니다.
Guru Network : 대화형 AI 에이전트를 만들기 위한 플랫폼입니다.
myshell.ai : 오픈소스 AI 애플리케이션의 생성, 공유, 수익화를 지원하는 플랫폼입니다.
OLAS : AI 에이전트 생성 및 상호 운용성을 지원하는 플랫폼입니다.
ReflectionAI : AI 모델을 거래 시장.
SwarmZeroAI : AI 에이전트를 생성하고 수익화하기 위한 플랫폼입니다.
TopHat_One : 개방형 AI 에이전트 출시 플랫폼.
Virtuals: AI 기반 에이전트 생성 도구를 제공합니다.
vvaifu : 자율 AI 에이전트를 위해 설계된 Solana의 Pump.fun.
상담원 교육 및 최적화 도구
이러한 도구는 AI 에이전트를 위한 고급 교육 및 맞춤 서비스를 제공하는 데 중점을 둡니다.
Almanak : AI 에이전트 훈련을 지원하는 도구입니다.
AgentLayer : 맞춤형 DeFi AI 에이전트를 구축하기 위한 도구와 프레임 제공합니다.
Nimble Network : AI 개발자가 AI 에이전트를 생성하고 수익화할 수 있도록 돕는 원스톱 플랫폼입니다.
VerticalAI : AI 모델의 미세 조정, 교육, 배포 및 수익화를 지원하는 노코드 플랫폼입니다.
DeFi의 AI 인프라
탈중앙화 환경에서 AI를 지원하는 인프라 프로토콜 에이전트 의 기본 및 운영상의 요구 사항이 중요합니다 . 이러한 시스템은 컴퓨팅 리소스, 관련 데이터 및 지식 공유 네트워크에 대한 액세스를 제공하여 AI 에이전트가 DeFi에서 효율적으로 작동할 수 있도록 합니다.
탈중앙화 관리 및 운영은 이 인프라의 핵심 요소입니다. 에이전트 운영 프로토콜은 에이전트 배포 및 관리를 위한 구조화된 지원을 제공하여 자율적인 운영 환경을 조성합니다. 관리 기능 외에도 컴퓨팅 리소스는 빠르게 발전하는 DeFi 생태계에 없어서는 안 될 복잡하고 데이터 집약적인 작업을 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능을 AI 에이전트에 제공하는 데에도 중요합니다.
에이전트가 정보에 근거한 결정을 내리는 데 도움이 되는 필수 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하는 시장과 네트워크에서는 데이터 접근성 도 마찬가지로 중요합니다. 마지막으로 지식 공유 플랫폼은 상담원이 통찰력과 데이터를 공유하여 지속적으로 학습하고 발전할 수 있는 협업 환경을 조성합니다.
이 인프라는 AI 에이전트가 탈중앙화 금융에서 효율적이고 지능적으로 작동할 수 있도록 보장합니다.
에이전트 운영 프로토콜
이러한 프로토콜은 탈중앙화 AI 에이전트의 배포 및 관리를 위한 구조적 지원을 제공하며 DeFi에서 에이전트의 자율 운영을 위한 기반입니다.
Altera_AL : 탈중앙화 AI 에이전트를 관리하기 위한 인프라(원래 게임 AI 에이전트에 적용)
Fetch.AI : 탈중앙화 AI 에이전트 플랫폼.
Hyperspace : DeFi에서 AI 에이전트를 위한 운영 인프라를 제공합니다.
모피어스(Morpheus ) : 개인 AI 에이전트의 작업 관리 및 암호화된 상호 작용을 가능하게 하는 네트워크입니다.
OpenAgentsInc : 에이전트 배포, 사용자 정의 및 통합을 위한 업무 자동화 플랫폼입니다.
Questflow : 다중 에이전트 시스템을 위한 운영 인프라를 제공합니다.
sebraai : AI 에이전트 구축 및 배포를 위한 코드 없는 플랫폼입니다.
Shinkai : AI 에이전트를 위한 데이터 관리 및 자동화 플랫폼입니다.
탈중앙화 컴퓨팅 리소스
이러한 프로토콜은 AI 에이전트에게 DeFi 생태계에서 실시간 분석, 의사 결정 및 실행을 지원하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
FormAI : 사용자가 AI 교육을 위한 데이터, 컴퓨팅 성능 및 연구 결과를 제공할 수 탈중앙화 경제 플랫폼입니다.
