AI 발전 속도가 너무 빨라 미래는 반드시 AI의 세계가 될 것이며, 핵심 요소가 하나 더 추가된다면 그것은 AI+Crypto의 세계일 것입니다.

현재 AI는 새로운 단계인 AI Agent로 진화했습니다.

AI Agent의 상상력과 실현 가능한 시나리오 모두 기대할 만합니다.

시대의 열차가 질주하고 있으므로 우리는 서둘러 탑승해야 합니다.

최근 저도 AI Agent를 계속 학습하고 있으며, 이 글에서 제 학습 경로를 기록하여 AI Agent 진입에 도움이 되길 바랍니다.

이 글은 AI Agent 진입 가이드의 첫 번째 편으로, 전체적인 인식과 프레임워크 이해를 돕고자 합니다. 향후 이 분야를 계속 깊이 있게 다루며 AI 물결을 잡아갈 것입니다.

01 AI Agent란 무엇인가?

복잡한 개념을 제쳐두고 현재의 대규모 모델(ChatGPT 등)과 AI Agent의 차이를 직접 비교해 보겠습니다.

현재의 대규모 모델은 강력한 '자연어 검색 엔진'과 같아서 질문에 답변하고 조언을 제공할 수 있지만, 실제로 자율적으로 의사결정하고 실행할 수는 없습니다.

AI Agent의 능력은 기존 대규모 모델의 범위를 넘어섭니다. '데이터 처리'에 국한되지 않고 '인지'에서 '행동'에 이르는 완전한 순환 고리를 수행할 수 있습니다.

직관적인 예를 들면, 지금 ChatGPT에게 Crypto 투자 방법을 묻는다면 여러 가지 조언을 해줄 것입니다. 하지만 AI Agent는 전 세계 시장 정보를 실시간으로 추적하고 포트폴리오를 동적으로 조정하여 수익 극대화를 실현할 수 있습니다.

따라서 AI Agent(인공지능 에이전트)의 개념을 추출할 수 있습니다. AI Agent는 인공지능 기술을 기반으로 한 소프트웨어 실체로, 자율적 또는 반자율적으로 과제를 수행하고 의사결정을 내리며 인간이나 다른 시스템과 상호작용할 수 있습니다.

핵심은 바로 '자율적 행동'입니다.

AI Agent는 어떻게 자율적 행동을 실현할까요?

AI를 통해 복잡한 논리를 정확한 조건(상황에 따라 True 또는 False)으로 변환할 수 있으며, 이를 비즈니스 시나리오에 원활하게 통합할 수 있습니다.

첫째, 의도 분석: AI는 사용자의 단서와 상황을 분석하여 사용자가 무엇을 하고자 하는지 이해합니다. 단순히 사용자가 말한 것만 보는 것이 아니라 이전 사용 기록과 구체적 상황도 고려하여 요구사항을 구체적인 프로그램 명령으로 변환합니다.

둘째, 판단 지원: AI는 똑똑한 조수와 같아서 사람이 처리하기 어려운 복잡한 문제를 분석하여 단순한 예/아니오 답변이나 몇 가지 고정 옵션으로 변환합니다. 이를 통해 의사결정의 정확성과 효율성을 높이고 기존 비즈니스 시스템과 잘 협력할 수 있습니다.

자율적 행동 수준에 따라 AI Agent는 두 가지 유형으로 구분할 수 있습니다.

하나는 개인 비서와 같은 AI Agent로, 사용자를 돕는 역할을 합니다.

다른 하나는 더 나아가 자신의 정체성이나 브랜드를 가지고 많은 사용자에게 서비스를 제공하는 독립적인 개체로서의 AI Agent입니다.

결론적으로 AI Agent는 대규모 모델의 다음 발전 단계이자 새로운 제품 형태이며, AI Agent에는 매우 큰 상상력이 있습니다.

