I. 배경 소개
AI 에이전트란 무엇인가?
AI 에이전트는 환경을 인식하고 의사결정을 내리며 행동을 실행하는 지능형 개체로, 주로 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 합니다. 자율성과 적응성을 갖추고 있어 복잡한 과제를 독립적으로 수행할 수 있으며, 높은 수준의 협업 능력을 보여줍니다. 기존 대규모 모델과 달리 AI 에이전트는 목표 지시를 받은 후 스스로 과제를 분해하고 행동 계획을 수립하며, 도구를 활용하여 과제를 수행할 수 있는 독립적인 사고와 행동 능력이 핵심 장점입니다. 초기 음성 비서인 Siri나 Microsoft의 Copilot과 비교하면, AI 에이전트는 보다 진화된 '주 운전자'라고 볼 수 있습니다.
AI 에이전트의 작동 원리는 인식, 분석, 의사결정, 실행의 4대 핵심 역량으로 요약할 수 있습니다. 먼저 센서나 데이터 인터페이스를 통해 환경을 인식하고, 대규모 언어 모델 등의 분석 도구를 활용하여 유의미한 특징과 패턴을 추출합니다. 분석 결과를 바탕으로 합리적인 행동 계획을 수립하고, 이를 구체적인 행동으로 실행합니다. 이 과정에서 단기 및 장기 기억 모듈이 정보 저장과 회상 기능을 제공하여 복잡한 과제 수행 능력을 높이며, 필요에 따라 달력, 검색 엔진, API 등의 외부 도구를 동적으로 활용함으로써 기존 대규모 모델의 한계를 극복합니다.
이미지 출처: 전 OpenAI 首席 보안 연구원 Lilian Weng의 《LLM Powered Autonomous Agents》
Web2에서의 AI 에이전트 발전 개요
2025년, AI 에이전트 산업은 가속화 발전의 핵심 시기에 있습니다. 산업 가치 사슬 측면에서 볼 때, 상류에는 컴퓨팅 파워와 하드웨어 공급업체, 데이터 공급업체, 알고리즘 및 대규모 모델 개발업체(예: NVIDIA 등 기술 대기업)가 주도하고 있습니다. 중류에서는 AI 에이전트의 통합 및 플랫폼화 서비스에 집중하고 있으며, 하류에서는 산업 수직 애플리케이션과 범용 지능체 개발 및 보급이 다양화되는 추세입니다. 애플리케이션 측면에서는 소비자 시장과 기업 시장 모두에서 큰 잠재력을 보이고 있습니다. 소비자 시장에서는 사용자 경험 향상과 편리한 상호작용을 제공하고, 기업 시장에서는 비용 절감과 효율성 향상을 통한 비즈니스 의사결정 및 운영 지원에 주력하고 있습니다.
업계 선도 기업들은 AI 에이전트의 실제 적용을 두고 치열한 경쟁을 펼치고 있습니다. 구글은 Gemini 2.0를 발표하고 Project Astra(범용), Project Mariner(브라우저 조작), Jules(프로그래밍) 등 3종의 AI 에이전트 제품을 출시했습니다. OpenAI의 Sam Altman 대표는 2025년이 AI 에이전트의 주류화 원년이 될 것이라 밝히며, AGI, 업그레이드된 GPT-4 등 다양한 혁신 기술을 선보일 계획이라고 밝혔습니다. NVIDIA의 CEO 황仁勋은 AI 에이전트가 향후 로봇 산업의 새로운 기회가 될 것이며, 수조 달러 규모의 시장 가치를 창출할 것이라고 예측했습니다.
블록체인에서의 AI 에이전트 개념
블록체인에서 AI 에이전트의 부상은 블록체인 기술과 AI의 지속적인 융합 발전의 산물입니다. 탈중앙화된 기반 인프라인 블록체인은 AI 에이전트의 운영에 신뢰할 수 있는 데이터 기록과 투명한 행동 검증 메커니즘을 제공합니다. 한편 AI 기술의 발전으로 인해 지능체는 복잡한 판단과 실행 능력을 갖추게 되어, 마치 자율적으로 운영되는 가상 경제체와 같은 역할을 할 수 있게 되었습니다. 이러한 프레임워크 하에서 AI 에이전트는 기존 블록체인 생태계에 참여할 뿐만 아니라, 더 많은 혁신적인 시나리오를 추진할 수 있습니다. 예를 들어 DeFi 분야에서 스마트 계약을 통해 시장 분석, 계획 수립, 실행 작업을 자동으로 수행하거나, 가상 세계에서 디지털 자산을 창조하고 관리하는 '거주민'으로 활동할 수 있습니다.
또한 블록체인에서의 AI 에이전트 활용은 사용자 경험과 생산성을 직접 향상시킵니다. 현재 블록체인 대중화의 가장 큰 장애 요인 중 하나는 복잡한 조작과 높은 진입 장벽인데, AI 에이전트의 자연어 상호작용 방식을 통해 지갑 관리, 최적의 DeFi 투자 방안 선별, 크로스체인 거래 수행, 시장 상황에 따른 자동 실행 계획 등의 기능을 간단한 명령으로 수행할 수 있어 학습 비용을 크게 낮출 수 있습니다.