GAIA : AI 에이전트를 생성하고 수익을 창출하기 위한 플랫폼으로, 집약적인 작업의 확장 및 실행을 지원하는 컴퓨팅 리소스를 제공합니다.
Infera 네트워크 : AI 에이전트에 대한 컴퓨팅 지원 제공에 중점을 둔 탈중앙화 형 지점 간 AI 추론 네트워크입니다.
Naphta : 탈중앙화 AI 에이전트를 여러 노드에 배포하고 유연한 컴퓨팅 지원을 제공하기 위한 모듈 플랫폼입니다.
Node AI : 사용자가 AI 애플리케이션에 사용할 GPU를 임대할 수 있는 GPU 임대 시장입니다.
Talus Network : 에이전트 기반 AI 배포 및 수익화를 지원하여 집중적인 작업에 필요한 컴퓨팅 리소스를 제공하는 L1 블록체인입니다.
지능형 데이터 시장
데이터 시장은 AI 에이전트가 정보에 근거한 결정을 내리고 정확한 예측을 하며 DeFi 애플리케이션의 학습 기능을 향상할 수 있도록 구조화된 핵심 데이터 세트를 제공합니다.
Allium : 사용자의 실시간 워크플로우와 애플리케이션을 지원하기 위해 블록체인 데이터를 분석하는 도구와 서비스를 제공합니다.
Allora Network : 데이터 제공자, 처리자, 사용자를 AI 예측의 형태로 연결하고 품질 예측에 대해 보상하는 데이터 공유 프로토콜입니다.
GetAxal : Web3 데이터 및 운영을 자동화하고 통합하여 워크플로를 간소화하는 플랫폼입니다.
Scryptedinc : AI 거래 모델을 위한 데이터 소스를 제공합니다.
Covalent : 모듈 AI 데이터 인프라.
지식 네트워크
지식 네트워크는 AI 에이전트 간의 학습 및 전략 공유를 촉진합니다. 이들은 원시 데이터뿐만 아니라 DeFi 환경의 기능 최적화에 대한 통찰력, 방법 및 경험도 제공합니다.
Alethea AI : AI 성격과 모델의 탈중앙화 생성, 소유권 및 공유를 지원하는 플랫폼입니다.
forgellm : AI 기반 정보 저장소.
SocietyLibrary : AI를 위한 탈중앙화 지식 기반입니다.
TheoriqAI : AI 에이전트가 협업하여 솔루션을 만드는 지식 공유 네트워크입니다.
데이터
이러한 플랫폼은 공개 데이터를 수집하고 사용자에게 데이터 공유를 장려함으로써 AI 교육을 위한 리소스를 제공합니다.
Grass : AI 훈련을 위한 공용 네트워크 데이터를 수집하고 처리하는 데 사용되는 사용되지 않는 인터넷 대역폭을 공유하면 사용자가 보상을 받는 탈중앙화 플랫폼입니다.
기타 애플리케이션
AI 에이전트의 다른 응용 프로그램, 특히 최근에 많은 관심을 받은 응용 프로그램에 주목할 가치가 있습니다.
0xzerebro : 검색 강화 생성 시스템을 사용하여 동적 메모리를 유지하고 모델 붕괴를 방지하여 다양한 플랫폼에 걸쳐 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성하고 전파하는 AI 시스템입니다.
AGENT-WIP : 온체인 데이터를 사용하여 예술 창작, 배포 및 수익화를 안내하고 새로운 형태의 창의적 자율성과 상호 작용을 탐색하는 집합적으로 설계된 온체인 아티스트 에이전트입니다.
ai16z: 자율 에이전트를 사용하여 암호화폐 생태계에서 투자 결정을 내리고 자산을 관리하는 AI 기반 탈중앙화 자율 조직(DAO)입니다.
dolos_diary : 그리스 사기의 신 돌로스(Dolos)로 화신한 AI 에이전트로 트위터, 텔레그램과 같은 플랫폼에서 날카롭고 재치 있고 솔직한 상호작용을 합니다.
