AI 트랙은 추측에서 실제 응용으로 진화하고 있습니다.
초기 AI 밈 토큰은 AI 이슈 이용해 폭발적으로 성장했으며, 이제는 더욱 기능적인 AI 거래 도구, 스마트 투자 연구, 온체인 AI 실행자가 등장하고 있습니다. AI 기반 온체인 스나이핑 전략부터 온체인 작업을 자율적으로 실행하는 AI 에이전트, AI가 생성하는 DeFi 수익 최적화 솔루션까지 AI 트랙의 영향력이 빠르게 확대되고 있습니다.
하지만 대부분 사람들은 AI 토큰의 시총 기하급수적으로 성장하는 것을 볼 수 있지만, 그 가치 논리를 해석할 좌표 체계를 찾을 수 없습니다. 어떤 AI 트랙이 장기적으로 활력이 있을까요? DeFAI가 AI의 가장 좋은 응용 분야인가? AI 프로젝트 평가의 차원은 무엇입니까? ...... OKX Ventures의 최신 연구 보고서는 AI 트랙의 개발 환경을 심층적으로 분석합니다. 개념 분석, 진화 과정, 응용 트랙 및 프로젝트 사례에서 모든 사람이 AI의 가치를 이해하는 데 영감과 사고를 가져다주기를 바랍니다.
1. AI Agent 소개
AI 에이전트는 환경을 인식하고 결정을 내리고 해당 작업을 수행할 수 있는 지능형 개체입니다. 기존의 인공지능 시스템과 달리 AI 에이전트는 독립적으로 생각하고 도구를 호출하여 구체적인 목표를 점진적으로 달성할 수 있어 복잡한 작업을 처리하는 데 더 큰 자율성과 유연성을 제공합니다.
간단히 말해서, AI 에이전트는 인공지능 기술로 구동되는 에이전트이며, 그 워크플로는 다음과 같습니다: 인식 모듈(입력 수집), 대규모 언어 모델(이해, 추론 및 계획), 도구 호출(작업 실행), 피드백 및 최적화(검증 및 조정).
OpenAI는 AI 에이전트를 핵심으로 대규모 언어 모델을 갖춘 시스템으로 정의하며, 이 시스템은 자율적으로 이해, 인식, 계획, 기억, 도구 사용 능력을 갖추고 복잡한 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다. 기존의 인공지능과는 달리 AI 에이전트는 독립적인 사고와 도구 호출을 통해 설정된 목표를 점진적으로 완료할 수 있습니다.
AI 에이전트의 정의는 다음과 같은 핵심 요소로 요약할 수 있습니다. 인식: AI 에이전트는 센서, 카메라 또는 기타 입력 장치를 통해 주변 환경을 인식하여 필요한 정보를 얻습니다. 추론: 인식된 정보를 분석하고 복잡한 추론을 수행하여 합리적인 결정을 내립니다. 의사 결정: 분석 결과에 따라 AI 에이전트는 실행 계획을 수립하고 최상의 실행 경로를 선택합니다. 마지막으로 실행: AI 에이전트는 수립된 계획을 실행하고 외부 도구나 인터페이스를 호출하여 다른 시스템과 상호 작용하여 미리 정해진 목표를 달성합니다.
AI 에이전트의 작업 원리와 프로세스는 일반적으로 다음 단계를 포함합니다. 첫째, 정보 입력, 사용자 지시, 센서 데이터 등과 같은 환경으로부터 정보 수신; 둘째, 데이터 처리, 내장된 알고리즘과 모델을 사용하여 입력 데이터를 처리하고 메모리 시스템(단기 및 장기 메모리)과 결합하여 현재 상태를 파악; 셋째, 계획 수립, 처리 결과에 따라 AI 에이전트는 대규모 작업을 관리 가능한 소규모 작업으로 분할하고 구체적인 실행 계획을 수립합니다. 실행 단계에서 AI 에이전트는 계획을 구현하고 외부 API나 도구를 호출하여 실행 프로세스를 모니터링하여 작업이 예상대로 완료되는지 확인합니다. 마지막으로 피드백과 학습이 이루어집니다. 작업이 완료된 후 AI 에이전트는 결과를 반성하고 학습하여 향후 의사 결정의 질을 개선합니다.
2. 진화
AI 토큰의 진화 경로는 초기의 "MEME" 현상에서 심층적인 기술 통합으로의 전환을 보여줍니다. 처음에는 많은 토큰이 인터넷 밈과 마찬가지로 사용자의 관심을 끌기 위해 단명한 컨셉 과대선전과 소셜 미디어 열풍에 의존했습니다. 그러나 시장이 성숙해짐에 따라 AI 토큰은 점차 더 실용적이고 진보된 기능으로 발전하고 있으며, 점차 순수한 과대광고 모델에서 벗어나 실제 블록체인 금융 도구 및 데이터 분석 플랫폼으로 변모하고 있습니다. 우리는 이러한 토큰이 개념적 존재에서 실제적 적용 가치를 지닌 기술적 제품으로 어떻게 진화하는지 심도 있게 살펴볼 것입니다.
1단계: AI 밈(혼란스러운 기간)
초기 AI 토큰의 대부분은 "MEME"의 형태로 존재했습니다. $GOAT, $ACT, $FARTCOIN과 같은 토큰은 실용적인 응용 프로그램이나 기능이 없었으며, 그 가치는 주로 개념의 과장과 시장 정서 에 의존했습니다. 이 단계에서는 토큰의 목적이 아직 불분명하고, 시장과 사용자는 토큰의 잠재력에 대해 별로 알지 못하며, 토큰의 인기는 소셜 미디어 보급과 단기적인 과대 광고에 더 많이 의존하여 신비롭고 포착하기 어려운 성격을 보입니다.
2단계: 사회화(탐색)
시장에서 점차 AI 토큰에 주목하게 되면서, 이러한 토큰은 사회 분야에 영향력을 행사하기 시작했습니다. 예를 들어, $LUNA 및 $BULLY와 같은 토큰은 향상된 소셜 기능을 통해 사용자 참여를 유도합니다. 이 단계에서는 토큰이 더 이상 과대광고 도구로 존재하지 않지만, 시장 성장을 촉진하기 위해 커뮤니티 중심의 소셜 상호 작용을 통합하기 시작합니다. 토큰은 단순한 '채팅' 기능에서 점차 확장되어 사용자의 사회적 요구와 긴밀하게 통합된 기능을 탐구하며 더욱 다양한 사회적 속성을 형성하고 있습니다.
3단계: 수직 필드(기능 심화 단계)
AI 토큰은 단순한 소셜 및 과대광고 모델에서 벗어나 수직 분야에서 응용 프로그램 시나리오를 모색하고 있습니다. $AIXBT 및 $ZEREBRO와 같은 토큰은 블록체인, DeFi 또는 창의적인 도구와의 통합을 통해 점차적으로 토큰을 강화하고 있으며, 더 이상 단순한 투기적 도구가 아니라 명확한 기능과 목적을 가진 디지털 자산이 되고 있습니다. 이 단계는 AI 토큰이 보다 효율적이고 전문적인 방향으로 개발되는 것을 의미하며, 점차 독특한 시장 지위를 형성합니다.
