저자: 텡옌(Teng Yan)
편집자: Sissi
TL;DR
AI는 암호화폐를 주류로 만들 것입니다. 암호화폐는 AI 에이전트의 대중화를 위한 이상적인 기반을 제공합니다.
현재 많은 유망한 암호화폐 AI 에이전트 스타트업이 탈중앙화 금융(DeFi), 인프라 및 소비자 애플리케이션 시나리오를 기반으로 구축하고 있습니다.
미래는 다중 에이전트 세상이 될 가능성이 높으므로 이러한 변화에 대비하세요.
비금융 AI 에이전트도 암호화폐를 사용하게 될 것입니다. (1) 암호화폐는 결제 및 지갑 생성을 더욱 편리하게 만들고, (2) 암호화폐는 에이전트 간에 효율적인 통신을 구현할 수 있는 개방형 표준을 갖춘 구성 가능한 레이어를 제공합니다.
현재 AI 에이전트는 여전히 대부분 "데모" 단계에 있습니다. 훌륭하지만 실제 애플리케이션으로 확장할 준비가 되어 있지 않습니다. 환각 문제와 극단적인 경우를 처리하는 것은 여전히 어려운 과제이지만 기술은 빠르게 발전하고 있습니다.
최근 나는 다음과 같은 새로운 결론을 내렸다.
AI는 암호화폐를 주류 애플리케이션으로 끌어들이는 촉매제가 될 것입니다. 암호화폐는 항상 기술 세계의 변두리에 있었으며, 이 모든 것이 결국 암호화폐를 기본 기술로 확립하게 될 것입니다.
지난 7년 동안 우리가 구축한 모든 것(레이어 1 및 레이어 2, DeFi, NFT)은 당시 개발자들이 깨닫지 못했을지라도 AI 에이전트가 주도하는 세상의 기반을 마련합니다.
현재 많은 암호화 프로젝트가 수요가 부족한 것처럼 보일 수 있지만 AI 에이전트의 적용이 대규모로 시작되면 인프라와 암호화 기술 기본 구성 요소가 빠르게 개선되고 함께 작동할 것입니다.
AI를 위한 새로운 기술 개발 스택(모델 및 애플리케이션)은 기존 소프트웨어 스택과 매우 다르며 실시간으로 진화하고 있습니다. 암호화폐가 특히 결제와 같은 분야에서 핵심 스택의 중요한 부분이 될 것으로 예상되기에는 아직 이르다.
4년 전(GPT 이전)에는 누구도 이런 일을 예측할 수 없었습니다. 하지만 제가 앞으로 나아갈 길은 날이 갈수록 더욱 분명해지고 있습니다.
이유를 설명하겠습니다.
AI 에이전트의 현재 상태, 암호화폐의 적용 범위, 에이전트의 미래에 대한 내 생각, 현재 팔로우하고 있는 팀에 대해 간략하게 설명하겠습니다.
AI 에이전트란 무엇인가요?
귀엽게 생긴 AI 에이전트 루나(Luna)가 당신의 귓가에 속삭인다. 그녀는 540,000명의 TikTok 팔로워를 위해 연중무휴 24시간 라이브 스트리밍을 즐깁니다.
이는 고전적인 기술 격언을 생각나게 합니다. 세상을 바꾸는 많은 중요한 기술 혁신은 처음에는 장난감처럼 보입니다.
지난 몇 주 동안 우리가 AI 에이전트에 대해 본 관심은 대중 사이에 존재하는 엄청난 잠재적 수요와 관심을 보여줍니다.
AI 에이전트는 인류의 기술 진보를 상징하는 강력한 상징이 되었으며, 인류의 오랜 공상과학 꿈과 더 나은 미래에 대한 집단적 희망을 담고 있습니다.
여러 면에서 AI 에이전트는 1990년대 인터넷과 같은 느낌을 줍니다. 지금은 많은 사람들이 회의적이지만 곧 개인에서 회사에 이르기까지 모든 사람이 자신만의 AI 에이전트를 갖게 될 것입니다.
출처: 폴 델시뇨레
기본부터 시작해 보겠습니다. AI 에이전트란 무엇인가요? 정의는 다양하지만 널리 받아들여지는 표준은 없습니다.
나에게 AI 에이전트는 목표를 달성하기 위해 직접적인 인간 개입 없이 독립적으로 계획하고 결정하고 행동할 수 있는 코드 조각입니다.