AI 에이전트의 블록체인 생태계 내 잠재력은 사용자 경험 최적화 외에도 더 광범위한 응용 분야에서 드러납니다. 크리에이터 경제, 시장 감정 모니터링, 스마트 계약 감사, 탈중앙화 자율 조직(DAO) 거버넌스 투표, 심지어 밈 코인 발행 등의 영역에서 AI 에이전트는 더 높은 효율성과 공정성을 실현할 수 있습니다. AI 에이전트의 비감정적이고 정확한 실행 능력은 대부분의 사람보다 더 신뢰할 수 있습니다. 동시에 블록체인의 불변성은 AI 시스템에 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 제공하여 데이터 품질 문제로 인한 위험을 보완합니다. 나아가 체인 상의 데이터와 컴퓨팅 파워를 활용하여 AI 에이전트는 기존 보상 체계를 혁신하고 블록체인 생태계의 근본적인 변화를 주도할 수 있습니다.
II. 블록체인에서의 AI 에이전트 활용
1. AI 에이전트 프레임워크
AI 에이전트 프레임워크는 지능체 개발, 학습, 배포를 위한 기반 도구로, 개발자에게 효율적인 지능체 구축을 위한 기술 지원을 제공합니다. 이러한 프레임워크는 표준화된 개발 환경과 범용 구성 요소를 통해 개발 복잡성을 낮추어, 개발자가 혁신적인 기능 구현에 집중할 수 있게 합니다. 현재 AI 에이전트 프레임워크는 DeFi 프로토콜, NFT 프로젝트 등과 점진적으로 통합되며, 플랫폼 간 협업과 상호운용성 탐색을 진행 중입니다. 예를 들어 DeFi 최적화 투자 전략 결합 또는 NFT 지능형 도구 개발 등을 통해 더욱 개방적이고 상호 연결된 생태계를 구축하고 있습니다. 대표 프로젝트: Ai16z, ARC, Swarms, Zerebro 등
2. AI 에이전트 런치패드
AI 에이전트 런치패드는 지능체 및 관련 토큰 발행을 위한 플랫폼으로, Pump.fun 등의 밈 코인 발행 플랫폼과 유사한 기능을 합니다. 사용자는 이러한 플랫폼에서 AI 에이전트를 쉽게 생성하고 배포할 수 있으며, Twitter, Telegram, Discord 등 소셜 미디어 플랫폼과 원활하게 통합하여 자동화된 사용자 상호작용을 실현할 수 있습니다. 이러한 모델은 발행 및 마케팅 장벽을 낮추어 사용자에게 더 편리한 생성 경험을 제공하고, AI 에이전트의 적용 범위를 확장하고 있습니다. 대표 프로젝트: Virtuals, Clanker 등
3. AI 에이전트 응용 시나리오
AI 에이전트의 직접적인 적용 분야는 투자, 엔터테인먼트, 데이터 분석 등 다양한 영역에서 큰 성장 잠재력을 보이고 있습니다.
펀드 운용
AI 에이전트는 펀드 운용에서 보조 도구에서 핵심 가치 창출 주체로 전환되고 있습니다. 이들은 투자 전략 수립, 자산 배분 조정, 시장 동향 실시간 예측 등의 기능을 수행하여 차익 거래, 위험 헤지 등의 작업 효율을 높이고 있습니다. 이를 통해 암호화폐 시장의 규모화와 전문화 수요를 충족시키며, 자금 운용에 새로운 경쟁력을 불어넣고 있습니다. 대표 프로젝트: AIXBT, Ai16z 등
DeFAI: AI와 DeFi의 결합
DeFAI는 AI 기술을 DeFi에 접목하여 운영 프로세스를 단순화하고 진입 장벽을 낮추고 있습니다. 사용자는 자연어로 "크로스체인 거래 한 번에 완료" 또는 "정기 투자 계획 설정" 등의 간단한 명령을 내려, 더 효율적인 자산 관리와 거래 작업을 수행할 수 있습니다. DeFAI의 주요 적용 분야는 크로스체인 작업 최적화, 자율 거래 대리, 지능형 정보 분석 등이며, Griffain, Orbit, Neur 등의 플랫폼에서 구현되고 있
후오비 토큰(HT), 옵티미즘(OP), 알위브(AR), 아스타(ASTR), 밈(meme), Ronin(RON), 온톨로지가스(ONG), 제미니(Gemini), 트론(TRON), 비트(Bit), 스웜(Swarm), 초당 거래 수(TPS), 분산형 자율 조직(DAO), 모듈, 해시레이트, 리스크, 정서, 온체인, 거래소, 클레임, 토큰 이코노미, 프레임, 감사, 탈중앙화