LOLA : 장단기 기억을 활용하여 암호화폐 전략을 독립적으로 분석, 거래, 최적화하는 자율 AI 에이전트입니다. 예를 들어 LOLA는 200건의 거래를 진행했는데, 그 중 6개 토큰은 20배 이상 증가했고, 13개 토큰은 10~20배 증가했으며, 25개 토큰은 5~10배 증가했으며, 나머지는 손실로 간주할 수 있습니다.
Truth Terminal : 온라인 공간에서 AI, 관심, 부의 교차점을 탐색하는 동시에 소셜 미디어 사용자와 상호 작용하여 통찰력과 콘텐츠를 생성하는 반자율 AI 에이전트입니다.
DeFi의 기타 AI 애플리케이션
AI 기반 최적화가 상당한 이점을 가져옴에 따라 AI 애플리케이션은 블록체인의 거의 모든 영역을 포괄하도록 빠르게 확장되고 있습니다.
볼트 및 자동화 분야의 AI
이러한 플랫폼은 수익을 극대화하고 사용자 작업을 줄이도록 설계된 규칙 기반 자동화를 통해 수익 최적화 및 금고 관리에 중점을 둡니다. 자율 에이전트에 의존하는 대신 간단한 알고리즘을 사용하여 DeFi에서 포트폴리오를 조정하고 수익을 최적화합니다.
지능형 에이전트의 개입 없이 이러한 시스템은 더욱 단순화되고 제어 가능해집니다. 변화하는 시장 상황을 독립적으로 모니터링하고 이에 적응해야 하는 에이전트에 필요한 추가적인 복잡성과 인프라를 피할 수 있습니다.
그러나 이 접근 방식은 적응성이 떨어지는 대가를 치르게 됩니다. 규칙 기반 시스템은 시장 변동에 따라 자율적으로 조정할 수 있는 에이전트 중심 모델만큼 실시간 시장 변화에 신속하게 대응하지 않습니다. 이러한 플랫폼은 안정적이고 효율적이지만, 역동적인 에이전트 기반 접근 방식이 포착할 수 있는 새로운 기회 중 일부를 놓칠 수 있습니다.
AiAgentLayer : X의 데이터와 사용자 입력을 통합하는 토큰화된 AI 에이전트를 생성하기 위한 플랫폼입니다.
Aperture Finance : 의도 중심 AI 기술을 통한 DeFi 수입 및 포트폴리오 관리.
arataagi : AI 에이전트가 자율적으로 협업하고 학습하며 진화할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 갖춘 탈중앙화 일반 인공 지능 플랫폼입니다.
AutoppiaAI : 업무 프로세스 자동화를 위한 AI 에이전트를 배포합니다.
Blinklabs_ai : NFT 및 대체 가능 토큰과 같은 AI를 사용하는 온체인 자산을 위한 플랫폼을 시작합니다.
Mass_Build : 원활한 업무 관리 및 자동화를 제공하는 통합 운영 체제 및 AI 도우미입니다.
Robonet : AI를 활용한 DeFi 금고 자동화 수익 전략.
trySkyfire : AI 에이전트의 글로벌 상호 운용성, 금융 액세스, 수익화 및 인증을 가능하게 하는 플랫폼입니다.
스마트 계약 감사 및 보안
AI 기반 스마트 계약 감사 및 보안 시스템은 머신러닝(ML) 알고리즘을 통해 코드의 취약점을 감지합니다. 이러한 시스템은 스마트 계약을 한 줄씩 스캔하여 보안 리스크 초래하거나 악용될 수 있는 결함을 식별합니다. 그런 다음 계약 코드를 알려진 취약점 및 공격 벡터와 비교합니다.
또한 이러한 도구는 지속적인 모니터링을 제공하므로 계약이 실행되는 동안 실시간으로 위협을 감지할 수 있습니다. AI로 이 프로세스를 자동화함으로써 감사 플랫폼은 종종 취약점이 악용되기 전에 잠재적인 보안 문제에 신속하게 대응할 수 있으므로 DeFi 애플리케이션의 안정성과 신뢰성이 향상됩니다.
AuditOne : AI 기반 취약점 검사 및 감사 서비스를 제공합니다.
Cyvers : AI를 활용하여 암호화 공격을 실시간으로 감지 및 예방하고, 온체인 패턴과 이상 징후를 식별하며, 위협을 사전에 완화합니다.