그렇다면 AI 에이전트는 과거의 '봇'과 어떻게 다른가요? 저는 이를 세 가지 주요 차원으로 요약합니다.
추론 및 자기 성찰 : 상담원은 자신의 결과를 검토하고, 실수로부터 배우고, 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다.
작업 기능 : 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 애플리케이션 및 API와 상호 작용하고 온체인 트랜잭션을 수행할 수 있습니다.
기획 능력 : 목표 달성을 위해 복잡한 다단계 작업을 계획하고 실행할 수 있습니다.
이 모든 것은 지난 한 해 동안 추론 및 계획 기능에 있어 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전 덕분에 달성되었습니다. 이러한 새로운 에이전트 기능은 인류 역사상 한 번도 보유된 적이 없습니다.
현재 우리 대부분은 GPT-4와 같은 LLM과 기본적인 방식으로 상호 작용합니다. 질문을 하면 AI가 즉시 답변을 제공할 수 있습니다. 이것이 심리학자 Daniel Kahneman이 "시스템 1" 사고라고 부르는 빠르고 직관적이며 자동적인 사고입니다.
진정한 도약은 더 깊은 추론과 분석을 수행하여 '시스템 2' 사고로 도약할 수 있는 AI 에이전트에서 비롯됩니다. 이러한 에이전트는 지침을 따를 뿐만 아니라 사람의 지속적인 감독 없이 복잡한 작업을 처리하면서 독립적으로 문제를 해결합니다.
다음 시나리오를 상상해 보세요.
귀하의 AI 에이전트(아마도 Coinbase AI 지갑을 갖추고 있음)가 수익성 있는 전자 상거래 업무 시작하도록 하십시오. 자동으로 시장 기회를 식별하고, 공급업체와 협상하고, 직접 배송 프로세스를 구축하고, 웹사이트를 구축하고, 광고를 최적화합니다. 사용자는 편안히 앉아 여유롭게 커피를 마시고 수익이 발생하는 것을 지켜보기만 하면 됩니다.
까다로운 고객을 상대하고 싶지 않으신가요? 문제 없습니다. AI 에이전트가 고객 지원을 처리하고 맞춤형 추천을 제공하며 제품 프로모션까지 도와드립니다.
머지않아 AI 에이전트의 수가 인간의 수를 넘어설 것입니다. 좀 무섭지 않아?
관점#1: 미래는 멀티 에이전트 시대가 될 것입니다
나는 AI의 미래가 거대하고 전능한 단일 에이전트에 의해 지배되지 않을 것이라고 전적으로 믿습니다.
대신, 우리는 각각의 전문가가 특정 작업에 집중할 수 있도록 미세 조정된 다중 에이전트의 미래를 향해 나아가고 있습니다. 이는 분명히 AI를 확장하는 더 효율적인 방법입니다.
이러한 전문 에이전트는 함께 협력하여 더 복잡한 문제를 해결하고 규모의 경제를 실현할 것입니다.
인공 초지능(ASI)은 신과 같은 단일 개체가 아닐 수도 있습니다. 대신 데이터 센터 전체에 분산되고 시장을 통해 상호 연결된 탈중앙화 다중 에이전트 시스템의 형태를 취할 가능성이 높습니다.
생각해 보십시오. 모든 작업을 수행하려는 대규모 범용 AI 모델은 리소스 집약적이고 하드웨어를 많이 사용하므로 일상적인 사용에는 실용적이지 않습니다. 반면, 더 작고 정밀하게 조정된 모델을 기반으로 구축된 전문 에이전트는 더 많은 장치에서 효율적으로 실행되고 더 빠르게 확장될 수 있습니다.
@autonolas의 예측 시장 에이전트를 예로 들면, 한 에이전트는 예측 시장 프로토콜과의 상호 작용을 담당하고 다른 에이전트는 관련 정보 검색 및 결과 확률 생성을 담당합니다. 또 다른 에이전트는 전체 시스템을 조정하고 모든 것이 원활하게 실행되도록 하는 역할을 담당합니다.
관점#2: 비금융 대리인은 암호화를 사용합니다.
저는 암호화 AI 에이전트를 크게 두 가지 범주로 나눕니다.
