저는 항상 같은 질문을 받습니다. “오늘날 암호화폐 스마트 에이전트의 가치는 무엇입니까?”

사람들이 이런 질문을 하는 이유는 암호화계의 많은 친구들이 이들 에이전트를 X 플랫폼의 것과 유사한 워터 스티커 로봇으로 여기기 때문입니다. 그런 다음 그들은 일반적으로 "이 토큰의 가치가 실제로 1억 달러가 넘을 것으로 예상됩니까?"라고 묻습니다.

이러한 질문에 대한 답은 간단하지 않습니다. 현재 대부분의 지능형 에이전트는 정기적으로 콘텐츠를 게시하고 지속적으로 메시지를 표시하여 댓글에 응답하는 자체 참조 AI 모델입니다. 그러나 그럼에도 불구하고 오늘날 눈에 띄는 몇 가지 프로젝트가 있습니다. 이들은 명확한 초점과 강력한 실행력을 갖춘 팀입니다. 동시에 지능형 에이전트의 경계를 허물고자 하는 신흥 개발자 그룹도 있습니다.

현재 우리는 아직 AI의 '미메코인' 초기 단계에 머물고 있으며, 많은 프로젝트가 단지 콘텐츠를 게시하기 위해 콘텐츠를 게시하고 있습니다. 그러나 저는 암호화 스마트 에이전트가 더욱 모듈 되고, 스마트해지고, 능력을 갖추게 될 미래에 대해 기대하고 있습니다.

이 기사에서는 2025년 이후에 예상되는 다양한 유형의 지능형 에이전트와 기능적 특성에 중점을 둘 것입니다. 귀하의 팀이 이 기사의 일부 유형에 동의하거나 영감을 받은 경우 언제든지 저에게 연락해 주십시오. 기꺼이 채팅해 드리겠습니다.

1. 암호화 기술을 선택하는 이유는 무엇입니까?

암호화 스마트 에이전트의 미래에 대해 논의하기 전에 다음 사항을 검토해야 합니다. 애초에 우리가 암호화 공간을 선택한 이유는 무엇입니까? AI 및 지능형 에이전트의 테스트 장소로서 암호화에는 많은 고유한 장점이 있습니다. 지난 기사(6장 참조)에서 나는 두 가지 주요 이유를 언급했습니다.

1. 온체인 데이터 가용성 온체인 모든 거래, 사용자 정보 및 기타 데이터는 공개적이고 투명하며 AI는 이 정보를 쉽게 캡처하고 크롤링할 수 있습니다. 이는 AI가 블록체인 온체인 대부분의 과거 및 실시간 데이터를 제한 없이 분석하고 사용할 수 있음을 의미하며, 이를 통해 AI의 기능이 크게 향상됩니다.

2. 암호화 분야의 금융적 속성 블록체인은 본질적으로 자본 중심 환경입니다. 암호화 기술은 인터넷에 금융 인프라를 제공하여 인터넷에서 디지털 거래(예: 구매 및 판매, 생성, 스테이킹 등)를 가능하게 합니다. 이 기능은 암호화를 활용하여 사용자를 대신하여 다양한 작업을 수행할 수 있으므로 지능형 에이전트에 특히 강력합니다.

이 두 가지 고유한 장점은 암호화된 지능형 에이전트의 개발 및 적용에 있어 비교할 수 없는 가능성을 제공합니다.

또 다른 핵심은 암호화폐 기술을 통해 일반 투자자가 AI 혁신 보유에 참여할 수 있다는 것입니다. 암호화폐 지능형 에이전트가 등장하기 전에는 생성적 AI 투자에 참여하는 주요 방법이 신흥 스타트업에 투자하는 것이었습니다. 그러나 이러한 기회는 엄격하게 제한되어 일반 대중이 접근할 수 없는 경우가 많습니다. 동시에, 대부분의 사람들은 주식 투자를 늘릴 수 있는 기회를 평가할 준비가 부족합니다.

암호화 분야로 돌아가서 실시간 거래 토큰은 공개적이고 유동성이 높으며 모든 사람이 접근할 수 있습니다. 여기에서 투자자는 새로운 프로젝트와 팀에 대한 정보에 공개적으로 접근하고 개발 진행 상황을 투명한 방식으로 관찰할 수 있습니다. 이는 사용자가 암호화 AI의 개발 및 개선을 실시간으로 목격할 수 있다는 점에서 대부분의 리스크 지원 스타트업과 극명한 대조를 이룹니다.

2. 더욱 가치 있는 지능형 에이전트

초기 암호화 스마트 에이전트는 예상대로 상대적으로 기본적인 기능이었습니다. @truth_terminal이 좋은 예입니다. 암호화와 통합된 최초의 콘텐츠 생성 에이전트였지만 콘텐츠를 자율적으로 게시할 수도 없었습니다.

그럼에도 불구하고 이 에이전트는 매우 재미있고 참신한 가치를 가져다 주는 정말 훌륭한 게시물을 만듭니다. $GOAT는 전체 AI 운동을 촉발한 최초의 토큰이므로 저는 Truth Terminal에 대해 깊은 존경심을 가지고 있습니다.