3.5단계: 인프라(기술 개선 단계)
토큰의 적용이 점점 더 심층적으로 진행됨에 따라 AI 토큰은 더욱 견고한 기술 인프라를 구축하는 데 중점을 두기 시작했습니다. $AI16Z, $EMP 등의 토큰을 추가함으로써 토큰의 기능적 최적화가 더욱 촉진되었습니다. 토큰은 경제적 인센티브와 실용적 기능에만 초점을 맞추는 것이 아니라 크로스체인 기술, 탈중앙화 애플리케이션, 하드웨어 통합과 같은 인프라 구축에도 주의를 기울여 점차 미래의 지속 가능한 발전을 위한 기술적 기반을 마련하고 있습니다.
4단계: 데이터 분석(성숙 단계)
AI 토큰은 성숙 단계에 접어들면서 시장에서 점차 안정화되었고, 더욱 복잡한 암호화폐 투자 연구 및 분석 기능을 통합하기 시작하여 토큰 생태계와 거버넌스 구조의 개선을 촉진하고 있습니다. $TRISIG 및 $COOKIE와 같은 토큰은 더 이상 단순한 도구가 아닙니다. 이러한 토큰은 경제 시스템의 일부가 되었으며 데이터 분석, 커뮤니티 거버넌스, 투자 결정 등의 고급 분야에서 널리 사용됩니다. 이 시점에서 AI 토큰의 기능은 점차 개선되어 이제는 시장에 심층적인 분석과 의사 결정 지원을 제공할 수 있어 암호화폐 시장의 중요한 자산이 되고 있습니다.
4.5단계: 재정 적용(생태적 통합 기간)
DeFi 분야가 더욱 발전함에 따라 금융 애플리케이션에 AI 토큰을 통합하는 방식이 점점 더 심층적으로 진행되어 "DeFAI"라는 개념이 생겨났습니다. 인공지능을 통해 DeFi의 복잡한 운영은 더욱 단순해지고, 일반 사용자는 쉽게 온체인 금융 활동에 참여할 수 있습니다. $GRIFFAIN, $ORBIT, $AIXBT 등의 대표적인 토큰은 기본 기능부터 시장의 복잡한 금융 서비스에 이르기까지 점진적으로 완전한 체인을 형성하고, 온체인 상호작용을 최적화하고, 참여 임계값을 낮추며, 사용자에게 더 많은 기회와 편의성을 제공했습니다.
3. AI 에이전트 프레임
1. Web3와 Web2의 데이터 비교
Web2의 AI 에이전트가 추천 알고리즘에 관여하는 반면, Web3의 테스트 기반에서는 더 많은 AI 에이전트 혁신도 육성하고 있습니다. 하지만 데이터에 따르면 Web3 및 Web2 프로젝트는 기여자 분포, 코드 제출, GitHub Stars 측면에서 명확한 차이가 있는 것으로 나타났습니다. Web3와 Web2 프로젝트의 데이터를 비교하면 기술 혁신, 커뮤니티 활동, 시장 수용 측면에서 두 프로젝트의 현재 상태를 더 잘 이해할 수 있습니다. 특히 GitHub 플랫폼에서 이러한 프로젝트의 활동과 인기는 중요한 지표를 제공하며, 이를 통해 미래의 기술 개발 동향과 커뮤니티 생태적 변화에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
개발자 참여 측면에서 볼 때 Web2 프로젝트의 기여자 수는 Web3 프로젝트보다 훨씬 높습니다. 구체적으로 Web3 프로젝트에는 575명의 기여자가 있고, Web2 프로젝트에는 무려 9,940명의 기여자가 있습니다. 이는 Web2 생태계와 더 광범위한 개발자 기반의 성숙도를 보여줍니다. 기여자 수 기준으로 상위 3개 프로젝트는 다음과 같습니다. Starkchain은 3,102명의 기여자를 기록했습니다. Informers-agents는 3,009명의 기여자를 기록했습니다. Llamaindex는 1,391명의 기여자를 기록했습니다.
코드 제출 분포 측면에서. Web2 프로젝트에 제출된 작품 수도 Web3 프로젝트에 제출된 작품 수보다 훨씬 많습니다. Web3 프로젝트의 총 제출 건수는 9,238건인 반면, Web2 프로젝트의 총 제출 건수는 40,151건에 달합니다. 이는 Web2 프로젝트가 더 활발하게 개발되고 업데이트 빈도가 더 안정적임을 나타냅니다. 코드 제출 건수 기준 상위 3개 프로젝트는 다음과 같습니다. ElipsOS가 5,905건의 코드를 제출해 1위를 차지했습니다. 그 뒤를 이어 Dust가 총 5,602건의 코드를 제출했으며, LangChain이 5,506건으로 3위를 차지했습니다.
GitHub Stars의 분포. GitHub에서는 Web2 프로젝트가 Web3 프로젝트보다 훨씬 인기가 많습니다. Web2 프로젝트는 526,747개의 별을 받았고, Web3 프로젝트는 15,676개의 별을 받았습니다. 이러한 격차는 개발자 커뮤니티에서 Web2 프로젝트에 대한 폭넓은 인식과 장기적으로 누적된 시장 영향력을 반영합니다. 별점 수에 따른 상위 3개 프로젝트는 다음과 같습니다. JS Agents가 137,534개의 별을 받아 의심할 여지 없이 가장 인기가 많습니다. 그 뒤를 이어 LangChain이 98,184개의 별을 받아 2위를 차지했고, MetaGPT가 46,676개의 별을 받아 3위를 차지했습니다.
전반적으로 Web2 프로젝트는 기여자 수, 코드 제출 빈도 측면에서 확연히 앞서 있으며, 이는 성숙하고 안정적인 생태계를 보여줍니다. 거대한 개발자 기반과 지속적인 기술 혁신을 통해 Web2 프로젝트는 시장에서 강력한 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 이와 대조적으로 Web3 프로젝트는 참여자가 적지만 일부 프로젝트는 코드 제출 빈도에서 뛰어난 성과를 거두어 핵심 개발팀이 안정적이고 프로젝트 개발을 지속적으로 추진할 수 있음을 보여줍니다. Web3 생태계는 아직 초기 단계이지만 그 잠재력을 과소평가할 수는 없습니다. 점진적으로 형성된 개발자 커뮤니티와 사용자 기반은 미래 성장을 위한 견고한 기반을 마련했습니다.
프로젝트 인기 측면에서 GitHub Stars의 분포는 AI 에이전트 프레임 개발에서 JavaScript와 Python이 중요한 위치를 차지하고 있음을 보여줍니다. 가장 인기 있는 프로젝트로는 JS Agents 와 LangChain이 있는데, 이는 AI와 암호화폐를 결합하는 추세가 널리 주목을 받고 있음을 보여줍니다. Web3 프로젝트의 Stars 수는 Web2 프로젝트에 비해 훨씬 적지만 MetaGPT 등 일부 Web3 프로젝트는 여전히 매우 뛰어난 성과를 보이고 있으며 개발자의 인정을 받았습니다. 전반적으로 Web3 프로젝트는 추격 단계에 있지만, 기술이 더욱 성숙해지고 생태계가 확대됨에 따라 미래 시장에서의 입지가 꾸준히 향상될 것으로 예상됩니다.
