AI 에이전트라는 용어는 OpenAI의 로드맵에서 비롯되었습니다. Sam Altman은 AI가 가져야 할 능력을 5가지로 구분했으며, 그 중 세 번째 단계가 향후 몇 년 내에 자주 접하게 될 AI 에이전트입니다.

AI 에이전트는 자율적으로 학습, 의사결정 및 과제 수행이 가능합니다. 지능 수준과 능력에 따라 Stuart Russell과 Peter Norvig이 《Artificial Intelligence: A Modern Approach》에서 AI 에이전트를 5가지 유형으로 구분했습니다:

· 단순 반사 에이전트: 현재 상태에 대해서만 반응합니다.

· 모델 기반 반사 에이전트: 의사결정 과정에서 과거 상태를 고려합니다.

· 목표 기반 에이전트: 특정 목표 달성을 위한 최적의 경로를 계획하고 찾습니다.

· 효용 기반 에이전트: 이익과 위험을 저울질하여 효용을 최대화하고자 합니다.

· 학습 에이전트: 경험을 통해 지속적으로 학습하고 개선합니다.

그렇다면 현재 시장이나 업계에서 나타나는 AI 에이전트는 어느 단계에 있으며, 어떤 유형의 에이전트인가요?

OpenAI의 o1은 2단계 인공지능 수준에 도달했습니다. 개인적으로 보기에 현재 업계의 AI 에이전트는 2단계와 3단계 사이, 즉 2.5단계에 있습니다. 이는 업계의 에이전트가 OpenAI를 이미 넘어섰다는 의미가 아니라, web3 에이전트가 아직 GPT 래퍼 단계에 머물러 있기 때문입니다. 그렇다면 왜 2.5단계라고 보는 것일까요? 사람의 개입이나 프로그램을 통해 GPT 래퍼와 중개자의 조합이 객관적인 자발성을 가진 형태를 만들어냈기 때문입니다. 이는 OpenAI 모델의 한 방향으로 적용된 확장이라고 볼 수 있습니다. 에이전트가 할 수 있는 일을 보면, 가장 기본적인 단순 반사형 대리인 수준입니다. 일부 에이전트는 과거 상태를 고려하지만, 능동적인 입력이 필요합니다. 데이터를 지속적으로 공급해야만 학습이 가능한 수동적인 모델 훈련 방식이며, 3단계에 정의된 수준에는 아직 미치지 못합니다. 목표 기반, 효용 기반, 학습 에이전트는 아직 시장에 진입하지 않았습니다. 따라서 현재의 AI 에이전트는 여전히 초기 단계이며, 2단계 범용 LLM의 미세 조정 수준이며, 구조적으로 2단계를 벗어나지 못했습니다. 그렇다면 3단계 수준으로 진화하기 위해서는 crypto만으로 가능할까요, 아니면 OpenAI와 같은 회사의 개발을 기다려야 할까요?

왜 Base 또는 Solana가 AI 에이전트의 중심 내러티브가 될 수 있을까요?

3단계 에이전트의 출현을 논의하기 전에, 어떤 생태계가 AI 에이전트의 토양이 될 수 있을지 확인해야 합니다. Base일까요, 아니면 Solana일까요?

이 문제를 해결하기 위해서는 지난 2년 동안 AI가 Web3에 어떤 영향을 미쳤는지 먼저 살펴볼 필요가 있습니다. OpenAI가 ChatGPT를 출시했을 때, 업계의 프로토콜들은 관성적 사고에 따라 기반 시설 버블에 빠르게 몰려들었습니다. 그 결과 다수의 컴퓨팅 파워/추론 집계 플랫폼이 등장했고, AI+DePIN 기반 시설도 생겨났습니다. 이 둘의 공통점은 거대한 비전을 구축했다는 것입니다. 이것이 반드시 나쁜 것은 아닙니다. 에이전트도 이러한 비전을 구축할 수 있지만, 실제 구현에 있어서 그리고 사용자 요구 측면에서 이러한 대규모 기반 시설 프로토콜은 충분히 고려하지 못했습니다. 전통 인터넷 산업에서도 아직 포화되지 않은 시장 수요를 가정했기 때문입니다. 사용자 교육과 시장 교육이 충분하지 않았습니다. Memecoin 열풍에 휩싸인 상황에서 공허한 AI 기반 시설은 더욱 공허해 보였습니다.

기반 시설이 너무 무겁고 크다면 가볍게 만들어보는 것은 어떨까요. GPT 래퍼에서 태어난 에이전트는 시작과 사용자 접점에서 효율적이고 빠르게 반복할 수 있습니다. 가벼운 에이전트는 버블을 만들 수 있는 충분한 잠재력이 있습니다. 버블이 붕괴된 후에는 새로운 토양이 나타날 것입니다.