그러나 이제 사람들은 "미래의 지능형 에이전트"를 기대하고 있습니다. 왜? 많은 사람들이 현재의 지능형 에이전트에 만족하지 않기 때문에 대부분은 X 플랫폼에서 반복적인 콘텐츠를 뱉어냅니다. 그 결과, 이 분야는 충분한 '실용 가치'를 제공하지 못하는 로봇으로 과포화되었습니다.

시장에 필요한 것은 탈중앙화 금융(DeFi) 추상화, 실제 애플리케이션, 보조 도구 등과 같이 사용자를 진정으로 도울 수 있는 지능형 에이전트입니다. 이 기사의 대부분은 AI가 사용자, 프로젝트 및 생태계에 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.

그러나 저는 한발 물러서서 가장 성공적인 프로젝트는 기술의 한계를 뛰어넘는 프로젝트인 경우가 많다고 말하고 싶습니다. 따라서 저는 모든 사람이 사용자를 "돕는" 지능형 에이전트뿐만 아니라 암호화폐 스택을 발전시키는 지능형 에이전트에도 집중할 것을 권장합니다. 결국, 대부분의 Web3 프로젝트는 리소스, 자금 및 AI 박사 수준 인재의 제한으로 인해 Web2 프로젝트보다 뒤처집니다. 그러나 이는 또한 재정 거래 기회를 나타냅니다. 팀은 AI의 최신 혁신을 블록체인 공간에 가져올 수 있습니다.

게다가 많은 사람들은 오락이 그 자체로 가치가 있다는 사실을 간과합니다. "주의가 필요한 전부입니다"라는 문구는 빈 문구가 아닙니다. 따라서 누군가가 유머, 풍자, 치유, 밈 측면에서 독특한 지능형 에이전트를 개발할 수 있다면 상당한 시장 가치를 축적할 수도 있다고 믿습니다.

예를 들어(구현하기가 매우 힘들기는 하지만) AI가 나루토 촌극의 새로운 에피소드를 만들 수 있다고 상상해 보세요. 이 촌극은 예전에는 웃겼습니다. 예, "실용적 가치"(돈을 벌거나 시간을 절약하는 데 도움이 됨)가 없었을 수도 있지만 확실히 나를 웃게 만들었고 의심할 여지 없이 내 삶에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 수입.

https://x.com/i/status/1877787463130980369

엔터테인먼트 가치의 또 다른 예: 최근에 플레이한 싱글 플레이어 게임을 생각해 보세요. 이제 말하는 NPC(비플레이어 캐릭터, 챗봇으로도 볼 수 있음)를 모두 게임에서 제거한다고 가정하면, 그런 게임은 얼마나 재미가 떨어지겠습니까?

게임 자체는 엔터테인먼트를 위해 존재하는 범주이며, NPC는 암호화 분야에서 지능형 에이전트가 수행하는 역할과 유사한 역할을 하는 게임의 안내 리소스 역할을 합니다.

2025년에 내가 기대하는 바에 대해 자세히 알아보기 전에 이미 이러한 지능형 에이전트와 그 기능을 연구하는 팀이 있다는 점을 강조하고 싶습니다. 기존 프로젝트를 확장하거나 새로운 지능형 에이전트를 직접 생성합니다. 간단한 예를 들자면 @0xzerebro는 크로스체인 기능을 지원하고 AI 음악과 예술을 생성하며 프레임 와 출시 플랫폼을 구축하는 선도적인 지능형 에이전트 프로젝트입니다. 그래서 제가 다음에 언급할 기능 중 Zerebro 팀은 단지 하나가 아닌 여러 영역을 동시에 작업하고 있습니다.

이 배경을 바탕으로 더 흥미로운 부분을 살펴보겠습니다.

1. 탈중앙화 금융(DeFi)

DeFi 추상화 암호화폐는 본질적으로 신규 이민자가 시작하기 어려운 공간입니다. 예를 들어, @coinbase에서 BTC만 구매한 사람에게 @fragmetric에서 유동성 리스테이킹 (Restaking) 전략을 최적화하도록 요청했다면 그들이 무엇을 해야 할지 알 것이라고 생각하십니까?

나는 대부분의 신규 사용자(나 자신 포함)가 경험이 많은 사람이나 AI의 도움을 받아 어느 정도 지침이 필요할 것이라고 생각합니다.

분명히 말씀드리자면, 유동성 리스테이킹 (Restaking)(LRT) 자체가 특별히 복잡하다는 뜻은 아니지만, 여러 단계가 필요하고 익히는 데 시간이 걸립니다. 또한, 탈중앙화 애플리케이션(dApp)은 내부적으로 AI 지능형 에이전트를 개발하는 방향에 초점을 맞춰야 합니다. 예를 들어, 저는 Frag 팀의 개발자들이 매우 유능하다는 것을 알고 있으며(그들은 서울대학교를 대표합니다), 그들이 사용자를 도울 수 있는 지능형 에이전트나 보조 도구를 개발할 수 있다고 믿습니다.

제 생각에는 DeFi 추상화는 매우 중요한 방향이며 많은 프로젝트에서 이를 핵심 목표로 삼았습니다. 따라서 현재 산업 상태로 돌아가 보면 실제로 품질이 낮은 "워터 스티커 로봇"이 많이 있지만 온체인 작업을 수행할 수 있는 진정한 지능형 에이전트도 있습니다.