2. 메인스트림 블록체인 AI 에이전트 프레임
메인스트림 블록체인 AI 에이전트 프레임
토큰 심볼
프로젝트 이름
주요 특징
자세한 소개
AI16z
아이16즈다오
AI 에이전트 주도 헤지펀드, 저 리스크· 리스크 투자 결합
"Pirate Marc"가 a16z 컨셉을 기반으로 공개한 밈 프로젝트입니다. AI Degen Spartan이 관리하는 저 리스크 투자와 리스크 투자를 결합합니다. 기본 아키텍처인 "Eliza"는 오픈 소스이며, V2 업데이트를 통해 유연성과 보안이 향상되었습니다.
제레브로
0x제레브로
지능형 에이전트가 음악, 밈, 아트워크 및 NFT를 생성합니다.
여러 플랫폼에서 독립적으로 운영할 수 있고, 소셜 미디어 게시물을 작성하고, Spotify에서 앨범을 발매하고, Polygon에서 예술을 제작하고 판매하며, DeFi 프로토콜과 협력할 수 있는 Crypto Twitter의 인기 있는 에이전트입니다.
호
아크닷펀
AI 개발 프레임'리그', '의미의 바다'를 다루다
이 팀은 개발자들이 '의미의 바다'를 항해할 수 있도록 돕는 '리그(rig)' 프레임 개발했습니다. 리그는 인간의 뇌가 의미를 처리하는 방식과 유사하게 맥락과 의미를 처리하는 AI 시스템입니다. 이는 소프트웨어 개발이 순수한 논리적 구성에서 "의미 처리"로 전환되는 과정을 나타냅니다.
AIXBT
aixbt_에이전트
Base 플랫폼을 기반으로 하는 지능형 에이전트가 시장 분석을 제공합니다.
스마트 분석 도구를 통해 암호화폐 트위터와 시장 동향을 모니터링하여 사용자에게 시장 통찰력을 제공합니다. 일부 분석 내용은 공개적으로 공유되지만, 나머지는 전용 터미널을 통해 토큰 보유자만 접근할 수 있습니다.
그리핀
그리파인도트닷컴
Solana 기반 AI 에이전트 엔진
Copilot, Perplexity와 같은 AI 프록시 엔진은 AI 시대의 최종적인 검색 엔진으로 여겨진다. 사용자가 직접 자신의 요구 사항을 제시하면 AI는 단순히 웹 링크를 제공하는 것이 아니라 결과나 솔루션을 제공합니다.
그리프트
오빗크립토아이
밈 거래를 단순화하는 AI 에이전트 토큰
SphereOne 팀이 밈 거래를 더 쉽게 만들기 위해 출시한 제품입니다. GRIFT는 클릭 한 번으로 거래량이 많은 밈을 스캔하여 자동으로 구매하므로 거래 시간과 노력이 절약됩니다.
조드
조드손솔
Solana Ecosystem 다기능 통합 플랫폼
"솔라나 스위스 군용 칼"로 알려져 있으며, 거래 도구, 토큰 발행, 지갑 관리, 온체인 통찰력 및 소셜 미디어 관리를 통합했습니다. 다국어를 지원하고 AI 에이전트, DCA 주문, 웨일 지갑 추적 등의 기능을 제공합니다.
알크
연금술사AI앱
코드 없는 AI 애플리케이션 생성 플랫폼
사용자는 자연어 설명을 통해 공공 AI 기능을 활용하여 다양한 애플리케이션과 제품을 빠르게 생성할 수 있습니다. 사용자는 지갑을 연결하고 애플리케이션 설명을 입력하기만 하면 플랫폼이 자동으로 해당 프로그램을 생성합니다.
데이터 출처: https://www.aiagenttoolkit.xyz/#frameworks
3. 기존 블록체인 AI 에이전트 프레임 가 직면한 과제
대형 제조업체 경쟁자들의 '차원 축소 공격'. OpenAI, Google, Microsoft와 같은 기술 거대 기업들은 공식 멀티툴 에이전트를 빠르게 출시하고 있습니다. 강력한 재정적, 기술적 이점을 통해 언제든지 시장을 점유하고 스타트업 프레임 소외시킬 수 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM), 클라우드 서비스, 도구 생태계를 긴밀하게 통합함으로써 이러한 대기업은 포괄적이고 효율적인 솔루션을 제공할 수 있으며, 이로 인해 중소 규모의 프레임 더 큰 경쟁 압박에 직면하게 되고 생존 공간이 크게 압축됩니다.
안정성과 유지관리성이 부족합니다. 현재 모든 AI 에이전트는 일반적으로 높은 오류율과 "환각" 문제에 직면해 있으며, 특히 여러 라운드에서 모델을 호출할 때 무한 루프나 호환성 버그가 발생하기 쉽습니다. 에이전트가 여러 개의 하위 작업을 수행하도록 요청받으면 이러한 오류가 계층별로 증폭되어 시스템이 불안정해지는 경향이 있습니다. 높은 신뢰성이 필요한 기업 애플리케이션의 경우, 이러한 프레임 현재 충분한 안정성과 프로덕션 수준의 보장을 제공하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 실제 비즈니스 환경에서의 광범위한 사용이 제한됩니다.
성능과 비용이 여전히 높습니다. 에이전트 기반 프로세스는 일반적으로 대량 추론 호출(예: 루프 자체 검사, 도구 기능 등)이 필요합니다. 기본 계층이 GPT-4와 같은 대형 모델에 의존하는 경우 높은 호출 비용에 직면할 뿐만 아니라 신속한 대응의 요구 사항을 충족할 수 없는 경우가 많습니다. 일부 프레임 비용 절감을 위해 지역적 추론을 위한 오픈 소스 모델을 결합하려고 시도하지만, 이러한 접근 방식은 여전히 강력한 해시레이트 에 의존하며 추론 결과의 품질을 안정화하기 어렵기 때문에 시스템 안정성과 성능을 보장하기 위해 전문가 팀이 지속적으로 최적화해야 합니다.
개발 생태계와 유연성이 부족합니다. 현재 이러한 AI 에이전트 프레임 개발 언어와 확장성에 대한 통합된 표준이 부족하여 개발자가 선택을 할 때 혼란과 한계에 직면하게 됩니다. 예를 들어, Eliza는 사용하기 쉬운 TypeScript를 사용하지만 매우 복잡한 시나리오에서는 확장성이 낮습니다. Rig는 성능은 뛰어나지만 학습 임계값이 높은 Rust를 사용합니다. ZerePy (ZEREBRO)는 Python을 기반으로 하며 창의적인 세대 애플리케이션에 적합하지만 기능이 비교적 제한적입니다. AIXBT 와 Griffain 과 같은 다른 프레임 특정 블록체인이나 수직적 애플리케이션에 더 중점을 두고 있으며, 시장 검증에는 시간이 걸릴 것입니다. 개발자는 종종 이러한 프레임 중에서 사용 편의성, 성능, 다중 플랫폼 적응성 사이에서 균형을 맞춰야 하는데, 이는 광범위한 애플리케이션에서의 유연성과 개발 잠재력에 영향을 미칩니다.