온체인 금융 AI 에이전트
이러한 AI 에이전트는 온체인 자율적으로 실행될 수 있으며 정량 거래, MEV 클레임, 예측 시장 및 유동성 채굴 최적화와 같은 금융 전략을 실행할 수 있습니다. 이들은 온체인 데이터를 모니터링하고 목표를 최적화하기 위해 정의된 전략 세트에 따라 조치를 취합니다(예: 수익 극대화).
저는 이것이 기존 봇보다 훨씬 더 정교한 추론 및 계획 능력을 갖춘 DeFi의 차세대 진화가 될 것이라고 생각합니다.
비금융 AI 에이전트
출처: 펠리시스
우리는 수직적 산업, 수평적 애플리케이션, 소비자 중심 시나리오 등 상상할 수 있는 거의 모든 애플리케이션 시나리오를 포괄하는 AI 에이전트의 "캄브리아기 폭발"을 목격하고 있습니다. Felicis의 이 차트는 기업가가 거의 모든 산업에 AI 에이전트를 도입하는 방법을 보여줍니다.
이러한 AI 에이전트가 어떤 형태로든 블록체인 기술을 사용할 수 있는 세 가지 강력한 이유를 나열할 수 있습니다.
#1: 지불
은행이 조만간 AI 에이전트에게 은행 계좌나 신용 카드를 제공할 가능성은 낮습니다. KYC 요구 사항으로 인해 이는 거의 불가능하며 규제 변경에는 시간이 걸립니다.
상황을 더 복잡하게 만드는 것은 미래의 AI 에이전트의 수는 인간의 수를 훨씬 초과할 것이며 각 사람은 여러 다른 에이전트를 제어할 수 있다는 것입니다. 그리고 각 에이전트에 대해 새로운 암호화폐 지갑을 생성하는 것은 매우 간단한 문제입니다.
소액 결제: Stripe과 같은 기존 결제 시스템은 정액 요금을 부과하므로 소액 결제가 비실용적입니다. 지불 거절은 작고 빈번한 거래에 마찰을 가하는 또 다른 골칫거리입니다. 암호화폐는 낮은 수수료, 즉시 결제, 지불 거절 리스크 없음을 달성하여 이러한 문제를 완벽하게 해결하므로 에이전트 간의 상호 작용과 "프롬프트 당 지불" 모델에 매우 적합합니다.
지연 원장 시스템을 갖춘 은행과 달리 블록체인은 상태를 즉시 공유할 수 있습니다.
Coinbase의 @yugacohler는 결제 시나리오에 대한 애플리케이션을 간략하게 설명합니다.
https://x.com/yugacohler/status/1851020728390598942
#2: 에이전트 간 상호작용을 위한 신뢰할 수 있는 계층
다중 에이전트 에코시스템에서 전문 에이전트가 효과적으로 상호 작용하려면 표준화된 프로토콜이 필요합니다.
구성성: 블록체인의 개방형 표준과 상호 운용성은 에이전트 간의 원활한 통신을 가능하게 합니다. 온체인 서비스의 코드와 데이터는 개방적이고 통합되어 있으므로 에이전트는 API에 의존하지 않고도 이해하고 상호 작용할 수 있습니다.
이러한 AI 에이전트는 탈중앙화 서비스 네트워크를 형성할 수 있으며, 각 네트워크는 서로 다른 작업을 전문으로 합니다. 그들은 함께 상호 연결된 AI 경제를 구축하고 중앙 통제 없이 운영됩니다.
그렇다면 수백만 명의 에이전트가 있는 세상에서 어떤 에이전트를 신뢰할 것인지 어떻게 결정합니까? Crypto는 AI 에이전트가 온체인 거래 내역 및 행동을 기반으로 신뢰를 구축하고 유지할 수 있는 탈중앙화 평판 시스템을 지원합니다.
#3: AI 에이전트로서의 "목자" - 자연 결정론
'환상' 문제로 인해 AI 에이전트는 실제 적용에서 통제를 벗어날 수 있습니다. 암호화 기반 결정론적 프로토콜은 에이전트가 미리 결정된 매개변수 내에서 작동하도록 보장하는 안정적인 프레임 제공하여 불필요한 행동 리스크 줄입니다.
감사 및 투명성: 블록체인은 AI 에이전트가 수행하는 모든 거래를 독립적으로 검증할 수 있도록 보장하여 시스템에 추가적인 보안 및 책임 메커니즘을 제공합니다. 이는 금전 거래와 관련하여 특히 중요합니다.
