많은 사람들이 여전히 왜 나는 AI 프레임워크 표준 프로젝트가 '체인화'로 나아가야 한다고 계속 주장하는지 이해하지 못하고 있습니다. 아마도 지난 두 차례의 불황 기간 동안 Chain infra가 너무 많은 기대를 짊어졌기 때문일 것이며, 겨우 AI Agent '애플리케이션' 시대에 도달했는데 사람들이 '체인'에 대한 두려움을 느끼고 있는 것 같습니다. 그러나 AI Agent가 더 신뢰할 수 있는 자율 의사 결정과 상호 협력을 위해서는 필연적으로 '체인화'로 나아가야 합니다.
현재 큰 인기를 끌고 있는 ELIZA, ARC, 스웜(Swarms) 등의 프레임워크는 기본적으로 '개념 단계'에 있습니다. 이 단계에서는 기각되거나 증명되지 않아 0으로 귀결되지도, 증명되어 폭락하지도 않는 태아기 단계에 있습니다. 이는 Github에서 자산을 발행하는 첫 번째 관문입니다. 구상한 프레임워크와 원대한 비전에 대한 실현 가능성을 제시해야 시장의 공통적인 인정을 받을 수 있습니다.
우리가 자세히 살펴보면 ELIZA, ARC, 스웜(Swarms) 등의 프레임워크는 극단적인 단일 AI Agent 성능 최적화든 다중 AI Agent 상호 작용 프레임워크든, 본질적으로 AGI 대규모 모델 API 호출을 위한 추적 가능한 논리와 규칙을 정리해야 합니다.
결국 데이터는 체인 외부에 있고, 추론 과정은 검증하기 어려우며, 실행 과정은 불투명하고, 실행 결과는 불확실합니다.
단기적으로 보면, TEE는 체인 외부의 무신뢰성 있는 저비용, 고실현성 구현 방안을 제공하여 AGI 애플리케이션을 AI Agent의 자율 의사 결정 단계로 가속화할 수 있습니다. 장기적으로 보면, 더 신뢰할 수 있게 하려면 '체인 상의 합의'도 필요합니다.
예를 들어, ELIZA가 자신의 프레임워크 기반으로 AI Agent 자율 개인 키 관리 솔루션을 구축하려면 @PhalaNetwork의 TEE 원격 인증 기능을 활용하여 AI-Pool의 실행 코드가 개인 키 서명을 호출하기 전에 변조되지 않도록 할 수 있습니다. 하지만 이는 TEE가 AI Agent 방향으로 작용하는 첫 번째 작은 단계일 뿐입니다.
복잡한 사전 실행 논리를 Agent Contract에 넣고 Phala 체인의 Validators가 함께 검증하게 하면, TEE 실행 세부 사항을 체인 합의로 제약하는 체인을 구축할 수 있습니다. 그렇게 되면 AI Agent가 TEE 수요를 이끌고, TEE가 체인 활성화를 이끄는 긍정적인 선순환이 시작될 것입니다.
논리적으로 타당합니다. TEE는 개인 키를 볼 수 없게 보장할 수 있지만, 개인 키를 어떻게 호출하고 어떤 사전 규칙에 따라 호출하며 위험 관리 및 비상 대응은 어떻게 트리거되는지 등이 문제입니다. 단기적으로는 오픈 소스 코드 라이브러리로 투명성을 구현할 수 있지만, 장기적으로는 탈중앙화된 검증 합의 체계가 실시간으로 검증하고 확인하는 것이 필요할 것입니다.
따라서 '체인화'는 AI Agent 프레임워크의 실제 응용 단계로의 진입을 가속화할 수 있을 뿐만 아니라 Crypto infra에도 완전히 새로운 증분 기회를 가져다 줄 수 있습니다.
방향은 이미 매우 명확합니다. 대부분의 사람들에게 가장 빨리 체인화된 AI Agent 프레임워크와 가장 빨리 AI Agent를 지원하는 기존 체인을 찾아내는 것이 AI Agent의 새로운 추세에서 알파가 될 것입니다.