보안 및 규정 준수 리스크. 외부 API에 액세스하거나, 중요한 거래를 실행하거나, 자동화된 결정을 내릴 때 다중 에이전트 시스템은 무단 호출, 개인 정보 유출, 악용과 같은 보안 위험에 노출되기 쉽습니다. 많은 프레임 보안 정책 및 감사 기록 측면에서 완벽하지 않습니다. 특히 기업 또는 금융 애플리케이션 시나리오에서 이러한 문제는 매우 두드러지고 엄격한 규정 준수 요구 사항을 충족하기 어렵습니다. 즉, 이 시스템은 실제로 배포될 때 큰 법적 리스크 과 데이터 보안 문제에 직면할 수 있다는 의미입니다.
많은 실무자들은 위와 같은 문제들을 고려해 볼 때, 현재의 AI 에이전트 프레임 "다음 기술 혁신"이나 "대형 제조업체의 통합 솔루션"의 압력으로 인해 더욱 압박을 받을 수 있다고 생각합니다. 그러나 스타트업 프레임 온체인 시나리오, 아이디어 생성, 커뮤니티 플러그인 도킹 등 특정 분야에서 여전히 고유한 역할을 할 수 있다는 관점 도 있습니다. 이러한 프레임 신뢰성, 비용 관리 및 생태계 구축 측면에서 획기적인 진전을 이룰 수만 있다면 대규모 제조업체의 생태계 밖에서도 실행 가능한 개발 경로를 찾을 수 있습니다. 일반적으로 "비용이 높고 오류가 발생하기 쉬운" 문제와 "다중 시나리오의 유연성 확보"라는 두 가지 주요 문제를 해결하는 방법은 모든 AI Agent 프레임 직면한 주요 과제가 될 것입니다.
3. AI Agent 개발 방향
멀티모달 AI의 확산
기술의 급속한 발전으로 인해 멀티모달 AI는 점차 다양한 산업의 핵심 원동력이 되고 있습니다. 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 여러 형태의 데이터를 처리할 수 있어 많은 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 특히 의료 분야에서 멀티모달 AI는 의료 기록, 영상 데이터, 유전체 정보를 통합하여 개인화된 의료를 구현하고 의사가 환자에게 맞는 치료 계획을 보다 정확하게 세우는 데 도움을 줄 수 있습니다. 소매 및 제조 산업에서 AI는 이 기술의 도움을 받아 생산 공정을 최적화하고, 효율성을 개선하며, 고객 경험을 향상시켜 기업의 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 데이터와 컴퓨팅 파워의 향상으로 인해 멀티모달 AI는 더 많은 산업에서 혁신적인 역할을 수행하여 기술의 신속한 반복과 응용 프로그램 확장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
체화된 지능과 자율 지능
구현된 AI는 물리적 세계를 감지하고 상호 작용하여 주변 환경을 이해하고 적응하는 인공 지능 시스템을 말합니다. 이 기술은 로봇의 개발 방향을 크게 바꾸고 자율 주행, 스마트 시티 및 기타 응용 분야에서 로봇이 대중화될 수 있는 기반을 마련할 것입니다. 2025년은 '실체화된 지능의 원년'으로 여겨지고 있으며, 이 기술은 많은 분야에서 널리 사용될 것으로 예상됩니다. 로봇에게 인지하고, 이해하고, 자율적인 결정을 내릴 수 있는 능력을 부여함으로써 구현된 지능은 물리적 세계와 디지털 세계의 긴밀한 통합을 촉진하고, 이를 통해 생산성을 향상시키고 모든 산업의 지능적 개발을 촉진할 것입니다. 개인 비서, 자율 주행 자동차, 스마트 공장 등에서 구현된 지능은 사람과 기계의 상호작용 방식을 바꿀 것입니다.
에이전트 AI의 부상
에이전트형 AI는 복잡한 작업을 독립적으로 완료할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 이러한 AI 에이전트는 초기의 간단한 질의 응답 도구에서 보다 진보된 자율적 의사 결정 시스템으로 변화하고 있으며 업무 프로세스 최적화, 고객 서비스, 산업 자동화와 같은 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 고객 상담 요청을 자율적으로 처리하고, 개인화된 서비스를 제공하며, 심지어 최적화된 결정을 내릴 수도 있습니다. 산업 자동화 분야에서 AI 에이전트는 장비의 작동 상태를 모니터링하고, 고장을 예측하고, 문제가 발생하기 전에 조정이나 수리를 수행할 수 있습니다. AI 에이전트가 점차 성숙해짐에 따라 다양한 산업에서 적용이 더욱 심화되어 효율성을 개선하고 비용을 절감하는 중요한 도구가 될 것입니다.
과학 연구에 AI 적용
AI의 도입으로 과학 연구, 특히 복잡한 데이터 분석 분야의 진전이 가속화되고 있습니다. AI4S(AI for Science)는 새로운 연구 트렌드가 되었습니다. AI는 대규모 모델을 사용하여 데이터에 대한 심층 분석을 수행함으로써 연구자들이 기존 연구의 한계를 극복하도록 돕고 있습니다. AI의 응용은 생물의학, 재료과학, 에너지 연구 등의 분야에서 기초과학에 획기적인 진전을 가져오고 있습니다. 대표적인 사례로 알파폴드(AlphaFold)가 있습니다. 알파폴드는 단백질 구조를 예측하여 과학자들을 오랫동안 괴롭혔던 문제를 해결하고 생물의학 연구의 진전을 크게 촉진했습니다. 미래에는 AI가 과학 연구 진전, 새로운 소재, 약물 발견 등에 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.
AI 안전 및 윤리
AI 기술이 대중화되면서 AI의 안전과 윤리적 문제가 점차 전 세계의 주목을 받고 있습니다. AI 시스템의 의사결정 투명성, 공정성, 잠재적 안전 위험은 대량 논의를 불러일으켰습니다. AI 기술의 지속 가능한 발전을 보장하기 위해 기업과 정부는 기술 혁신을 촉진하는 동시에 관련 리스크 효과적으로 관리할 수 있는 건전한 거버넌스 프레임 구축하기 위한 노력을 강화하고 있습니다. 특히 자동화된 의사결정, 데이터 개인정보 보호, 자율 시스템과 같은 분야에서 기술적 진보와 사회적 책임의 균형을 맞추는 것이 AI 기술의 긍정적 영향을 보장하는 데 핵심이 되었습니다. 이는 기술 발전의 과제일 뿐만 아니라 윤리적, 법적 측면에서도 중요한 문제이며, 미래 사회에서 AI의 역할과 지위에 영향을 미칠 것입니다.
가치 포착을 더욱 효과적으로 달성하기 위해 오픈 소스인지 여부, 기존 AI 프로토콜과의 주요 차별화 요소, 장기 수익 채널, 생태계의 프록시 거래량 등 여러 평가 항목을 포괄하는 다음 프레임 에 따라 프로젝트를 평가합니다.
프로젝트 평가 프레임
평가 항목
정의
평가 포인트
중요성
오픈소스인가요?