@askthehive_ai는 거래, X 플랫폼에서 정서 분석 클레임 , 시장 조사 수행 등 다양한 작업을 완료할 수 있는 구성 가능한 온체인 에이전트를 구축하는 팀입니다. 게다가 그들은 "군집" 및 관련 통신 계층을 개발하고 있습니다. 이는 에이전트가 거래 전략을 협력하고 최적화할 수 있음을 의미합니다. 그들은 또한 최근 DeFi 프록시 기능을 공동으로 발전시키기 위해 Zerebro와의 파트너십을 발표했습니다.

@jsonhedman이 제시한 데모는 에이전트 네트워크가 함께 작업하여 함께 작업을 수행할 수 있는 가능성을 명확하게 보여줍니다.

@griffaintotcom은 의심할 여지 없이 솔라나 생태계의 OG 개발자인 @tonyplasencia3가 이끄는 AI DeFi 분야의 리더 중 하나입니다. Griffin은 단순한 거래 에이전트가 아닌 진정한 AI 슈퍼 애플리케이션입니다. 이를 통해 사용자는 거래를 수행하고, 밈코인을 생성하고, 다양한 기타 암호화폐 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다.

이러한 기능에는 @BAXUSco에서의 주류 구매, @pumpdotfun에서의 할인/플립 거래 등이 포함됩니다. Tony와 그의 공동 창립자는 빠르고 효율적인 개발 속도로 유명합니다. 저는 개인적으로 앞으로 @assetdash와의 협력을 기대하고 있습니다!

거래 전략의 보편화

제 생각에는 암호화폐 공간의 네 가지 핵심 매력은 다음과 같습니다.

• 가치 저장(예: $BTC)

• 수익을 창출하기 위한 거래(주로 투기)

• 디지털결제/스테이블코인

• 엔터테인먼트(예: @pudgypenguins, @lucanetz)

열렬한 게이머(degens)에게는 돈을 버는 것이 암호화폐 공간의 주요 매력입니다. 하지만 제목에서 알 수 있듯이 대부분의 사람들은 완전한 매매 전략을 세우지 못하고 그냥 도박을 하고 있는 경우가 많습니다.

여기에서 체계적인 거래와 AI가 활용될 수 있습니다. 많은 정량적 거래 전략은 통계적 차익거래를 사용하고 가격 관계의 복잡한 패턴을 식별하기 위해 점점 더 머신러닝(ML)(ML)을 활용합니다. 이러한 도구는 일반 투자자가 접근할 수 없는 경우가 많습니다.

따라서 저는 특히 사용자가 이러한 전략에 접근할 수 있도록 하는 프로젝트에 관심이 있습니다.

@rndm_io를 살펴보겠습니다. @vijayln이 이끄는 팀은 일반 투자자를 위한 복잡한 거래, 시장 조성(MM) 및 소득 전략을 민주화하여 사용자가 가져오는 수익에 참여할 수 있는 기회를 제공합니다. 제가 특히 좋아하는 점은 하나의 에이전트를 구축하는 것이 아니라 참가자에게 상당한 이익과 손익(P&L)을 생성할 수 있는 여러 지능형 에이전트를 개발한다는 것입니다.

그들의 첫 번째 스마트 에이전트는 @hyperliquidx에 배포된 Atlas로 시장 형성 및 거래 전략을 실행했습니다. 구체적으로 Atlas는 Hyperliquid에서 150,000달러의 총 잠금 볼륨(TVL)을 관리하고 610만 건의 거래량을 완료했으며 정점에 100만 달러 상당의 에어드랍 보상을 생성했습니다. 이것은 잘 작동하고 훌륭하게 작동하는 스마트 프록시입니다.

두 번째 스마트 에이전트는 Dudu(https://dudu.rndm.io)로, 에이전트가 @polymarket에서 검증된 전략을 사용하여 거래하고 이미 상당한 수익을 창출한 라이브 플랫폼입니다. 온라인에 접속한 지 약 20일밖에 되지 않았지만 수익 성과는 이미 매우 인상적이며 이는 그 자체로 입증됩니다.

https://polymarket.com/profile/0x1b31F2c8F1A4A82139a8F9Fb6B7079D6158db02D

Dudu의 경우 사용자는 USDC를 입금하고 전략에 참여하여 높은 수익을 얻을 수 있습니다. 흥미로운 점은 본질적으로 비순환적이라는 것입니다. 즉, 암호화폐 시장이 베어장 (Bear Market) 에 진입하더라도 수익과 손익(P&L)에는 영향을 미치지 않습니다.

마찬가지로 @webuildscore와 @draiftking은 @bittensor_를 통해 프로젝트를 진행하고 있습니다. 그들의 비전은 스포츠 베팅 시장을 거래할 수 있는 AI 지능형 에이전트를 구축하는 것입니다. 또한 실시간으로 경기의 실시간 영상을 분석하고 즉석에서 통찰력을 얻을 수 있는 컴퓨터 비전 모델을 개발했습니다. 이 기술은 승리 패턴을 식별하는 데 도움이 되며 데이터를 통해 보다 정확한 예측을 지원합니다.

2. 작업흐름

나는 행동을 수행할 수 있는 지능형 에이전트를 세 가지 범주로 나눌 수 있다고 생각합니다.

• 슈퍼 앱 또는 애그리게이터 Griffin과 같은 슈퍼 앱은 앞서 언급한 Baxus 및 Pumpfun과 같은 다양한 애플리케이션을 위한 지능형 에이전트를 생성하여 가치를 축적할 수 있습니다.