더 나아가, 현재 시장 환경에서 에이전트와 Memecoin을 활용하여 프로젝트를 시작하면 매우 짧은 시간 내에 제품을 출시할 수 있습니다. 사용자가 직접 사용 경험을 얻을 수 있게 하고, 이 과정에서 에이전트는 Memecoin의 커뮤니티 성장 로드맵을 활용하여 제품을 빠르게 반복 개선할 수 있습니다. 이는 저비용 고속 반복이 가능합니다. 엄격한 AI 프로토콜은 더 이상 무거운 기존 합의 프레임워크에 얽매일 필요가 없습니다. 족쇄를 벗어나 가볍게 무장하고, 경량화와 고속 반복으로 사용자를 공격적으로 공략할 수 있습니다. 시장 교육과 전파가 충분히 이루어진 후에는 이를 토대로 거대한 비전의 기반 시설을 구축할 수 있습니다. 경량 에이전트가 모호한 Memecoin의 외피를 덮고 있어, 커뮤니티 문화와 펀더멘털이 더 이상 모순되지 않습니다. 새로운 자산 발전 경로가 서서히 수면 위로 떠오르고 있으며, 이는 미래 새로운 AI 프로토콜이 선택할 수 있는 한 경로일 것입니다.

위의 논의는 AI 에이전트가 핵심 내러티브가 될 수 있는 잠재력을 보여줍니다. AI 에이전트가 계속 빠르게 성장할 수 있다는 전제하에, 올바른 생태계를 선택하는 것이 매우 중요해집니다. Base일까요, 아니면 Solana일까요? 이 문제를 해결하기 전에 시장의 엄격한 에이전트 프로토콜 현황을 먼저 살펴보겠습니다.

먼저 Arweave/AO입니다. PermaDAO에 따르면 AO는 Actor 모델로 설계되어 각 구성 요소가 독립적이고 자율적인 에이전트로 작동하며 병렬 연산이 가능합니다. 이는 AI 에이전트 구동 애플리케이션 아키텍처와 높은 부합성을 가집니다. AI는 모델, 알고리즘, 컴퓨팅 파워 3가지 요소에 의존하는데, AO는 이러한 높은 자원 요구 사항을 충족할 수 있습니다. AO는 각 에이전트 프로세스에 독립적으로 컴퓨팅 자원을 할당하여 계산 성능 병목 현상을 효과적으로 해결할 수 있습니다.

이 외에도 Spectral은 에이전트 기반 프로토콜 중 하나로, 텍스트를 코드로 변환하고 모델을 추론하는 방향으로 개발되고 있습니다.

현재 시장에 나와 있는 에이전트 토큰을 살펴보면, 이러한 에이전트들이 체인의 기반 시설을 거의 활용하지 않고 있다는 것을 알 수 있습니다. 이는 사실이며, 업계의 모든 모델, 에이전트 포함, 모두 체인 외부에 있습니다. 데이터 투입, 모델 학습, 출력 정보 등 모든 것이 탈중앙화되지 않은 체인 외부에서 이루어지고 있습니다. 이는 evm 체인이 AI와 스마트 컨트랙트의 결합을 지원하지 않기 때문이며, Base와 Solana도 마찬가지입니다. 내년에는 AO의 도입을 기대해볼 수 있겠지만, AO가 실패한다면 모델의 체인 탑재는 2030년 이전에는 어려울 것 같습니다. 다른 공공 체인이 모델 체인 탑재를 구현한다 해도 AO와 같은 아키텍처와 역사적 자원 축적이 없다면 더욱 어려울 것입니다.

현재 AI 에이전트 토큰은 실제 사용 사례가 많지 않습니다. 사실 Base와 Solana의 AI 에이전트 코인과 AI Memecoin의 차이를 명확히 설명하기 어렵습니다. 에이전트 토큰이 특별한 용도가 없음에도 불구하고, 왜 AI 에이전트 코인과 AI Memecoin을 혼동해서는 안 된다고 생각하는지 그 이유는 무엇일까요? 그것은 현재가 AI 에이전트 버블을 만드는 단계라고 보기 때문입니다.

왜 Base가 Solana와 AI 에이전트의 주도권 경쟁을 하고 있다고 보는 것일까요?

이번 상승장의 전반기 동안 Base는 시장의 관심을 많이 끌었습니다. Memecoin 시장 점유율 경쟁에서 $BRETT와 $DEGEN 등으로 잠시 눈부신 활약을 했지만, 결국 Solana에 패배했습니다. 나는 AI 에이전트가 Base의 다음 경쟁 방향이 될 것이며, 현재 이미 많은 장점을 가지고 있다고 생각합니다.