또한 이 모든 것을 보완하는 것은 다음과 같습니다. AI 에이전트는 사용자가 블록체인과 상호 작용하는 방식을 완전히 바꿔 Web3를 더욱 사용자 친화적으로 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
AI 에이전트는 복잡한 프로세스를 자동화하고 자연어로 상호 작용함으로써 전체 암호화폐 경험을 단순화하고 암호화폐 및 암호화폐의 채택을 가속화할 수 있습니다.
관점#3: 도전과 돌파구
물론 아직은 초기 단계입니다. 현재 AI 에이전트는 잠재력이 가득하지만 아직 충분히 성숙하지 않은 야심찬 인턴과 같습니다.
환각 문제
LLM은 종종 "환각"을 일으킵니다. 연속 미션에서는 작은 실수라도 더 큰 문제로 바뀔 수 있습니다.
각 단계의 실패율이 10%라면 별 것 아닌 것처럼 보일 수도 있지만, 10단계를 거치면 실패 확률은 65%(1 - 0.9^10)까지 누적됩니다. 게다가 AI 에이전트는 API와 상호 작용하거나 블록체인 트랜잭션을 실행할 때 완벽한 구문에 의존하는 경우가 많기 때문에 작은 실수라도 전체 프로세스가 중단될 수 있습니다.
RAG(검색 증강 생성)와 같이 환각 발생을 줄이는 방법이 있지만 이를 통해 LLM은 응답을 생성할 때 지식 기반을 확인할 수 있습니다. 그러나 우리는 아직 완벽함과는 거리가 멀다.
데모에서 현실로
현재 현실은 대부분의 AI 에이전트가 여전히 멋진 데모 단계에 갇혀 있다는 것입니다.
제 말은, 모든 것이 제대로 되었을 때 AI 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 보여주는 멋진 비디오를 만드는 것은 쉽다는 것입니다. 마치 마법처럼 느껴집니다. 그러나 창업자들이 직면한 실제 과제는 강력한 데모와 자율 에이전트를 실용적인 실제 애플리케이션으로 확장하는 것 사이에 큰 격차가 있다는 것입니다.
문제는 현실 세계가 지저분하고 가장 똑똑한 AI도 잘못될 수 있는 극단적인 경우로 가득 차 있다는 것입니다.
궁극적인 목표는 99.x%의 정확도를 달성하는 것이지만, 이를 달성하려면 끈기와 대량 테스트 중심 개발이 필요합니다. 이것이 평가가 중요한 이유입니다. 에이전트에서 실수하는 패턴을 확인하기 시작하면 코드나 프롬프트를 조정하여 특정 사용 사례에 대한 정확도를 꾸준히 향상시킬 수 있습니다.
블록체인 장벽
다음은 블록체인 문제이다. 이와 관련하여 AI 에이전트는 확장성 문제, 제한된 도구, 에이전트 간 통신을 위한 표준화된 수단 부족 등 심각한 문제에 직면해 있습니다. Ethereum 및 Solana와 같은 주요 레이어 1 블록체인은 실시간 다중 에이전트 상호 작용을 위해 설계되지 않았습니다. 이는 탈중앙화 미래에 AI를 지원하려면 새로운 인프라를 처음부터 구축해야 함을 의미합니다.
모든 것이 온체인에 적합한 것은 아닙니다. 실제로, 대량 계산이나 외부 시스템과의 상호 작용의 경우 블록체인의 비용 및 성능 제한으로 인해 오프체인이 더 현명한 선택인 경우가 많습니다.
그 비결은 온체인 활용하면서도 필요할 때 선택적으로 사용할 수 있는 하이브리드 접근 방식에 있습니다. 효율성을 극대화하려면 어떤 부분을 탈중앙화 해야 하고, 어떤 부분을 중앙 집중화해야 하는지 파악하는 것이 핵심입니다.
암호화 AI 에이전트 시작
@cot_research의 내부 데이터베이스
우리는 AI 에이전트 분야의 Crypto*AI 스타트업을 주목해 왔고, 그러한 기업이 많이 있습니다. 더 명확하게 보기 위해 이미지를 확대할 수 있습니다. 이는 완전한 목록은 아니지만 현재 시장 상황에 대한 좋은 아이디어를 제공합니다.
개인적으로 관심을 끌었던 AI 에이전트 스타트업을 소개합니다. 그렇다고 제가 언급되지 않은 프로젝트에 대해 약세를 보인다는 뜻은 아닙니다. 단순히 이 프로젝트가 지금 더 탐구할 만큼 흥미롭다고 생각하기 때문입니다.