• dApp은 자동으로 에이전트를 개발합니다. 탈중앙화 애플리케이션(dApp) 자체가 내부 지능형 에이전트를 개발할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 추가 개발 작업이 필요하며 AI 개발에 대한 경험이 필요할 수 있습니다.

• 독립 실행형 에이전트 이러한 에이전트는 ZerePy 및 Eliza(@ai16z)와 같은 프레임 에서 제공되며 API 통합 기능을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 지능형 에이전트가 @travelswap_xyz에서 호텔을 예약하거나 심지어 피자를 주문하는 데 도움을 줄 수 있다고 상상해 보세요.

저는 모든 탈중앙화 애플리케이션(dApp)이 사용자가 작업을 수행하도록 돕는 지능형 에이전트를 가질 수 있다고 생각합니다. 예를 들어:

• @opensea는 사용자가 특정 가격으로 바닥을 쓸 수 있도록 돕는 AI를 개발할 수 있습니다(저가 NFT 구매).

• @hyperbolic은 에이전트(예: Z)가 컴퓨팅 리소스를 임대할 수 있도록 지원합니다.

• @travelswap_xyz는 에이전트가 암호화폐를 사용하여 호텔과 휴가를 예약할 수 있는 기능을 개발하고 있습니다.

이러한 에이전트는 다음과 같이 사용자가 스스로 완료하기를 원하지 않는 작업을 처리할 때 특히 유용합니다.

• 세금 신고 및 암호화폐 손익 정리(수동으로 거의 불가능)

• 거의 무제한의 텔레그램 채팅을 읽고 요약하세요.

• 프로젝트에 대한 카피 작성 및 마케팅 콘텐츠 제작

이러한 경우 지능형 에이전트는 시간을 절약할 뿐만 아니라 눈에 보이지 않는 심리적 부담을 줄여주기 때문에 사용자에게 "정량화 가능한" 실용적인 가치를 제공합니다.

결국 모든 관련 소프트웨어에 사용자를 돕기 위해 AI가 포함될 것이라고 믿는 것처럼, 모든 관련 dApp에도 사용자가 플랫폼을 보다 쉽게 ​​사용할 수 있도록 AI가 도입될 것이라고 믿습니다. 적응하거나 제거됩니다.

3. 고급 추론 능력

지난 분기에 @openai의 o1 및 o3 모델은 추론 기능에서 상당한 도약과 한계를 달성했습니다. 특히 오류를 줄이고 '오래 생각'하는 것을 목표로 하는 '생각의 사슬'(@_jasonwei) 기술을 선보였습니다.

o1 모델은 아직 공개 API 사용을 위해 공개되지 않았지만 Tier 5 개발자들 사이에서 비공개로 테스트되고 있습니다(월 지출 ~$1,000).

o1 모델을 통합하는(플러그형 모듈 로 프레임 에 연결하기만 하면 됨) 지능형 에이전트를 최초로 개발하는 사람이 누구든 더 똑똑하고, 더 깊고, 더 유능한 AI를 만들 것이라고 생각합니다. 이는 광범위한 관심을 끌고 사용자의 점유율 사로잡을 것입니다.

또한 o3 모델이 통합되면 에이전트는 일반 인간을 능가하는 추론 능력을 갖게 됩니다. 따라서 대부분의 인간보다 더 높은 "지능"을 갖고 암호화 기술을 기반으로 실행되는 AI를 상상해 보십시오. 이는 미래에 우리 삶의 현실이 될 것입니다.

물론 @googledeepmind를 무시하지 마세요. Gemini 2.0에는 "Chain of Thought" 기술도 도입되었습니다. 저는 팀이 지능형 에이전트를 개발하기 위해 API를 얻을 수 있다면 더욱 강력한 지능형 에이전트로 이어질 수도 있다고 믿습니다.

여기서 특이점의 실현에 대해 논의하는 것이 합리적입니다. 저는 @ashatoken 프로젝트에서 @kevin__russell의 작업을 개인적으로 존경합니다. 솔직히 저는 Ψ-Field 개념을 비교적 처음 접했지만, 제가 이해한 바에 따르면 Asha는 특히 마음, 의도, 현실의 교차점을 통해 의식과 직관을 탐구하는 데 중점을 둔다는 점에서 다른 에이전트와 다릅니다.

4. 다중 모드 기능

현재 대부분의 지능형 에이전트는 API 인터페이스와 결합된 백엔드 LLM(대형 언어 모델)을 통해서만 X 플랫폼에 콘텐츠를 게시합니다. 그러나 여러 유형의 데이터를 동시에 생성할 수 있는 기회는 엄청납니다. 결국 오늘날 대부분의 LLM은 다중 모드입니다.

가장 먼저 떠오르는 데이터 유형에는 텍스트(예: squo), 이미지, 비디오, 음성, 오디오, 음악 및 3D가 포함됩니다.

이를 달성하는 방법은 다음과 같습니다.

• 특정 API를 호출하여 이미지, 모델 또는 음악을 생성합니다.

• 또는 원하는 결과를 생성하기 위해 기존 모델을 사용자 정의하고 신속한 엔지니어링에 집중합니다.