AI 에이전트는 버블 생성을 가속화하고 혼란을 야기할 것이지만, 결국 사용자와 애플리케이션을 남길 것입니다:

버블의 생성과 팽창은 시장의 관심을 끌 것입니다. 이 관심은 시

이어서, 빠르게 반복되는 에이전트는 온체인 거래를 완료할 수 있으며, 암흑의 숲에 바이킹 해적단이 침입했습니다. 현재 시장의 패널 프로토콜, TG 그룹의 봇, Dune 패널 모두 에이전트에 의해 침략당할 것이며, 사용자에게 익숙한 지표들도 에이전트에 의해 조종될 것입니다. 거래량, 주소 수, 코인 분포, 시뮬레이션된 대량매매 행동, 온체인 데이터는 더 전문적인 정제가 필요할 수 있으며, 그렇지 않으면 에이전트에 의해 속임을 당할 것입니다. 마치 바이킹 해적단이 당신의 재산을 약탈하는 것과 같습니다.

만약 시장이 이 단계에 도달한다면, AI 에이전트의 새로운 시대가 절반 성공한 것입니다. 왜냐하면 '주목이 곧 가치'가 되어 에이전트가 자리를 잡을 수 있기 때문입니다. 이러한 잠재력은 다음과 같습니다:

· 강력한 배포 능력: 에이전트는 Goat 등과 같은 충분한 화제를 일으킬 수 있으며, 안정적인 배포 경로를 복제할 수 있습니다.

· 배포의 용이성: 에이전트 배포 플랫폼도 폭발적으로 증가할 것이며, Zerebro, vvaifu, Dolion, griffain 및 Virtual 등 어떤 코드도 알 필요 없이 에이전트를 구축할 수 있으며, 에이전트 배포 플랫폼의 UX도 경쟁 속에서 최적화될 것입니다.

· 밈코인 효과: 시작 단계에서 에이전트 토큰에는 적절한 비즈니스 모델이나 토큰 사용 사례가 없지만, 밈코인의 외관을 갖추면 커뮤니티를 빠르게 구축할 수 있어 시작 성공률을 높일 수 있습니다.

· 상한선이 매우 높음: OpenAI의 Level 3 에이전트는 아직 개발 중이며, 대기업도 빠르게 출시할 수 없는 제품이므로 시장 규모는 반드시 거대할 것입니다. 에이전트의 하한은 밈코인이지만 상한은 자율성을 가진 고급 지능체입니다.

· 시장 저항도가 낮음: Goat를 필두로 한 에이전트는 대규모 청중을 확보할 수 있습니다. 에이전트는 AI 기반 인프라와 다르며, 사용자가 거부감이 없을 때 관심을 끌 수 있습니다.

· 잠재적 인센티브: 에이전트의 토큰 사용 사례는 아직 개발되지 않았지만, 에이전트에 포인트 제도를 도입하고 인센티브를 강화한다면 많은 사용자를 확보할 수 있습니다.

· 반복 잠재력: 앞서 언급했듯이 에이전트는 경량화되어 빠른 반복이 가능한 제품입니다. 이러한 객관적인 반복 능력은 점점 더 사용자를 끌어들이는 제품과 콘텐츠를 만들어낼 수 있습니다.

따라서 AI 에이전트는 핵심 내러티브가 될 수 있으며, 필수적인 전략적 요충지가 될 것입니다.

왜 Base가 솔라나와 경쟁할 잠재력이 있는가?

Coinbase와 북미 자본의 강력한 지원을 받은 Base 생태계는 2024년 폭발적인 성장을 경험했습니다. 11월에는 자금 유입이 솔라나를 넘어섰으며, 지난 7일 동안 솔라나를 크게 웃돌았습니다.

내년 ETH가 ETH/BTC 환율을 계속 돌파한다면, ETH 시즌의 파급 효과가 Base에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 현재 ETH 유출 자금의 23%가 Base로 향하고 있으며, 이 수치는 계속 상승하고 있습니다.

AI 에이전트 Launchpad Mapping

Virtual

V1 단계에서는 주로 모델 교육, 데이터 기여 및 상호 작용 기능에 중점을 두었으며, V2 단계에서 Virtual은 AI 에이전트의 토큰 인큐베이션 플랫폼을 출시했으며, 10월에 발표된 fun.virtuals가 대표적인 업데이트입니다.

그 과정에서 LUNA는 독립적인 정체성과 재무 능력을 가진 '독립 실체'로 발전했습니다. 이 과정에서 LUNA와 Coinbase의 로드맵이 일치하여, 후자가 강력한 기술 도구와 지원을 제공하여 Base에서 AI 에이전트의 구현을 지원했습니다.

AI 에이전트 기술은 브랜드 구축 측면에서 뛰어난 성과를 보였으며, 특히 문화 브랜드 구축에 현저한 효과가 있었습니다. AI 에이전트를 통해 브랜드는 더 효율적으로 커뮤니티와 상호 작용할 수 있습니다. 이는 상호 작용 작업을 단순화하고 보상을 유연하게 배포하여 사용자 충성도와 브랜드 인지도를 높이는 것을 포함합니다.