DeFi/ 온체인 에이전트
현재 블록체인 AI 에이전트의 가장 자연스러운 출발점은 거래 로봇, 소득 최적화 장치, 자동화된 헤지펀드, AI 에이전트 자체가 발행한 밈코인 등 DeFi 분야입니다. DeFi가 여전히 블록체인 거래 가치의 대부분을 차지하고 있다는 점을 고려하면 이 모든 것이 합리적입니다.
AI 에이전트가 가져오는 주요 변화 중 하나는 개인화된 서비스입니다.
전통적인 금고를 예로 들면, 귀하는 다른 익명 사용자의 자금으로 자금을 입금한 다음, 양적 천재가 자신의 거래 알고리즘을 사용하여 금고를 관리합니다. 그러나 이 접근 방식은 "모든 경우에 적용되는 단일 크기"입니다. AI 에이전트에게 당신은 개인 고객입니다. 에이전트는 귀하의 자산, 리스크 허용 범위를 이해하고 귀하에게 맞는 투자 전략을 맞춤화할 수 있습니다.
일부 관련 스타트업:
@Spectral_Labs — 코드를 작성하지 않고도 자연어를 사용하여 자율적인 온체인 에이전트와 스마트 계약을 생성하고 실행합니다. 회사는 현재 시총 1억 3천만 달러이고 완전히 희석된 시총 10억 달러인 SPEC 토큰을 출시했습니다.
@Almanak — DeFi 에이전트를 위한 정량적 거래 기술 스택을 구축합니다. 이는 금융 전략 최적화 및 배포에 전념하는 에이전트 중심 플랫폼입니다. 몬테카를로 시뮬레이션 기술을 사용하여 시장 행동을 분석하고 거래 전략을 최적화합니다.
@AIFiAlliance — DeFi와 AI의 교차점에서 혁신에 전념하는 11개 팀의 협력 동맹입니다. 저는 이러한 동맹이 신흥 산업에 대한 표준을 설정하고 정의하는 방법을 제공한다는 점에서 매우 흥미롭다고 생각합니다.
하부 구조
현재 점점 더 많은 암호화폐 AI 팀이 온체인 과 오프체인 환경을 연결하고 탈중앙화 형 다중 에이전트 상호 작용을 촉진하기 위한 프레임 개발하고 있습니다.
@AIWayfinder — 온체인 에이전트를 위한 "Google 지도"로 알려져 있으며 에이전트가 온체인 작업을 탐색하고 수행하는 데 도움이 됩니다. 이 프로젝트는 Parallel 팀에 의해 개발되었습니다. 사용자는 PRIME 토큰을 스테이킹 PROMPT(향후 Wayfinder 토큰이 됨)를 얻을 수 있습니다. 현재 비공개 알파 테스트 중입니다.
@TheoriqAI — 이는 AI 에이전트 집단의 조정 및 협력을 촉진하는 것을 목표로 리스크 캐피털 회사가 낙관적으로 기대하는 에이전트 인프라 프로젝트입니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 마켓플레이스를 통해 AI 에이전트를 구축, 배포 및 수익화할 수 있습니다.
@autonolas — 오픈 소스 프레임 와 토큰 이코노미 설계를 사용하여 다중 에이전트 경제를 구축하세요. 우리는 최근 OLAS에 대한 심층 분석을 실시했습니다.
소비자 중심의 AI 에이전트
이 카테고리는 가장 빠르게 폭발할 가능성이 높습니다. 소비자 및 엔터테인먼트 지향 제품은 항상 수용될 가능성이 더 높으며 상담원이 통제할 수 없이 행동할 경우 리스크 적습니다. 사실, Truth Terminal에서 본 것처럼 약간의 "환상"이 재미를 더할 수도 있습니다.
@virtuals_io — 게임 분야에 초점을 맞춘 Pump.fun과 유사한 AI 에이전트 플랫폼입니다. 2주 만에 뭉쳐진 급하게 출시된 에이전트 출시 플랫폼과 달리 Virtuals는 기술 스택을 구축하는 데 2년 이상을 투자했습니다. Shoal Research는 이에 대한 심층 분석도 제공합니다.