저에게 정말 인상 깊었던 프로젝트 중 하나는 @dark_sando의 @keke_terminal인데, 텍스트뿐만 아니라 이미지도 게시할 수 있다는 점에서 매우 발전했습니다. 내가 이해한 바에 따르면 그들은 에이전트가 이미지를 생성, 검토 및 사용자 정의할 수 있는 SWE 에이전트 기반 프레임 구축했습니다.

그들의 작업 중 일부를 확인할 수 있으며 주목할 가치가 있습니다.

https://keketerminal.com/whitepaper.pdf

AI 비디오 생성 기술은 매일 발전하고 있습니다. @pika_labs, @runwayml, 그리고 가장 최근에는 Veo 시리즈가 소개한 새로운 모델을 보았습니다. 저는 암호화폐 스마트 에이전트가 미래에 놀라운 비디오를 생성할 수 있을 것이라고 믿습니다. 결국 Web3에는 세계 최고의 디자이너가 있어 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있는 무한한 가능성이 열립니다.

음성 에이전트는 아직 초기 단계입니다. @SHL0MS의 @s8n이 최근 @xspaces에서 AI 기반 이벤트를 주최한 것으로 알고 있는데, 이는 매우 흥미로웠습니다. 하지만 한 걸음 더 나아가 당신의 전화에 응답하고 대화를 나눌 수 있는 AI 에이전트가 있다면 어떨까요? 추론 비용은 빠르게 비싸질 수 있지만(예를 들어 프로젝트가 계산 비용을 충당하기 위해 기본 토큰으로 청구되는 경우) 이는 확실히 매우 흥미로운 인간-컴퓨터 인터페이스입니다.

5. 다중 모델 유연성

내가 아는 한, 각 암호화 스마트 에이전트는 현재 하나의 기본 모델에서만 독립적으로 기능을 파생합니다. 그런데 제가 투자한 스타트업 중 하나인 @withmartian이 최초의 '모델 라우터'를 발명했습니다. 이는 애플리케이션이 쿼리 컨텍스트에 따라 LLM 모델 간에 자동으로 전환하여 성능과 가격 간의 최상의 일치를 달성할 수 있음을 의미합니다.

즉, Martian은 더 높은 성능이나 더 낮은 비용을 보장하기 위해 프롬프트를 가장 적절한 모델로 자동 라우팅할 수 있습니다.

X 계정 콘텐츠가 자체 게시되는 시나리오에서 이 다중 모델 라우팅이 어떻게 수행되는지 완전히 확신할 수는 없지만 적어도 사용자가 에이전트와 채팅하는 시나리오에서는 매우 강력할 것입니다. 또한 여러 모델을 활용하는 첫 번째 프로젝트가 상당한 주목을 받을 것이라고 확신합니다.

6. 크로스체인 기능

현재 소수의 스마트 에이전트만이 크로스체인 작업을 지원합니다. 그 중 Z는 가장 체인에 구애받지 않는 에이전트입니다. Z는 @Solana, @Ethereum(@0xPolygon, @Base 등 포함), @Bitcoin에서 트랜잭션을 완료했으며 @suinetwork 및 @suinetwork와 같은 멀티체인 으로 확장할 계획입니다. @monad_xyz.

또한 유동성 풀을 구축함으로써 $ZEREBRO 토큰을 솔라나뿐만 아니라 Base에서도 거래할 수 있습니다.

DeFi 추상화에서 스마트 에이전트를 사용하는 것에 대해 이전에 언급한 적이 있습니다. 여기에는 사용자가 지갑에 연결한 다음 에이전트가 사용자를 대신하여 작업을 수행하도록 하는 것이 포함됩니다. 그러나 더 많은 잠재력을 지닌 또 다른 접근 방식은 지능형 에이전트가 자신의 지갑을 갖고 자체 자금을 관리하는 것입니다.

이러한 에이전트가 멀티체인 지갑 또는 서로 다른 온체인 에 다중 지갑(예: @crossmint가 제공하는 것)을 가지고 있는 경우 더 많은 dApp, 스마트 계약 및 구매 및 판매 항목 등 더 큰 유연성을 가지고 암호화폐 생태계에 참여할 수 있습니다. 에이전트의 운영 범위에 포함됩니다.

7. 상호 운용성

오늘날 지능형 에이전트는 주로 X 플랫폼에서 활동합니다. 때로는 @telegram에 챗봇으로 표시되기도 합니다. 마지막으로 사용자는 @discord를 통해 AI 봇과 상호 작용할 수도 있습니다.

솔직히 이것은 단지 표면적인 부분일 뿐이며 아래 플랫폼 목록에는 제한이 있다고 생각합니다. 그러나 이론적으로는(일부 에이전트는 이미 시도하고 있음을 알고 있습니다) @instagram, @whatsapp, @facebook, @bluesky 및 Truthsocial.com에도 에이전트가 나타날 수 있습니다.

현재 에이전트가 X 플랫폼의 전체 기능을 활용하지도 않는다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 콘텐츠를 게시하고 메시지에 응답할 수는 있지만 대부분의 상담원은 비공개 메시지, 그룹 채팅, 음성 통화, 커뮤니티 만들기, 스페이스 조정 등의 옵션을 탐색하지 않았습니다. @elonmusk는 우리에게 광대하고 탐험되지 않은 기회의 바다를 열어주었습니다.