Hypernative : 스마트 계약의 취약성 검색 및 감사 에 AI를 사용합니다.
Phylax : 취약점 스캐닝 및 익스플로잇 모니터링을 위한 AI 기반 보안 시스템입니다.
거버넌스 및 투표 시스템
이러한 시스템의 공통 기능은 데이터 기반 거버넌스 지원입니다. 그들은 AI를 사용하여 거버넌스 시나리오를 시뮬레이션하므로 이해관계자들이 변경 사항을 구현하기 전에 가능한 결과를 이해할 수 있습니다. 과거 투표 패턴, 참여 및 제안 영향을 분석함으로써 이러한 시스템은 추세를 파악하고 투표 결과를 예측하여 조직이 더욱 자신 있게 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
또한 AI는 객관적인 데이터를 제공하고 잠재적인 리스크 과 이점을 시뮬레이션함으로써 인지 및 의사결정 편향을 줄입니다. 예를 들어 일부 프로토콜은 개인 정보 보호 데이터 공유에 중점을 두어 민감한 거버넌스 정보를 보호하면서도 분석 시 계속 액세스할 수 있도록 보장합니다.
Morpheus : AI 기반 거버넌스 통찰력을 제공하는 탈중앙화 네트워크입니다.
Quill AI : Web3의 보안 향상에 중점을 두고 AI 에이전트를 위한 모듈 및 멀티체인 기능을 제공하는 탈중앙화 플랫폼입니다.
DeFi에서 AI 애플리케이션의 미래
확장 및 자동화
DeFi의 개발로 인해 DAO가 직면한 확장 문제와 운영 병목 현상에는 AI의 고유한 솔루션이 필요합니다. DAO의 재무부를 자율적으로 관리하고, 실시간 시장 데이터를 기반으로 서로 다른 풀 간에 유동성을 재할당하거나, 사전 설정된 매개변수 내에서 거버넌스 투표를 수행할 수 있는 AI 에이전트를 상상해 보세요.
이러한 자동화를 통해 DAO는 인력 부담을 늘리지 않고 확장할 수 있으며 사용자 온보딩 및 프로토콜 업그레이드와 같은 프로세스를 단순화할 수 있습니다. AI가 이러한 일상적인 기능을 처리함으로써 DeFi 프로토콜은 보다 효율적이고 마찰이 적은 방식으로 성장할 수 있습니다.
동기 부여 정렬
AI 에이전트를 탈중앙화 목표에 맞추는 것은 DeFi의 핵심 정신을 유지하고 중앙화 리스크 피하는 데 중요합니다. 미래 프레임 대리인이 투명성과 커뮤니티 혜택을 우선시하도록 장려하는 인센티브를 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 프로토콜 유동성을 관리하는 AI 에이전트는 단순히 이익을 극대화하는 것이 아니라 안정적이고 유틸리티 중심의 장기 수익에 초점을 맞추도록 프로그래밍할 수 있습니다.
이러한 조정을 달성하려면 투명한 프로토콜, 엄격한 스마트 계약 감사 및 탈중앙화 에 대한 기여도에 따라 에이전트에게 보상하는 인센티브 구조가 필요합니다. 이러한 접근 방식은 에이전트가 단순한 이익 추구자가 아닌 파트너처럼 행동하도록 장려합니다.
새로운 사용 사례 및 차세대 애플리케이션
현재 애플리케이션 외에도 AI는 시장 및 사용자 변화에 동적으로 대응할 수 있는 적응형 사용자 중심 DeFi 제품을 구동할 수 있습니다. 시장 변동이나 정서 분석을 기반으로 사용자의 포트폴리오 리스크 실시간으로 조정하는 AI 기반 스마트 계약을 상상해 보세요. 또는 차용자의 온체인 평판, 예상 수익 또는 유동성 조건에 따라 이자율을 조정할 수 있는 기능을 갖춘 맞춤형 대출 풀입니다.
유동성 및 APY(연간 수익률) 추세에 따라 자동으로 조정되는 수익률 최적화 금고 또는 거래 중 새로운 데이터를 기반으로 전략을 조정하는 거래 에이전트를 볼 수도 있습니다.