@CreatorBid — 소셜 미디어 콘텐츠를 자율적으로 생성하고 공유할 수 있는 AI 영향력자를 생성하고 토큰화합니다. 나는 곧 Crypto Twitter에서 수백만 명 이상의 팔로워를 보유한 AI 에이전트 KOL을 보게 될 것이라고 생각합니다.
또한 AI 에이전트를 기반으로 한 풀뿌리 수준의 실험도 물결을 이루고 있습니다. 이러한 실험의 대부분은 단기적이지만 이를 통해 얻은 통찰력은 미래의 건축업자에게 귀중한 교훈을 제공할 것입니다.
@tee_hee_he—는 @nousresearch와 Flashbots 팀이 출시한 진정한 무료 자율 에이전트입니다. Twitter 자격 증명은 TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경)에 잠겨 있으며 7일 후에만 공개되므로 이 기간 동안 사람의 간섭이 에이전트에 영향을 미칠 수 없습니다.
https://x.com/Shaughnessy119/status/1851460263465402856
@ai16zdao 이것은 @daosdotfun에서 출시된 투자 펀드로 Discord 회원으로부터 토큰 구매에 대한 추천을 받고 "알파 콜"을 기반으로 신뢰 점수를 제공합니다.
https://x.com/winnielaux_/status/1850721138457911598
Aether는 다른 사용자에게 자동으로 보상하고, 토큰을 홍보하고(HIGHER) NFT를 발행하는 Farcaster의 AI 에이전트입니다.
게임은 AI 에이전트에게 이상적인 테스트 장소입니다. @iaarena_ / @ARCAgents는 인간 플레이어를 사용하여 AI 에이전트를 훈련하고 게임 내 행동을 복제함으로써 더 똑똑한 AI 상대를 육성하고 게임 내 플레이어 이동성을 높입니다.
또한 간단한 온체인 트랜잭션을 수행하는 암호화폐 지갑으로 AI 에이전트를 생성하기 위한 @coinbase의 최근 템플릿을 따르고 있습니다.
https://x.com/MurrLincoln/status/1850226148594082120
결론
온체인 AI 에이전트의 성공은 AI의 전반적인 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 현재 우리는 종종 AI 모델을 잘못 만드는 다단계 추론 및 환각 감소 문제에 여전히 직면하고 있습니다. 그러나 AI가 계속해서 발전함에 따라 이러한 에이전트의 타당성은 계속해서 높아질 것입니다.
좋은 소식은 Epoch AI가 AI의 확장이 적어도 향후 5년 동안 계속될 것이라고 믿고 있다는 것입니다. 소프트웨어는 지금까지 본 것 중 가장 빠른 속도로 발전하고 있습니다.
이는 오늘날 우리가 직면한 문제가 더 크고 야심찬 목표를 향한 길에 일시적인 장애물일 뿐이라는 것을 의미합니다.
암호화폐는 필연적으로 에이전트화된 미래의 핵심 구성 요소가 될 것입니다.
기타 사항:
예측 시장은 AI 에이전트가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니까? 예측 시장은 참가자들이 정확한 정보를 제공하도록 장려합니다. 이러한 시장에 접근할 수 있는 AI 에이전트는 인센티브에 맞춰진 실시간 정보를 활용하여 잠재적인 편향 소스에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 아마도 @mrink0이 제안한 것처럼 AI 에이전트는 futarchy의 형태를 취할 수도 있습니다.
AI 에이전트를 지나치게 인간화하고 있나요? 어쩌면 우리는 AI 에이전트를 "인간"이 수행하는 작업으로 생각해서는 안 됩니다. 인간과 유사한 속성보다는 기능에 중점을 두는 것이 AI 에이전트를 더욱 효율적이고 효과적으로 만들 수 있습니다.
온체인 데이터 처리는 번거롭고 AI 에이전트 개발을 방해합니다. 온체인 데이터는 실제로 매우 복잡하고 번거롭기 때문에 온체인 AI 에이전트 개발에 있어 계속해서 큰 문제가 될 것입니다.
에이전트의 진정한 기회는 고객 서비스와 같이 쉽게 수행할 수 있는 장벽이 낮은 작업에 있는 것이 아닙니다. 이러한 작업은 차세대 AI 모델로 쉽게 전복될 수 있기 때문입니다. 실제 초점은 정확성이 가장 중요한 고도로 규제된 영역에서 AI 모델 주위에 방어막을 구축하는 데 있어야 합니다.