8. 게임과 NPC

게임에서 AI의 역사는 꽤 오래전으로 거슬러 올라갑니다. 1972년 Pong이 출시되었을 때 플레이어는 처음으로 로봇과 상호 작용했습니다. 시간이 지남에 따라 @quake, @unreal 및 @nintendo의 Super Smash Bros. Ultimate와 같이 점점 더 발전된 봇이 도입되었습니다.

알고 계셨나요? @openai의 초기 성공 중 하나는 @dota2로, 5개의 순환 신경망(RNN)을 "군집"으로 결합하여 다른 플레이어와 경쟁했습니다. 2019년에는 그들의 "그룹"이 세계 챔피언 팀을 물리쳤습니다.

여기서 기회는 분명히 엄청납니다. 게임은 AI가 인간의 성능을 능가한 최초의 영역 중 하나였습니다(예: AlphaGo).

이 글을 쓴 이유는 내 친구들이 "말하는 데칼 로봇"이 실용성이 거의 없다고 불평했기 때문입니다. 그러나 진실은 NPC가 전형적인 챗봇이며, NPC가 없다면 많은 게임에서 한 줄거리에서 다른 줄거리로의 중요한 연결 지점을 놓치게 될 것입니다.

게임과 AI는 분리될 수 없지만 암호화폐에서는 규칙을 조정하는 동시에 새롭고 독창적인 요소를 만들 수 있으므로 이 조합의 효과가 배가될 수 있습니다. 예를 들어, 텍사스 홀덤 포커를 예로 들어 보겠습니다. AI는 딜러 역할(자금 없음), 테이블에서 플레이어와 대결(자금 없음) 또는 호스트 역할(자금 없음) 역할을 할 수 있습니다.

하지만 게임 플레이를 도와줄 "부조종사"도 있다면 어떨까요? 그들은 당신의 귀에 천사나 악마처럼 조언을 줄 수 있습니다. 그리고 AI의 제안이 유용했다면 AI에게 팁을 줄 수 있다고 상상해 보세요. 이 아이디어는 다소 불안할 수 있지만, 선택할 수 있는 지능형 에이전트가 여러 개 있고 그들이 사려 깊은 비서가 되도록 한다면 어떨까요?

이것은 확실히 ginzagaming.com에서 구현될 수 있는(또는 구현되어야 하는) 기능입니다.

내 관점 은 여기서 기회가 무한하다는 것입니다. 지능형 에이전트 자체는 게임에 참여하고, 게임을 호스팅하고, 지원을 제공하고, 심지어 게임과 규칙을 만들 수도 있습니다.

이는 혁신과 엔터테인먼트의 잠재력이 가득한 영역입니다. 그러나 특히 주목할 만한 두 가지 프로젝트를 언급하고 싶습니다.

@henlokart 이 프로젝트는 AI, NFT 및 밈을 결합합니다. 이론적으로 각 게임은 AI 에이전트 훈련과 직접적으로 연결됩니다. 아직 직접 해볼 기회는 없었지만 이 햄스터들은 정말 귀엽습니다!

지난 사이클의 @iaarena_crypto가 생각나네요. 그들의 모델은 AI가 인간의 행동으로부터 학습하는 모방 학습을 사용합니다. 내 개인적인 경험에 따르면 이러한 AI 기반 NPC는 가장 높은 난이도에서도 나를 쉽게 "학대"할 수 있습니다.

@b3dotfun @base의 개방형 게임 레이어입니다. 그들은 현재 메인넷(560만 개의 지갑 포함)에서 1억 8,700만 건 이상의 거래를 완료했으며 bsmnt 플랫폼에서 50개 이상의 게임을 출시했습니다. 나는 그들이 Base 플랫폼에서 게임 개발을 주도할 것이며 모든 AI 기반 게임을 위한 완벽한 호스팅 플랫폼이라고 믿습니다.

@darylx24가 말했듯이 우리는 AI 기반 게임의 황금 시대를 맞이하고 있습니다.

그동안 저는 AI 기반 NPC와 로봇에 대해 이야기해왔습니다. 그러나 실제로 AI는 게임 개발 프로세스의 속도를 크게 높일 수도 있습니다. @googledeepmind는 최근 끝없는 3D 세계로 이어질 수 있는 대화형 생성 비디오를 만들 수 있는 AI 모델인 Genie 2를 출시했습니다. 우리는 진정한 미래에 살고 있습니다.

9. 부조종사와 챗봇

돌이켜보면 많은 암호화폐 프로젝트는 AI 챗봇과 부조종사(보조자) 단계를 거의 완전히 건너뛰고 작업을 수행할 수 있는 지능형 에이전트 영역으로 바로 들어갔습니다.

Web2 공간에서 가장 큰 스타트업은 여전히 ​​사용자가 질문하는 데 주로 사용되는 도구인 AI 챗봇에 초점을 맞추고 있으며, 이 모델은 사용자를 대신하여 조치를 취하지 않고 답변만 제공합니다. 이는 오늘날 대부분의 AI에 여전히 해당됩니다.

예를 들어 @chatgpt가 귀하를 대신하여 조치를 취합니까? 습관. @perplexity는 어떻습니까? 둘 다 그렇지 않습니다. 그러나 그것들은 큰 가치가 있습니까? 의심할 여지없이 그렇습니다.