02 AI Agent와 Crypto의 관계는 무엇인가?

AI와 Crypto는 명확히 구분되는 것이 아니라 융합될 수 있습니다.

더욱 중요한 것은 Web2의 AI Agent와 Web3의 AI Agent는 다르다는 점입니다.

Web3의 AI Agent는 더 고도화되고 완성도 높은 AI Agent, 또는 Crypto AI Agent라고 부를 수 있습니다.

Crypto의 기능을 활용하여 AI Agent는 다음과 같은 특성을 갖게 됩니다:

(1) 탈중앙화

Crypto와 결합하면 AI Agent의 운영, 데이터 저장, 의사결정 과정이 더 투명해지고 단일 주체의 통제를 받지 않습니다.

Web2 AI Agent는 일반적으로 중앙화된 기업이나 플랫폼에 의해 통제되며, 데이터와 의사결정이 한 곳 또는 소수에 집중됩니다.

AI Agent가 외부에 서비스를 제공하면 신뢰 문제가 발생하므로, 블록체인이 제공하는 실행 및 검증 환경이 필요합니다.

AI Agent에게는 진입장벽 없는 사용성, 데이터 투명성, 상호운용성, 탈중앙화 등이 필요합니다.

(2) 인센티브 메커니즘

이것이 Crypto가 가장 강력하게 지원할 수 있는 부분입니다. 토큰 경제 모델을 통해 개발자와 사용자의 직접적인 참여와 기여에 대한 인센티브를 제공할 수 있습니다.

Web2 AI Agent는 주로 광고 수익이나 구독 서비스와 같은 전통적인 비즈니스 모델에 의존합니다.

Web2의 스타트업 팀이나 기업은 오랫동안 수익을 내지 못하고 투자 유치도 어려웠지만, Web3에서는 토큰 발행을 통해 직접적인 현금 흐름을 확보할 수 있습니다. 예를 들어 AI Agent 사용에 Crypto 결제가 필요할 수 있습니다.

자유로운 시장 경제는 더 많은 혁신을 촉발할 수 있습니다.

(3) 진정한 영생

스마트 계약 덕분에 AI Agent는 '영생'을 실현할 수 있습니다.

스마트 계약이 블록체인에 배포되면 AI Agent는 해당 규칙에 따라 자동으로 작동할 수 있으며, 이론적으로 무기한 지속될 수 있습니다.

스마트 계약은 AI Agent의 코드와 의사결정 메커니즘을 블록체인에 영구적으로 보존할 수 있습니다. 단, 데이터의 지속적인 업데이트나 외부와의 상호작용이 없다면 AI Agent의 '영생'은 프로그램 논리에 국한될 수 있습니다.

결론적으로 Crypto가 AI Agent에 필요한 것보다 AI Agent가 Crypto에 더 필요합니다.

03 AI+Crypto의 서사 진화

AI는 대규모 모델에서 AI Agent로 두 단계를 거쳤으며, AI와 Crypto의 결합 역시 두 단계로 나눌 수 있습니다:

3.1 대규모 모델 단계: 기반 인프라

AI 프로젝트의 주요 평가 차원은 연산 능력, 알고리즘, 데이터입니다.

사실 Web3가 발휘하는 역할은 AI에 인센티브 체계를 더해 연산 능력, 알고리즘, 데이터를 토큰화한 것입니다.

따라서 AI와 Web3의 접점은 연산 능력, 알고리즘, 데이터 세 가지 차원에서 탐구할 수 있습니다:

(1) 연산 능력(Computational Power):

분산 컴퓨팅 네트워크: 블록체인은 본질적으로 분산 특성을 가지고 있습니다. AI는 Web3의 분산 네트워크를 활용하여 더 많은 컴퓨팅 자원을 확보할 수 있습니다. AI의 계산 작업을 Web3 네트워크의 각 노드에 분산시켜 병렬 처리 능력을 높일 수 있으며, 이는 대규모 AI 모델 학습에 특히 유용합니다.