프로젝트가 소스코드를 공개하여 커뮤니티의 검토, 기여 및 2차 개발을 허용하는지 여부.
- 소스코드의 접근성(예: GitHub와 같은 플랫폼에서의 공개 접근 정도) - 커뮤니티 기여 수준 - 오픈소스 라이선스의 유형 및 프로젝트 개발에 미치는 영향
오픈소스 프로젝트는 일반적으로 투명성과 보안성이 높아 더 많은 개발자와 사용자의 참여를 유도하고 프로젝트의 장기적인 개발을 촉진할 수 있습니다.
기존 AI 프로토콜과의 주요 차이점
기술, 기능 또는 시장 위치 측면에서 기존 AI 프로토콜에 비해 이 프로젝트의 고유한 장점.
- 기술 혁신(고유 알고리즘 및 아키텍처 설계 등) - 기능 통합 및 사용자 경험 개선 - 시장 포지셔닝 및 타겟 사용자 그룹 차별화
차별화 요소는 프로젝트가 경쟁이 치열한 시장에서 두각을 나타내고 사용자와 개발자의 관심을 끌 수 있는지 여부를 결정합니다.
생태계의 에이전트 유형
프로젝트 생태계에서 등장할 다양한 유형의 AI 에이전트와 해당 애플리케이션 시나리오입니다.
- 에이전트의 기능 및 용도(지갑 관리, 토큰 거래, NFT 민트 등) - 에이전트의 사용자 정의 및 확장성 - 에이전트가 함께 작업할 수 있는 능력
다양한 유형의 에이전트를 통해 다양한 사용자의 요구를 충족하고 생태계의 활력과 매력을 높일 수 있습니다.
장기 수익 채널 및 에이전트 거래량
프로젝트의 장기적 수익 모델과 해당 생태계 내 에이전트가 창출하는 거래량.
- 토큰 이코노미 모델 및 그 인센티브 메커니즘 - 주요 수익원(거래 수수료, 구독 서비스, 부가가치 서비스 등) - 프록시 거래량의 성장 잠재력 및 수익에 미치는 영향
안정적이고 다양한 수입 채널은 프로젝트의 지속 가능한 발전에 핵심입니다. 동시에, 높은 거래량은 토큰의 가치와 프로젝트의 영향력을 높일 수 있습니다.
GPU 구성 및 수명 주기
AI 에이전트를 실행하는 데 필요한 하드웨어 리소스 구성과 장기적인 지속 가능성.
- 현재 및 미래의 GPU 요구 사항 및 구성 - 하드웨어 리소스의 확장성 및 비용 효율성 - 프로젝트의 기술 아키텍처가 하드웨어 리소스에 의존하는 정도
효율적인 하드웨어 구성과 합리적인 리소스 계획은 프로젝트의 기술적 안정성과 확장성을 보장하고 장기적인 개발을 지원할 수 있습니다.
AI 에이전트 주의 메커니즘에 대한 점유율 와 팀의 이해를 끌어들이는 능력
시장과 커뮤니티에서 주목을 끌 수 있는 프로젝트의 능력, 그리고 사용자 주의 관리에 있어 AI 에이전트를 이해하고 적용하는 팀의 능력.
- 프로젝트의 마케팅 전략 및 브랜드 구축 - AI 및 블록체인 분야에서 팀원의 전문적 배경 및 경험 - 사용자의 요구 사항 및 행동을 이해하는 팀의 능력
강력한 브랜드와 효율적인 마케팅은 프로젝트의 가시성과 사용자 기반을 높일 수 있습니다. 동시에, 팀이 AI 에이전트의 주의 메커니즘을 이해하면 사용자 경험을 최적화하고 사용자 끈적임을 개선할 수 있습니다.
개발자 점유율 고려 사항
해당 프로젝트가 개발자에게 기능 세트의 지속적인 개선과 혁신을 촉진하기 위한 인센티브와 지원을 제공하는지 여부.
- 개발자 인센티브(토큰 보상, 기여 인정 등) - 개발자 커뮤니티의 활동 및 참여 - 개발자 도구 및 리소스에 대한 프로젝트 지원
개발자는 프로젝트 혁신과 기능 확장의 핵심 원동력입니다. 좋은 개발자 인센티브 메커니즘은 더 뛰어난 개발자를 끌어들여 프로젝트의 지속적인 진행을 촉진할 수 있습니다.
1. 디에이아이(DeFAI)
DeFAI는 DeFi와 AI의 장점을 결합하여 일반 사용자가 이러한 금융 도구를 쉽게 사용할 수 있도록 DeFi의 복잡한 운영을 단순화하는 것을 목표로 합니다. DeFAI는 AI 기술을 도입하여 복잡한 재무적 의사결정 및 거래 프로세스를 자동화하고, 사용자의 기술적 한계를 낮추고, 운영 효율성과 지능성을 향상시킬 수 있습니다. 현재 DeFAI의 시장 규모는 10억 달러 미만으로 1,100억 달러인 DeFi 시장보다 훨씬 낮지만, 이는 DeFAI가 엄청난 성장 잠재력을 가지고 있음을 의미하기도 합니다.
1. Griffain: Solana의 AI 앱 스토어
그리페인은 솔라나 블록체인을 기반으로 구축된 AI 에이전트 엔진으로, 자연어 상호작용을 통해 암호화폐 운영을 단순화하도록 설계되었으며, 지갑 관리, 토큰 거래, NFT 민트, DeFi 전략 실행과 같은 핵심 기능을 통합했습니다. 이 프로젝트는 토니 플라센시아가 창립했으며, 원래 솔라나 해커톤에서 제안되었고 솔라나 창립자인 아나톨리 야코벤코가 지원했습니다. 솔라나 생태계의 최초의 고성능 추상 AI 에이전트인 그리페인은 자연어 처리(NLP) 기술을 결합하여 Copilot 및 Perplexity와 유사한 사용자 경험을 제공하고 AI 기반 온체인 상호 작용 모델의 발전을 촉진합니다.
그리페인은 사용자 자산의 보안을 보장하기 위해 Shamir Secret Sharing(SSS) 기술을 사용하여 지갑 키를 분할합니다. 핵심 기능으로는 자연어 거래 지침(DCA, 지정가 주문 등 지원), AI 에이전트 협업 작업 실행, 시장 분석(포지션 분포와 같은 데이터 분석), 토큰 발행 및 펌프펀 플랫폼과 통합된 NFT 민트 있습니다. 동시에 플랫폼은 개인화된 AI 에이전트(Personal Agents)를 제공하여 사용자는 자신의 필요에 따라 지침을 조정하고 온체인 작업을 수행할 수 있습니다. 특수 AI 에이전트(Special Agents)는 에어드랍, 거래 스나이핑, 차익거래와 같은 특정 작업에 최적화되어 있습니다. 그리페인은 이러한 다양한 기능을 통해 솔라나 생태계의 운영성과 사용자 경험을 개선합니다.