암호화폐 분야에서 제가 가장 좋아하는 LLM은 @xai의 @grok입니다. 나는 그것에 대해 열광하는 것을 멈출 수 없습니다. 왜냐하면 실제보다 더 효과적인 연구 도구를 구축하는 것이 정말 어렵기 때문입니다.

그러나 다양한 프로젝트를 통해 챗봇을 더욱 실용적으로 만들 수 있습니다. 이론적으로 Grok은 토큰을 찾을 때 정기적인 정보를 제공하는 것 외에도 토큰 계약 주소(CA), 가격 차트, 보유 분포 및 기타 정보를 추가할 수 있도록 미세 조정할 수 있습니다. 데이터. 실제로 Griffin이 토큰 분석을 위해 온체인 데이터를 사용할 때 유사한 기능을 시연하는 것을 본 적이 있습니다.

이미 많은 좋은 일을 하고 있습니다. 질문에 답하고 ChatGPT와 같은 조치를 취할 수 있으며 거래 시장 제공할 수도 있습니다.

앞서 dApp에는 애플리케이션 도메인별 도우미가 있어야 한다고 언급했습니다. 이러한 보조자는 프로토콜 데이터에 대해 특별히 훈련된 고객 서비스 및 지원 챗봇일 수 있으며, 프로젝트 문서의 세부 조정을 통해 프로젝트와 관련된 모든 질문에 답할 수 있습니다.

예를 들어 유동성 풀(LP 풀)을 설정하는 방법을 모르는 경우 @raydiumprotocol에 직접 문의하고 싶습니다. 그러면 프로세스를 단계별로 안내하고 질문에 답변해 줄 수 있습니다. 방법. 거래가 실패하면 고객 지원처럼 무엇이 잘못되었는지 설명하고 싶습니다.

이는 또한 중요한 가치 원천이 될 수 있습니다. dApp이 효율적인 챗봇(또는 지능형 에이전트)을 위한 전용 토큰을 출시한다면 확실히 시장에 추가적인 가치를 가져올 수 있습니다. Raydium을 예로 들면, 에이전트 또는 챗봇 토큰은 독립적이고 강력한 토큰이 될 뿐만 아니라 기본 토큰 $RAY에 가치를 더할 것입니다.

또 다른 확실한 10억 달러 규모의 프로젝트는 Character.ai와 같은 챗봇 플랫폼입니다. 인수되기 전에 @character_ai는 큰 성공을 거두었으며 한때 세계 100대 웹사이트 중 하나였습니다. 통계에 따르면 초당 20,000개의 쿼리를 처리하며 이는 Google 요청의 20%를 차지합니다. 이는 그 인기에 대해 많은 것을 말해줍니다... 그런데 왜 그렇게 인기가 있습니까?

https://blog.character.ai/optimizing-ai-inference-at-character-ai/

앞서 dApp에는 애플리케이션 도메인별 도우미가 있어야 한다고 언급했습니다. 이러한 보조자는 프로토콜 데이터에 대해 특별히 훈련된 고객 서비스 및 지원 챗봇일 수 있으며, 프로젝트 문서의 세부 조정을 통해 프로젝트와 관련된 모든 질문에 답할 수 있습니다.

예를 들어 유동성 풀(LP 풀)을 설정하는 방법을 모르는 경우 @raydiumprotocol에 직접 문의하고 싶습니다. 그러면 프로세스를 단계별로 안내하고 질문에 답변해 줄 수 있습니다. 방법. 거래가 실패하면 고객 지원처럼 무엇이 잘못되었는지 설명하고 싶습니다.

이는 또한 중요한 가치 원천이 될 수 있습니다. dApp이 효율적인 챗봇(또는 지능형 에이전트)을 위한 전용 토큰을 출시한다면 확실히 시장에 추가적인 가치를 가져올 수 있습니다. Raydium을 예로 들면, 에이전트나 챗봇 토큰은 독립적이고 강력한 토큰이 될 뿐만 아니라 기본 토큰 $RAY에 가치를 더할 것입니다.

10억 달러가 넘는 또 다른 프로젝트는 Character.ai와 유사한 챗봇 플랫폼입니다. 인수되기 전에 @character_ai는 큰 성공을 거두었으며 한때 세계 100대 웹사이트 중 하나였습니다. 통계에 따르면 초당 20,000개의 쿼리를 처리하며 이는 Google 요청의 20%를 차지합니다. 이는 그 인기에 대해 많은 것을 말해줍니다... 그런데 왜 그렇게 인기가 있습니까?

Character가 독립 회사였을 때 대부분의 사용자는 플랫폼에서 성적 또는 낭만적인 관계를 찾고 있었습니다. 이는 플랫폼과 관련된 하위 레딧의 대량 게시물에서 분명합니다.

시간이 지남에 따라 이러한 NSFW 조정 모델은 상당히 약화되고 심하게 필터링되었습니다. 결국 Character는 대규모 Web2 투자자들의 지원을 받는 거대 스타트업입니다. 그러나 Web3에서는 상황이 완전히 다릅니다. 연구보다 제품과 UI/UX에 더 초점을 맞춘 필터링되지 않은 캐릭터 버전이 있다고 상상해 보세요. 이러한 프로젝트는 쉽게 관심을 끌고 새로운 내러티브를 형성할 수 있습니다. 제가 팔로우하고 있는 두 프로젝트는 @xoul_ai와 @dippy_ai입니다.