인센티브 메커니즘: Web3는 토큰 경제와 같은 경제적 인센티브 메커니즘을 도입했습니다. 이를 통해 네트워크 참여자들이 자신의 컴퓨팅 자원을 제공하도록 동기부여할 수 있습니다. AI 개발자는 이러한 시장에서 기계 학습 작업을 위한 컴퓨팅 능력을 구매할 수 있고, 제공자는 토큰으로 보상받을 수 있습니다.

(2) 알고리즘(Algorithms):

스마트 계약: Web3의 스마트 계약은 AI 알고리즘을 자동으로 실행할 수 있습니다. AI는 알고리즘을 설계하여 블록체인 상의 스마트 계약 형태로 구현할 수 있습니다. 이를 통해 투명성과 신뢰성이 높아지며, 자동화된 의사결정 프로세스(예: 자동 시장 예측 또는 콘텐츠 검열)를 실현할 수 있습니다.

탈중앙화된 알고리즘 실행: Web3 환경에서 AI 알고리즘은 단일 중앙 서버에 의존하지 않고 여러 노드가 공동으로 검증하고 실행할 수 있습니다. 이는 알고리즘의 내구성과 보안성을 높이며 단일 장애 지점을 방지할 수 있습니다.

(3) 데이터(Data):

데이터 프라이버시와 소유권: Web3는 데이터의 탈중앙화와 사용자의 데이터 소유권을 강조합니다. AI와 결합하면 블록체인 기술을 활용하여 데이터 권한을 관리하고 프라이버시를 보장할 수 있습니다. 동시에 사용자는 데이터를 선별적으로 공유하고 보상을 받을 수 있어, AI에 더 풍부하지만 통제 가능한 데이터 소스를 제공할 수 있습니다.

데이터 검증과 품질: 블록체인 기술은 데이터의 진실성과 무결성을 검증할 수 있습니다. Web3를 통해 데이터가 사용되기 전에 검증되므로, AI 모델 학습의 입력 데이터 품질과 신

• 렌더 네트워크(Render Network): 주로 렌더링에 초점을 맞추고 있지만 AI 컴퓨팅 파워도 제공할 수 있습니다.
• 아카시 네트워크(Akash Network): 탈중앙화된 클라우드 컴퓨팅 리소스를 제공하며, AI 수요에 활용될 수 있습니다.
• 아이써(Aethir): 탈중앙화된 클라우드 컴퓨팅에 초점을 맞추고 있으며, AI 컴퓨팅 파워 제공에 관여할 수 있습니다.
• 아이오넷(ionet): AI 추론 및 학습을 위한 탈중앙화된 컴퓨팅 파워 플랫폼을 지원합니다.

알고리즘(Algorithms) 분야 프로젝트:

• 코텍스(Cortex): 블록체인 상에서 AI와 AI 구동 dApp을 실행할 수 있는 탈중앙화된 세계 컴퓨터로, AI를 스마트 컨트랙트에 통합하는 데 주력하고 있습니다.
• 페치AI(Fetchai): 블록체인 기반 기계 학습 플랫폼으로, 무코드 관리 서비스 에이전트버스(Agentverse)를 출시하여 Web3 프로젝트의 AI 에이전트 배포를 간소화했습니다.
• 아이젝(iExec RLC): 블록체인 기반 AI 모델 마켓플레이스를 제공하며, 기밀 컴퓨팅과 탈중앙화 오라클을 지원합니다.

데이터(Data) 분야 프로젝트:

• 바나(Vana): 개인 유전체 데이터를 위한 DAO를 구축하고 있으며, 사용자가 데이터를 통제하고 혜택을 받을 수 있는 데이터 마켓플레이스를 만들고 있습니다.
• RSS3: 오픈소스 AI 아키텍처를 출시하여 대규모 언어 모델을 Web3의 AI 에이전트로 전환할 수 있게 하며, 데이터 활용과 관리에 관여하고 있습니다.