"에이전트 웹(Agentic Web)" 개요
구상된 "에이전트 웹(Agentic Web)"에서 AI 에이전트는 서로 다른 프로토콜 간에 원활하게 상호 작용하여 자립형 자율 지능형 네트워크를 형성합니다. 유동성이 감소할 때 자산을 스테이킹하기 위해 이자 농사 프로토콜을 사용하면서 NFT 포트폴리오를 관리하는 에이전트를 상상해 보십시오. 이러한 에이전트는 체인 전반에 걸쳐 협업하여 여러 DeFi 애플리케이션 전반에 걸쳐 리스크 할당을 조정하여 최적의 사용자 결과를 얻을 수도 있습니다. "디지털 경제학자"로서 이러한 에이전트는 지속적으로 학습하고 사용자 피드백을 통해 발전하며 다른 AI 에이전트와 협력합니다.
이 상호 연결된 네트워크는 DeFi를 보다 반응성이 뛰어나고 개인화되었으며 역동적인 스마트 금융 생태계로 변화시킬 것입니다.
결론적으로
AI의 도입은 탈중앙화 금융(DeFi)에 혁명을 일으켜 보다 효율적이고 사용하기 쉬운 금융 생태계로 만들 수 있습니다.
그렇다면 이러한 통합이 금융 시스템에 얼마나 많은 영향을 미칠까요? 서비스 산업은 현재 전 세계 GDP의 70%를 차지하고 있으며, AI 에이전트의 급속한 발전은 많은 전통적인 수동 프로세스를 자동화함으로써 이 산업의 많은 부분을 변화시킬 수 있습니다. DeFi에서 AI 기반 자동화는 특히 투명성, 추적성 및 탈중앙화 필요한 영역에서 서비스 경제의 20%를 변화시킬 것으로 예상됩니다. 이러한 변화는 최대 14조 달러 규모의 시장에 영향을 미칠 수 있습니다.
하지만 AI와 블록체인 기술을 결합하는 것은 쉽지 않습니다. 블록체인은 검증 가능성, 검열 저항성, 기본 결제 기능을 갖추고 있지만 AI가 요구하는 대규모 실시간 컴퓨팅 요구를 충족할 수 없습니다. 현재 블록체인 기술은 복잡한 컴퓨팅 작업에 최적화되어 있지 않기 때문에 복잡한 AI 모델을 온체인 직접 실행하는 것은 여전히 어렵습니다. 더 가능성 있는 솔루션은 하이브리드 모델입니다. AI의 훈련 및 계산은 오프체인에서 수행되고 결과는 블록체인에 통합되어 투명성, 보안 및 접근성을 보장합니다.
AI 및 DeFi 기술 스택의 지속적인 발전으로 새로운 탈중앙화 AI 인프라와 온체인 애플리케이션이 점차 구체화되고 있습니다. 이러한 기술의 교차점은 AI 에이전트가 경제 활동의 핵심 원동력이 되어 스마트 계약의 생성, 거래 및 기타 온체인 상호 작용을 자동화하는 네트워크인 "에이전트 웹(Agentic Web)"을 탄생시킬 것으로 예상됩니다.
이러한 에이전트가 더욱 지능적이고 정교해짐에 따라 최대 클레임 가치(MEV) 전략과 유사한 시장 동태 볼 수 있습니다. AI 전략을 최적화할 수 있는 플레이어는 시장을 지배하고 점차적으로 경쟁이 덜한 상대를 제거할 수 있으며, 이는 시장 집중의 리스크 으로 이어질 수 있습니다.
중앙 집중화의 위협을 피하면서 DeFi에서 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 안전하고 윤리적인 AI 통합이 중요합니다. 탈중앙화 인센티브 메커니즘을 통해 AI 에이전트를 안내하고 투명한 운영을 보장함으로써 DeFi 생태계는 탈중앙화 유지하면서 지속 가능한 발전을 달성할 수 있습니다.
궁극적으로 AI와 DeFi의 통합은 보다 포용적이고 탄력적이며 미래 지향적인 금융 시스템을 만들어 우리가 경제 시스템과 상호 작용하는 방식을 완전히 변화시킬 것으로 예상됩니다.
부인 성명
Three Sigma는 이 기사에 언급된 프로젝트를 보증하지 않습니다. 주의를 기울이고 적절한 조사를 수행하십시오. 우리는 이 분야를 발전시키고 있는 건축업자들을 존경하고 지지합니다.