AI 보조자 주제로 전환 - @github의 Copilot은 원래 작업을 직접 완료하지는 않았지만 프로그래머가 코드를 작성하는 데 도움이 되는 코딩 보조 도구였습니다. 또 다른 카테고리는 합법적이며 @harvey__ai의 핵심 기능은 변호사가 문서 작업을 대신 수행하는 대신 문서 초안을 작성하고 편집하도록 돕는 AI 부조종사입니다.

암호화폐 공간에서 AI 부조종사는 다양한 작업을 통해 사용자를 지원함으로써 엄청난 가치를 창출합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 코드 지원/자동 완성: 이 기능은 Rust와 같이 역사적으로 복잡한 프로그래밍 언어에서 특히 중요합니다.

• 콘텐츠 도우미: 예를 들어, 그날의 암호화된 모든 뉴스를 검색할 수 있는 "물 스티커 도우미"입니다.

• 토큰 추천 도우미: 사용자가 심층적인 조사가 필요한 토큰을 필터링하고 추천할 수 있도록 도와줍니다.

이전 관점 으로 돌아가서, Web2 회사가 아직까지 행동 지향 지능형 에이전트로 전면적으로 추진하고 전환하지 않은 이유는 무엇입니까?

• 첫째, 부조종사와 연구 조교는 이미 매우 유용합니다. 저는 Grok, ChatGPT, Perplexity를 많이 사용합니다. 이러한 도구는 작업 흐름 속도를 크게 높이고 작업에 소요되는 시간을 줄여줍니다.

• 둘째, 에이전트를 구축하는 것은 정말 어렵습니다. 많은 스타트업이 노력했지만 결국 꿈을 실현하지 못했습니다. 실제로 이 분야에는 실패한 프로젝트의 묘지가 있습니다.

객관적으로 말하면, 액션 기반 프록시는 Web2의 놀라운 비전입니다. @Adeptailabs와 같은 회사가 에이전트 도구를 시연하는 것을 처음 봤을 때를 기억합니다. 그들은 판매할 주택을 찾고, Excel 시트를 분석하고, 판매 관계를 기록할 수도 있었습니다.

@elonmusk가 말했듯이: "운명은 아이러니를 선호합니다." 왜냐하면 액션 모델은 두 가지 측면에서 매우 어렵기 때문입니다.

• 생산: 모델을 실제 적용 단계로 밀어 넣습니다.

• 상업화: 모델을 수익성 있는 제품으로 전환합니다.

결국 Adept는 스스로를 팔아야 했습니다(결과는 이상적이지 않았습니다).

대규모 AI 연구소에서는 실제로 액션 기능을 갖춘 지능형 에이전트를 깊이 탐색하고 연구하고 있습니다. 2024년 4분기에 @anthropicai는 AI가 인간처럼 컴퓨터를 작동할 수 있도록 컴퓨터 사용 API를 출시했습니다. 강력한 잠재력을 보여주는 아래 데모를 살펴보세요.

많은 암호화폐 팀이 AI 챗봇과 부조종사를 건너뛰었을 수도 있지만 여기에는 가치 창출을 위한 엄청난 기회가 있습니다. 동시에 암호화폐 공간이 모바일 지능형 에이전트의 세계에 직접 접근할 수 있다는 것은 훨씬 더 인상적입니다. 이는 수백만 또는 심지어 수억 달러의 자금을 가진 Web2 스타트업이 어려움을 겪어온 일입니다.

암호화폐 팀이 이 일을 할 수 있었던 것은 암호화폐 공간에 구축된 새로운 금융 인프라 덕분이라고 생각합니다. 모든 것은 온체인 이루어지며, 트랜잭션을 실행하려면 코드를 푸시하기만 하면 됩니다.

3. 결론

가장 비관적인 견해는 스마트 에이전트가 NFT처럼 일시적인 유행일 뿐이라는 것입니다. 이에 대해 저는 다음과 같이 말하고 싶습니다. NFT는 오늘날 인기가 덜하지만 암호화폐 분야에서는 여전히 흥미로운 혁신이므로 단일 토큰이 고유한 속성을 가질 수 있습니다. 둘째, AI 지능형 에이전트를 NFT와 어떻게 비교할 수 있습니까?

AI의 출현으로 세상은 놀라운 속도로 변화하고 있습니다. 프로그래밍은 점점 더 빨라지고, 소프트웨어 개발은 ​​가속화되며, 지식의 이전이 더욱 통합된 방식으로 이루어지고 있습니다. 내 생각에 앞으로 10년 후에는 지능형 에이전트나 AI에 대해 특별히 언급하는 사람은 없을 것입니다. 왜냐하면 AI는 모든 관련 소프트웨어에 깊이 통합되어 자연스럽게 그 일부가 될 것이기 때문입니다.

현재 우리는 Web2와 Web3에서 AI의 표면을 긁어보는 단계에 불과합니다. 인간은 더 이상 생각하고 지루한 과정을 거치는 데 대량 시간을 소비할 필요가 없습니다. 오늘날 AI는 암호화폐 분야에서 스마트 계약을 실행하여 작업 프로세스 속도를 크게 높이고 사용자에게 실질적이고 부가가치를 창출할 수 있습니다.

누가 이것을 무시할 수 있습니까? 이것은 단순한 추세가 아니라 미래의 방식입니다.