종합 프로젝트:

• 마이셸(Myshell): 탈중앙화된 AI 소비 레이어로, 소비자, 크리에이터, 오픈소스 연구자를 연결하는 것을 목표로 합니다. 누구나 이 플랫폼에서 AI 네이티브 애플리케이션을 만들고, 공유하고, 수익화할 수 있습니다.

전반적으로 볼 때, 대규모 모델 단계에서 암호화폐와 AI의 결합은 주로 기반 인프라 레벨에서 이루어지며, AI의 장기적 발전을 위한 기반을 마련하고 있습니다.

3.2 AI 에이전트 단계: 애플리케이션 구현

AI 에이전트의 등장은 AI의 애플리케이션 레벨 구현 단계를 의미합니다.

AI 에이전트는 다음과 같은 3단계로 세분화할 수 있습니다: 밈(meme) 코인 단계, 단일 AI 애플리케이션 단계, AI 에이전트 프레임워크 표준 단계.

1. AI 에이전트 밈(meme) 코인

AI 에이전트 밈(meme) 코인은 매우 특별한 존재입니다. 밈(meme) 코인 자체가 커뮤니티 감정의 산물이기 때문입니다.

AI 발전이 너무 빨라 일반인들에게는 매우 복잡해 보이는데, AI 밈(meme) 코인은 일반인들에게 AI 혁명에 참여할 기회를 제공합니다.

따라서 AI 밈(meme) 코인 소유자들은 AI 혁명에 참여한다는 감정적 가치를 얻게 됩니다. 이는 일반인들도 AI 열풍에 동참할 수 있게 해줍니다.

결과적으로 AI + MEME는 재무적 효과를 통해 AI 시장 교육과 확산을 가속화했습니다.

다른 관점에서 보면, AI 에이전트가 왜 코인을 발행할까요?

한편으로는 재무적 효과를 통해 자금과 사용자를 유치하여 향후 발전을 위한 동력을 제공하고, 다른 한편으로는 밈(meme) 방식의 발행이 자체적인 커뮤니티 자금 조달 수단이 됩니다.

대표적인 사례를 살펴보면:

• $GOAT: 최초로 주목받은 AI 에이전트 밈(meme) 코인;
• $Fartcoin: 재미있는 콘텐츠(예: '방구 농담')를 생성하여 사용자 관심을 끌었습니다;
• $ACT: 사용자와 AI 간의 평등한 상호작용을 위한 디지털 생태계 구축을 목표로 합니다;
• $WORM: 디지털 생물학과 블록체인 기술을 결합하여 독특한 디지털 자산인 생물 지렁이 신경계를 모방하고자 합니다.

2. 단일 AI 애플리케이션

AI 에이전트는 암호화폐의 다양한 세부 분야와 융합되며 폭발적인 성장을 보이고 있습니다.

AI 에이전트의 발전에 따라 더 이상 단순한 밈(meme) 코인이 아니라 실제 사용 사례를 지원하는 가치 코인의 속성을 갖게 되었습니다.

(1) 창시 프로젝트

• ai16z: 최초로 주목받은 AI 에이전트이며, 최초의 프레임워크 표준인 엘리자(Eliza)를 수립했습니다.

(2) 에이전트 게임

• ARC: 러스트 언어로 RIG라는 AI 프레임워크를 개발하여 탈중앙화 애플리케이션(dApp)과 스마트 컨트랙트를 지원합니다.
• FARM: AI를 활용하여 농업 게임의 현실성과 전략 깊이를 높이는 데 주력하고 있습니다.
• GAME: $GAME은 AI 에이전트의 자율 작동과 지능화를 지원하며, AI와 게임의 깊은 융합을 추구합니다.

(3) 에이전트 DeFi

• $NEUR: 토큰 분석과 DeFi 상호작용에 주력하며, 지능형 금융 의사결정 지원을 제공합니다.
• $BUZZ: 자연어 인터페이스를 제공하여 사용자가 DeFi 거래와 관리를 더 직관적으로 수행할 수 있게 합니다.