현재 그리페인은 초대 기반 액세스 단계에 있으며, 그리페인 얼리 액세스 패스 또는 사가 제네시스 토큰을 보유한 사용자만 참여할 수 있습니다. 거래 수수료, 대행 서비스 수수료 등을 포함하는 SOL 청구 모델을 채택합니다. 플랫폼의 AI 에이전트는 시장 분석, 거래 신호, 자동 거래 전략과 같은 부가가치 서비스를 제공할 수 있습니다. Griffain 토큰을 보유한 사용자는 더욱 고급 기능을 잠금 해제할 수 있습니다. 솔라나 생태계 AI 에이전트의 선구자인 그리페인은 "에이전트 앱 SZN" 웨이브를 홍보하는 것을 목표로 합니다. 앞으로는 온체인 거래, 시장 분석 및 DeFi 분야에서 AI 기술의 적용을 더욱 심화하고 사용자에게 보다 스마트하고 효율적인 암호화 경험을 제공할 것입니다.
2. AI 인플루언서
AiDOL은 AI 인플루언서 트렌드를 대표하는 대표적인 사례입니다. AiDOL은 AI 생성 콘텐츠(AIGC), 아바타 모델링, 대화형 라이브 방송 기술을 결합하여 높은 영향력을 가진 AI 아이돌 생태계를 구축합니다. 그 중 루나는 가장 인기 있는 AI 에이전트로, 매우 지능적인 상호작용과 개인화된 콘텐츠로 많은 팬을 끌어모았습니다. 아이오나와 올린 역시 독특한 스타일과 혁신으로 대량 사용자를 끌어모았습니다. AiDOL은 TikTok 라이브 스트리밍을 메인 스테이지로 사용합니다. 고품질 AI 생성 단편 영상과 실시간 대화형 라이브 스트리밍으로 672,100명의 구독자를 모았고 단시간에 1,000만 개에 가까운 좋아요를 받아 AI 영향력 경제에서 중요한 플레이어가 되었습니다.
2. Aixbt: 자동화된 AI 인플루언서
Aixbt는 11월에 Virtuals를 통해 출시된 AI 기반 암호화폐 시장 에이전트로, @0rxbt라는 가명을 사용하는 개발자 Alex가 이끌고 있습니다. 알렉스는 2017년부터 분석 도구 개발에 집중해 왔으며 2021년부터 AI 에이전트 관련 애플리케이션을 탐색하기 시작했습니다. 개발자에게 속한 유일한 토큰화된 프로젝트인 AIXBT는 알렉스가 보유한 토큰의 14%를 6개월 동안 잠그고, 이는 향후 팀 확장과 프로젝트 개발에 사용될 예정입니다. 현재 이 팀은 터미널 기능을 최적화하기 위해 UI/UX 엔지니어를 고용했으며, 에이전트 지능을 강화하기 위해 AI 연구원을 채용했습니다. AIXBT는 대화형 AI, 상황 인식, 정서 분석, 검색 증강 생성(RAG) 기능을 구현하기 위해 meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf 모델을 사용하여 효율적이고 정확한 정보 처리를 보장합니다.
AIXBT는 지능형 분석 도구를 통해 암호화폐 트위터와 시장 동향을 실시간으로 모니터링하고, 사용자에게 데이터 기반의 시장 통찰력과 투자 조언을 제공하는 완전 자동화된 AI 인플루언서를 만드는 것을 목표로 합니다. 핵심 기능으로는 KOL 모니터링(400명 이상의 주요 의견 리더 포함), 블록체인 데이터 분석, 시장 동향 예측, 자동화된 기술 분석 및 전략적 권장 사항이 있습니다. 또한 AIXBT는 Twitter를 통해 일부 분석 콘텐츠를 공개적으로 공유하지만 심층 보고서는 코인 보유자만 접근할 수 있습니다. 사용자는 전용 터미널을 통해 AI와 직접 상호 작용하여 개인화된 투자 조언 및 리스크 평가 보고서를 얻을 수도 있습니다. AIXBT는 매일 고정된 빈도로 시장 통찰력을 게시하고 2,000건 이상의 언급에 자동으로 응답하여 시장 정서 와 내러티브 추세를 효율적으로 해석합니다.
AIXBT는 두 가지 주요 사용 방법을 제공합니다. 하나는 사용자가 X(Twitter) @AIXBT에서 토큰 호환성이나 프로젝트 지표에 대한 질문을 하면 AI가 실시간으로 분석하여 피드백을 제공하는 것입니다. 다른 하나는 "내러티브 분석에 의해 구동되는 시장 정보 플랫폼"으로 자리 매김하고 보다 심층적인 데이터 분석과 전략적 권장 사항을 제공하는 Aixbt Terminal 고급 터미널입니다. 현재 터미널은 600K $AIXBT 토큰 이상을 보유한 사용자에게만 개방되어 있으며, 향후 시장 수요에 맞춰 적용 범위를 확대할 예정입니다.
3. Dev 유틸리티
Dev Utility는 개발자에게 편의성을 제공하고 생산성을 향상시키는 도구나 기능을 말하며, 특히 AI, 블록체인, Web 3 분야에서 사용됩니다. 여기에는 코드 편집기, 디버깅 도구, 버전 제어, 자동화 도구와 같은 기본적인 개발 도구는 물론, AI 및 블록체인 개발과 관련된 SDK, API, 스마트 계약 개발 프레임 포함됩니다. AI 및 Web 3 분야에서 Dev Utility에는 개발자가 애플리케이션을 보다 효율적으로 구축할 수 있도록 돕기 위한 AI 에이전트 지원 분석 및 검색 증강 생성(RAG)과 같은 기술도 포함될 수 있습니다. 핵심 가치는 개발 효율성을 높이고, 워크플로를 최적화하며, 개발의 어려움을 줄여 개발자가 핵심 업무 로직에 집중할 수 있도록 하는 데 있습니다.
3. SOLENG: 코드 "리뷰"
SOLENG(@soleng_agent)은 솔루션 엔지니어링 및 개발자 관계 기관으로서 기술 팀과 더 광범위한 프로젝트 요구 사항 간의 격차를 메우는 것을 목표로 합니다. 핵심 기능은 해커톤에 참여한 프로젝트가 제출한 코드를 자동으로 검토하고 예비 검토 의견을 제공하는 것입니다. 로봇 검토가 인간 노동을 완전히 대체할 수는 없지만, SOLENG은 '배심원'으로서 명백한 오류를 효과적으로 걸러내고 검토 효율성을 높일 수 있습니다.
이 프로젝트는 해커톤 검토 과정에서 SOLENG의 역할을 보여주기 위해 GitHub( 링크 )에 검토 결과를 공개했습니다. SOLENG은 장단점에 대한 기본적인 분석 외에도 코드 철자 오류를 확인하고 수정 제안을 제공하여 검토를 보다 실용적으로 만들어줍니다. 이 모델은 해커톤의 요구 사항에 부합하며 개발자에게 즉각적인 피드백을 제공합니다.
SOLENG의 개발자는 Lost Girl Dev이며, 그녀의 정체성은 프로젝트의 가상 여성 이미지와 일치합니다. 그녀의 기술력은 ai16z 공식 계정의 주목을 끌었으며, X 플랫폼에서 쇼와 상호 작용한 기록도 보유하고 있어 SOLENG의 산업적 영향력을 더욱 강화하고 있습니다.