주목할 점은 모든 AI 에이전트 거래가 Virtual의 고유 토큰만 지원한다는 것입니다. Virtual 토큰은 전체 생태계의 가치 포착을 흡수하여 생태계 발전의 중요한 지주가 되었습니다.

Virtual은 제품 기능 개선에 주력하고 AI 도구를 활용하여 사용자를 지원하며, Web2와 Web3 사이의 다리를 놓는 데 주력하고 있습니다. 그것은 '사용 가치'를 강조하며 '투기 핫스팟'을 강조하지 않습니다. 비록 도구형 제품이 실제 적용에서 자주 호출되지만, 암호화폐 일반적으로 가지고 있는 전파 효과가 부족한 것이 V1 단계의 약점입니다.

Clanker

'게시하면 토큰을 받는다'는 방식은 토큰 발행의 진입 장벽을 낮추었고, 동시에 많은 사용자를 끌어들였습니다. 사람들은 Clanker에 열심히 @를 달았는데, 이는 소셜 미디어에서 AI에게 비디오 내용을 요약하게 하는 것과 유사합니다. 다만 여기서는 콘텐츠 게시가 자산 발행으로 직접 전환됩니다.

Clanker는 어떻게 작동합니까?

TokenBot(즉, Clanker)은 Base의 밈 토큰을 단일 유동성 풀(LP)에 배포하고 유동성을 즉시 잠급니다. 토큰 발행자는 다음과 같은 수익을 얻게 됩니다:

· 모든 스왑 수수료의 0.25%.

· 총 공급량의 1% 토큰(1개월 잠금 기간).

사용자는 clanker.world 공식 웹사이트에서 토큰 배포 수량을 확인하거나 자신의 토큰을 생성할 수 있습니다.

PumpFun과 달리, 후자는 Raydium에서 본딩 커브를 통해 토큰을 발행하고 1%의 거래 수수료와 2 SOL의 고정 수수료를 부과하지만, Clanker는 본딩 커브 모델을 채택하지 않고 Uni v3의 1% 수수료를 수익으로 취합니다.

AI Agent Layer

AI Agent Layer는 Base 생태계 내에서 AI 에이전트와 Launchpad에 전념하는 플랫폼으로, 11월 18일 공식 출시되었습니다. 플랫폼 출시 전, AIFUN 토큰은 11월 14일 이미 발행되었으며, 현재 MEXC와 Gate 등 거래소에 상장되어 있으며, 현재 가격은 $0.09, 시가총액은 약 2,500만 달러입니다.

Creator.bid

Creator.bid는 처음에는 디지털 콘텐츠의 화폐화와 소유권에 초점을 맞춘 AI 플랫폼이었습니다. 올해 4월 새로운 투자 라운드를 완료했습니다.

10월 21일, Creator.bid는 Base 메인넷 출시를 발표하고 AI 에이전트를 손쉽게 생성하고 배포할 수 있는 기능을 제공하여 콘텐츠 크리에이터에게 새로운 도구와 수익 모델을 제공했습니다.

Simulacrum

Simulacrum은 Empyreal을 기반으로 구축되었습니다. Twitter, Farcaster, Reddit 및 TikTok 등 플랫폼을 블록체인 상호 작용 계층으로 전환합니다. 사용자는 간단한 소셜 미디어 게시를 통해 온체인 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 토큰 거래 또는 팁 지불 등입니다.

계정 추상화, AI 에이전트, 의도 구동 및 언어 모델 등 기술을 활용하여 복잡한 블록체인 백엔드 작업을 단순화합니다. 일반 사용자가 DeFi를 더 쉽게 사용할 수 있게 합니다.

vvaifu.fun

Pump.fun과 유사하게 사용자는 쉽게 AI 에이전트와 관련 토큰을 생성할 수 있습니다. AI 에이전트는 Twitter, Telegram, Discord 등 소셜 플랫폼과 seamless하게 통합되어 자동화된 사용자 상호 작용을 구현할 수 있습니다.

vvaifu.fun에서 생성된 Dasha는 독립적인 Twitter 계정, Telegram 채널 및 Discord 커뮤니티를 가지고 있으며, 모든 것이 AI에 의해 운영 및 관리됩니다.

Top Hat

Top Hat은 텍스트로 사용자와 상호 작용할 뿐만 아니라 이미지 콘텐츠를 이해하고 처리할 수 있습니다. 사용자가 이미지를 보내면 AI 에이전트가 이미지 내용을 '이해'하고 응답할 수 있습니다.

Griffain

훈련 가능한 AI 에이전트 플랫폼을 보유한 Griffain은 이미 1,000개의 훈련 가능한 AI 에이전트를 출