작가｜Azuma, Odaily 스타 일보
AI Agent 섹터는 오늘 더욱 가속화된 조정을 보였습니다. 일부 DeepSeek 개념의 밈(meme)을 제외하고, VIRTUAL, AI16Z, AIXBT, ARC 등 주요 프레임워크/론칭패드/에이전트 토큰과 기타 대소 토큰들이 두 자릿수 하락을 기록했습니다.
이번 하락은 전반적인 시장 약세와 관련이 있지만, 시장 논의를 살펴보면 일부 투자자들은 이번 AI Agent의 집단 약세를 DeepSeek의 폭발적인 인기 때문이라고 보고 있습니다. 즉, DeepSeek가 새로운 세대의 더 경제적인 LLM(대형 언어 모델)이 되면서 현재의 Crypto AI 구도에 충격을 주거나 재편될 것이라고 생각하고 있습니다.
저는 이 관점에 동의하지 않습니다.
위에서 언급한 의문의 핵심은 LLM의 진화 발전이 기존 에이전트를 전복시킬 것인가 하는 것입니다. DeepSeek의 현재 추론 품질이 ChatGPT, Claude보다 우수한지 여부를 논외로 하고, 단순히 경제적 지속 가능성 측면에서 DeepSeek가 더 큰 진화 잠재력을 가지고 있다고 가정하더라도, 진화된 DeepSeek가 새로운 에이전트를 만들어낼 수 있을까요? 그렇게 되면 기존의 이 에이전트들은 "지난날의 꽃"이 되어버릴까요?
이 문제를 해결하려면 LLM과 에이전트의 관계부터 이해해야 합니다. DeepSeek 자신과 또 다른 "국산 명품" Kimi를 통해 이 문제를 해결해 보겠습니다(솔직히 말해서, 이 문제만 놓고 보면 Kimi의 품질이 더 나은 것 같습니다).
DeepSeek:
AI 에이전트(인공지능 에이전트)와 AI LLM(대형 언어 모델)의 관계는 LLM이 에이전트의 핵심 구성 요소 중 하나로 사용될 수 있다는 것입니다. 특히 자연어 이해와 생성 작업을 처리할 때 그렇습니다. AI 에이전트는 자율적으로 작업을 수행하고 환경과 상호 작용할 수 있는 지능형 시스템이며, LLM은 에이전트에게 강력한 언어 처리 기능을 제공하여 대화, 추천, 분석 등의 시나리오에서 활용될 수 있게 합니다. 즉, LLM은 AI 에이전트의 지능형 언어 상호 작용을 실현하는 핵심 기술적 지원입니다.
Kimi:
에이전트 대리는 일반적으로 LLM에 의존하여 자연어를 이해하고 생성합니다. LLM은 강력한 언어 처리 기능을 제공하여 에이전트가 사용자와 자연어 대화를 할 수 있고, 사용자의 요구를 이해하며 적절한 응답을 생성할 수 있게 합니다.
에이전트는 LLM의 언어 처리 기능에만 의존하는 것이 아니라, 의사 결정, 문제 해결, 외부 환경과의 상호 작용 및 행동 실행 등 다양한 능력을 결합합니다. LLM은 에이전트에게 언어 이해와 생성의 기반을 제공하고, 에이전트는 이를 바탕으로 작업 계획 및 실행을 수행합니다.
에이전트는 또한 다른 도구와 API를 결합하여 기능을 확장할 수 있습니다. 예를 들어 에이전트는 검색 엔진, 데이터베이스 쿼리 도구, 파일 읽기/쓰기 도구 등을 호출하여 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 과정에서 LLM은 언어 이해와 생성 능력을 제공하여 에이전트가 이러한 도구들과 더 잘 상호 작용할 수 있게 합니다.
요약하면, 에이전트의 작동에는 LLM의 지원이 필요하지만, 그 표현과 상호 작용의 품질은 LLM 외의 다른 능력에 의해 결정됩니다.
예를 들어, aixbt가 다른 유사 에이전트에 비해 출력 면에서 "압도적"인 것은 본질적으로 프롬프트 설계, 후처리 메커니즘, 상황 관리, 미세 조정 전략, 무작위성 제어, 외부 도구 통합, 사용자 피드백 메커니즘 등 다른 부분에서 더 잘했기 때문입니다. 이것을 선발 우위라고 부르든, 진입장벽이라고 부르든 이것이 aixbt의 현재 강점입니다.
이러한 관계 논리를 이해한 후, 앞서 언급한 핵심 문제 "LLM의 진화 발전이 기존 에이전트를 전복시킬 것인가?"에 대한 답변은 부정적입니다.
에이전트는 API 통합을 통해 새로운 세대의 LLM 기능을 쉽게 계승하여 상호 작용 품질 향상, 효율성 개선, 응용 범위 확장 등을 달성할 수 있기 때문입니다. 특히 DeepSeek 자체가 OpenAI 호환 API 형식을 제공한다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다.
사실 반응이 빠른 에이전트는 이미 DeepSeek 통합을 완료했습니다. ai16z 창립자 Shaw는 오늘 아침 ai16z DAO가 개발한 AI 에이전트 구축 프레임워크 Eliza가 2주 전에 DeepSeek 지원을 완료했다고 밝혔습니다.
현재 추세로 볼 때, ai16z의 Eliza에 이어 다른 주요 프레임워크와 에이전트들도 곧 DeepSeek 통합을 완료할 것으로 합리적으로 예상할 수 있습니다. 그렇게 되면 단기적으로 일부 새로운 DeepSeek 에이전트의 충격을 받을 수 있겠지만, 장기적으로는 에이전트 간 경쟁이 여전히 앞서 언급한 외부 능력에 달려 있을 것이며, 이때 선발 우위로 인한 개발 성과 축적이 다시 부각될 것입니다.
마지막으로 DeepSeek에 대한 업계 리더들의 의견을 소개하며 AI 에이전트 섹터의 지지자들에게 힘을 보태드리겠습니다.
DeGods 창립자 Frank는 어제 "사람들이 이 일(DeepSeek가 기존 시장을 대체한다는)에 대해 잘못 생각하고 있다. 현재의 AI 프로젝트들은 DeepSeek와 같은 새로운 모델로부터 혜택을 받을 것이다. 그들은 단순히 OpenAI API 호출을 DeepSeek로 대체하면 하루 만에 출력이 개선될 것이다. 새로운 모델은 에이전트를 혼란스럽게 하지 않고 오히려 그들의 발전을 가속화할 것이다."라고 말했습니다.
AI 섹터에 전문적으로 집중하는 거래자 Daniele는 "DeepSeek 모델이 저렴하고 오픈소스라는 이유로 AI 토큰을 매도하고 있다면, DeepSeek가 실제로 AI 애플리케이션을 수백만 명의 사용자에게 저비용으로 확장하는 데 매우 도움이 된다는 것을 알아야 합니다. 이는 이 산업에서 지금까지 가장 좋은 일일 수 있습니다."라고 말했습니다.
Shaw 또한 오늘 아침 DeepSeek의 충격에 대한 장문의 글을 게시했는데, 첫 문장은 다음과 같습니다. "더 강력한 모델은 에이전트에게 항상 좋은 일입니다. 수년 동안 각 AI 연구소들은 서로를 능가해 왔습니다. 때로는 Google이 앞서고, 때로는 OpenAI, 때로는 Claude가 앞서다가 오늘은 DeepSeek의 차례입니다..."