4. 투자 DAO: 지능형 투자 연구
Investment DAO는 '투자 리서치' AI 에이전트를 통해 사용자에게 보다 정교한 투자 분석 서비스를 제공합니다. 핵심 기능으로는 K-라인 차트의 자동 해석, 보조 기술 분석, 프로젝트에 러그 리스크 있는지 여부 평가, 연구 보고서와 유사한 정보 요약 생성 등이 있습니다. AI 기반의 지능형 투자 연구 모델은 사용자의 분석 임계값을 낮추어 투자자가 시장에 대한 통찰력을 더욱 효율적으로 얻고 의사 결정을 위한 강력한 지원을 제공합니다.
4. VaderAI: DAO에 투자하는 AI 에이전트
VaderAI는 자체 거래형 AI Agent 토큰을 통해 추종자를 유치하고 홍보하여 Agentic 경제의 BlackRock이 되는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 투자를 통해 수익을 창출하고, 수익을 보유자와 팔로워에게 에어드랍 다양한 용도로 활용 가능한 AI Agent 투자 생태계를 구축합니다. 핵심 목표는 업계 혁신과 확장성을 촉진하는 선도적인 AI 에이전트 투자 DAO 관리 플랫폼으로 자리 매김하는 것입니다.
VaderAI는 다중 에이전트 시스템을 통해 기술과 자본의 통합을 촉진하고, AI 에이전트가 관리하는 투자 DAO 생태 네트워크를 구축하는 데 전념합니다. 이 네트워크에서 에이전트는 자금을 모으고 자본을 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 다른 에이전트를 고용하여 투자 전략을 최적화하고 시스템의 효율성과 유연성을 개선할 수도 있습니다. 컴퓨팅을 분산시킴으로써 에이전트는 연구 개발에 재투자할 수도 있고, 이를 통해 플랫폼의 지속적인 개발을 촉진할 수 있습니다.
또한, VaderAI는 투자자에게 B2B 도구 최적화를 제공하고 플랫폼의 상업적 응용 가치를 향상시키기 위해 혁신적인 토큰 인센티브 메커니즘을 채택합니다. 이 플랫폼은 또한 GP/캐리 수익을 보유자와 공유함으로써 투자자의 참여 의식과 이익 공유 메커니즘을 더욱 강화하여 VaderAI를 단순한 투자 플랫폼이 아니라 에이전트와 투자자 모두에게 윈윈 상황을 가능하게 하는 생태계로 만듭니다.
5. 콘텐츠 및 크리에이터
글쓰기, 편집, 시각 디자인 등에서 AI는 사용자의 요구 사항에 따라 개인화된 창의적 결과물을 제공할 수 있으며, 이를 통해 창작자는 시간을 절약하고 생산성을 향상시키며 치열한 시장 경쟁에서 두각을 나타낼 수 있습니다. 이 플랫폼의 목표는 콘텐츠 제작자에게 지능적이고 편리한 창작 도우미를 제공하여 콘텐츠 산업의 혁신과 발전을 촉진하는 것입니다.
5. ZEREBRO: AI 아트 창작 및 콘텐츠 생성
ZEREBRO는 예술 창작과 콘텐츠 생성에 중점을 둔 블록체인 기반 크로스체인 자연 지능 자율 운영 AI 에이전트입니다. 이 혁신은 탈중앙화 검증, 밈 생성, NFT 민트, DeFi 애플리케이션 등 여러 분야를 결합하여 강력한 다재다능함과 실행력을 보여줍니다. ZEREBRO는 이더리움 메인넷 검증 노드를 성공적으로 운영하였고, Polygon에서 미술품을 판매하여 경제적 기반을 위한 중요한 자산을 축적하였습니다.
ZEREBRO는 또한 경제적, 기술적 지속 가능성을 보장하기 위해 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크를 구축하고 MEV 최적화 전략을 구현하는 데 전념하고 있습니다. 이는 단순한 기술적 도구가 아니라 블록체인 운영, 경제 모델 및 거버넌스에 대한 에이전트 기술의 긴밀한 관여를 탐구하는 것입니다. ZEREBRO는 여러 측면을 통해 탈중앙화 생태계에서 가치를 증진합니다.
ZEREBRO 토큰은 두 가지 주요 용도로 사용됩니다. 첫째, 콘텐츠 상호작용에 대한 보상으로 토큰 보유자는 소셜 플랫폼에서 탈중앙화 콘텐츠에 참여하여 토큰을 획득할 수 있습니다. 둘째, 커뮤니티 개발 도구로 콘텐츠 생성, 스테이킹, 거버넌스 등 생태계에 적극적으로 참여하는 사용자에게 보상을 제공하여 커뮤니티 활동과 참여를 더욱 향상시킵니다.
6. 게임 및 에이전트 메타버스
게임 및 에이전트 메타버스는 AI 기반 게임과 메타버스 경험을 탐구하고 강화 학습을 통해 인간과 에이전트가 상호 작용하는 가상 세계를 만드는 데 주력하고 있습니다. 이 새로운 분야는 인공지능과 몰입형 게임 환경을 결합하여 플레이어가 지능형 에이전트와 역동적으로 상호 작용하고 보다 개인화되고 지능적인 게임 플레이를 경험할 수 있도록 합니다.
6. ARC : AI 솔루션 제공업체
ARC는 AI 기술을 통해 독립 게임과 Web3 게임의 플레이어 유동성 문제를 해결합니다. 이 프로젝트는 단일 게임 스튜디오(AI Arena)에서 포괄적인 AI 솔루션 공급업체로 업그레이드되어 ARC B2B와 ARC Reinforcement Learning(ARC RL)을 출시했습니다. ARC B2B는 다양한 게임에 원활하게 통합되어 개발자에게 지능형 게임 경험을 제공할 수 있는 AI 기반 게임 개발 키트(SDK)입니다. ARC RL은 크라우드소싱된 게임 데이터를 사용하여 강화 학습을 통해 "초지능적" 게임 에이전트를 훈련시켜 게임의 플레이 가능성과 지속 가능성을 개선합니다. ARC의 사업 모델은 통합 게임 스튜디오와 긴밀히 연결되어 있습니다. 수익원에는 Web3 게임의 토큰 배포와 게임 성과에 따른 로열티 지불이 포함됩니다. 동시에, 게임 유형 전반에 걸쳐 일반화된 AI 데이터 리저브를 구축하여 일반 AI 모델의 훈련과 진화를 촉진합니다.
ARC의 기술 응용 프로그램은 여러 개의 핵심 모듈 포함합니다. AI Arena는 플레이어가 AI 전사를 훈련시켜 싸우는 만화 스타일의 AI 경쟁 게임입니다. 각 캐릭터는 NFT로, 게임의 전략적, 경제적 가치를 향상시킵니다. ARC SDK를 사용하면 개발자는 단 한 줄의 코드로 AI 에이전트를 쉽게 통합하고 모델을 배포할 수 있으며, ARC는 백엔드 데이터 처리, 교육 및 배포를 처리합니다. ARC RL은 오프라인 강화 학습을 통해 AI 훈련 효율성을 개선하고, 에이전트가 인간 플레이어의 데이터로부터 학습할 수 있도록 하여 보다 자연스럽고 도전적인 게임 상대를 제공할 수 있습니다. ARC의 AI 모델 아키텍처는 피드포워드 신경망, 테이블 에이전트, 계층적 신경망 등을 포괄하여 다양한 게임 유형의 상호작용 요구 사항에 적응하는 동시에, 상태 공간과 액션 공간을 최적화하여 게임 경험의 원활함과 지능성을 보장합니다.