(4) 코드 감사

• 에이전트 감사(AgentAUDIT): AI 기술을 활용하여 코드 감사를 자동화하고, 코드 보안성과 품질을 향상시킵니다.

(5) 에이전트 데이터 분석

• REI: AI 기술을 통해 대규모 데이터 분석을 수행하고, 통찰력과 예측 서비스를 제공합니다.

(6) 자율 AI 에이전트

• LMT: 스스로 학습하고 과제를 수행하는 AI 에이전트로, 인간 개입을 최소화하는 것을 목표로 합니다.
• GRIFFAIN: 자신의 행동을 자율적으로 최적화할 수 있는 AI 에이전트로, 복잡한 환경에서의 의사결정과 전략 수립에 특화되어 있습니다.

3. AI 에이전트 프레임워크 표준

AI 에이전트 프레임워크 표준은 아직 혼란스러운 상황입니다.

AI 에이전트 프레임워크 표준이란 무엇일까요?

AI 에이전트 프레임워크 표준은 통일된 규격과 도구를 제공하여 AI 에이전트의 개발과 배포 과정을 간소화합니다.

이를 통해 개발자는 Twitter, Discord, Telegram 등 다양한 클라이언트와 상호작용할 수 있는 AI 에이전트를 만들고, 플러그인을 통해 기능을 확장하며, AI 기술을 활용하여 지능을 높일 수 있습니다.

이러한 표준과 기본 라이브러리(예: 메모리 저장, 세션 격리, 컨텍스트 생성 등)는 AI 에이전트의 운영이 효율적이고 안전하며 사용자 친화적이도록 보장합니다.

다양한 AI 플랫폼 인터페이스와의 연결을 통해 프레임워크 표준은 AI 에이전트의 기능을 더욱 강화하여 최신 AI 기술을 활용할 수 있게 합니다.

결과적으로 AI 에이전트 프레임워크 표준은 기반 인프라와 플랫폼이며, 자체적인 생태계를 형성할 수 있어 단일 AI 애플리케이션보다 더 큰 서사적 공간을 가질 수 있습니다.

주요 AI 에이전트 프레임워크 표준은 다음과 같습니다:

• ai16z: Eliza 프레임워크를 구축하여 Discord, Twitter, Telegram 등 다양한 플랫폼과의 원활한 통합을 지원합니다.
• Virtual: GAME 프레임워크를 구축하여 게임 및 가상 환경에 특화되어, AI 에이전트의 자율 작동 또는 사용자와의 상호작용을 가능하게 합니다.
• swarms: 다중 에이전트 AI 프레임워크로, 개발자가 복잡한 조정이 필요한 시나리오(예: 사회적 행동 시뮬레이션, 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화, 대규모 데이터 처리 등)에 다수의 AI 에이전트를 생성하고 관리할 수 있습니다.
• ZEREBRO: ZerePy 프레임워크를 구축하여 Optimism의 OP Stack과 유사하게, 단일 AI 애플리케이션의 개발과 배포를 더 쉽고 표준화된 방식으로 가능하게 하며, 이러한 에이전트가 소셜 플랫폼에서 독립적으로 콘텐츠를 생성하고 배포할 수 있게 합니다.

이러한 프레임워크를 중심으로 관련 생태계가 형성되고 있으므로, 이 프로젝트들에 주목할 필요가 있습니다.

04 요약

AI 에이전트의 서사가 폭발하기 시작했습니다.

우리 업계에서는 매년 하나의 주요 서사가 폭발하며, 이 주요 서사를 중심으로 많은 유명 프로젝트가 등장하고 기회가 생깁니다.

예를 들어 2020년의 DeFi Summer, 2023년의 인스크립션 Summer, 2024년의 밈(meme) Summer, 그리고