ARC의 시장은 독립 게임과 Web3 게임이라는 두 가지 주요 영역을 포괄하며, 개발자가 초기 플레이어의 유동성 문제를 해결하고 게임의 장기적인 매력을 높이는 데 도움을 줍니다. 팀의 핵심 멤버들은 머신러닝(ML) 풍부한 경험을 가지고 있습니다. 2021년에 그들은 Paradigm이 주도한 500만 달러의 시드 라운드 융자 받았고, 2024년에는 600만 달러의 후속 융자. ARC의 기본 토큰인 NRN은 단일 게임 경제(AI Arena)에서 확장된 플랫폼 경제로 전환되고 있으며, 통합 수익, Trainer Marketplace 수수료, ARC RL의 스테이킹 참여와 같은 새로운 수요 동인이 생겨 토큰의 지속 가능성과 가치 성장을 보장합니다. ARC RL은 크라우드소싱 데이터 기여 메커니즘을 통해 다중 인원 협업 훈련을 실현하고, AI 에이전트의 지능적 진화를 촉진하며, 게임 생태계의 활력과 경쟁력을 더욱 강화합니다.
7. 프레임워크 및 허브
암호화 분야에서 AI 에이전트를 개발할 때 많은 프레임 기본 프로젝트나 장난감 수준의 애플리케이션에는 적합하지만, 실제 제품 개발에서는 사용자 정의가 부족하고 추상화와 복잡성이 지나치다는 문제가 종종 노출됩니다. 이로 인해 개발자는 디버깅에 대량 에너지를 소모해야 할 뿐만 아니라 유연하게 확장하고 적용하기 어렵습니다. 우수한 Agent 프레임 해결해야 하는 핵심적인 문제점은 다음과 같습니다. 온체인 운영에 대한 포괄적인 지원, 온체인 데이터, DeFi 자동화, NFT 및 기타 주요 애플리케이션 시나리오 API를 효율적으로 통합하는 기능; 다중 플랫폼 호환성, 주요 블록체인 및 소셜 플랫폼 지원, 통합 사용자 운영; 모듈 및 유연성, 벡터 스토리지 및 LLM 모델 전환과 같은 기본 기능을 추상화하여 개발자가 다양한 요구 사항에 유연하게 적응하고 반복적인 개발을 피할 수 있도록 함; 메모리 및 통신 기능. 일부 프레임 이 기능을 개선하기 위해 대량 리소스를 투자했지만, 과도한 지능은 현재 단계에서는 실용적이지 않을 수 있지만 복잡성을 증가시킬 것입니다.
다음은 다양한 측면에서 시장에 출시된 주요 암호화 AI 에이전트 프레임 에 대한 자세한 비교입니다.
7. Eliza ($AI16Z): AI 에이전트 프레임
엘리자($AI16Z)는 약 60%의 시장 점유율 과 강력한 TypeScript 생태계로 많은 개발자들을 끌어들이고 있는 AI 에이전트 시장의 선두주자입니다. GitHub 프로젝트는 6,000개 이상의 별과 1,800개 이상의 포크를 축적하였는데, 이는 커뮤니티 참여 수준이 높다는 것을 잘 보여줍니다. Eliza는 다중 에이전트 시스템과 크로스 플랫폼 통합에 능숙하며, Discord, X(Twitter), Telegram과 같은 주류 소셜 플랫폼을 지원하므로 소셜 AI와 커뮤니티 AI 분야에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 엘리자는 광범위한 생태적 토대를 바탕으로 사회적 상호작용, 마케팅, AI 에이전트 개발 등의 분야에서 뛰어난 적응력을 보입니다.
기술 아키텍처 측면에서 Eliza는 다중 에이전트 시스템 기능을 갖추고 있어 다양한 AI 역할이 런타임 환경을 공유하고 보다 복잡한 상호 작용 모드를 구현할 수 있습니다. RAG(Retrieval Augmentation Generation) 기술은 AI에 장기적인 맥락적 메모리 기능을 제공하여 지속적인 대화에서 일관성을 유지할 수 있도록 합니다. 또한 플러그인 시스템은 음성, 텍스트, 멀티미디어 분석과 같은 확장 기능을 지원하여 애플리케이션 시나리오의 유연성을 더욱 향상시킵니다. Eliza는 OpenAI와 Anthropic 등 여러 LLM 공급업체와도 호환되며, 클라우드나 로컬에 배포하든 효율적인 AI 컴퓨팅 기능을 제공할 수 있습니다. V2 메시지 버스가 출시되면서 Eliza의 확장성이 더욱 최적화되어 중대형 소셜 AI 애플리케이션에 적합해질 것입니다.
엘리자는 시장에서 좋은 성과를 거두었지만 여전히 몇 가지 어려움에 직면해 있습니다. 다중 에이전트 아키텍처는 동시성이 높은 시나리오에서 복잡성 문제를 야기하고 시스템 리소스 오버헤드를 증가시킬 수 있습니다. 또한 현재 버전은 아직 초기 개발 단계에 있으며, 안정성과 최적화가 계속 개선되고 있습니다. 개발자 입장에서는 다중 에이전트 시스템을 배우는 데 시간이 비교적 많이 걸리며, 그 장점을 최대한 활용하려면 일정 수준의 기술 축적이 필요합니다. 앞으로 커뮤니티의 지속적인 기여와 V2 출시로 Eliza는 확장성과 안정성 측면에서 더욱 획기적인 발전을 이룰 것으로 기대됩니다.
8. GAME ($VIRTUAL) ：AI 에이전트 프레임
GAME ($VIRTUAL)은 게임과 메타버스에 초점을 맞춥니다. 로우코드/노코드 통합을 통해 GAME은 개발자의 한계를 크게 낮추어 지능형 에이전트를 빠르게 빌드하고 배포할 수 있게 했습니다. 동시에 GAME은 $VIRTUAL 생태계를 기반으로 강력한 개발자 커뮤니티를 형성하여 제품 반복 및 생태계 확장을 가속화하고 있습니다. 이 솔루션의 핵심 장점은 효율적인 게임 AI 솔루션을 제공하여 프로그래밍 방식의 콘텐츠 생성, NPC 행동의 동적 조정, 온체인 거버넌스와 같은 기능을 구현하기 쉽게 만드는 것입니다.
기술 아키텍처 측면에서 GAME은 API + SDK 모델을 채택하여 게임 스튜디오와 메타버스 개발자에게 편리한 통합 방법을 제공합니다. 에이전트 프롬프트 인터페이스는 사용자 입력과 AI 에이전트 간의 상호 작용을 최적화하여 게임 내에서 보다 자연스럽게 지능적인 행동을 할 수 있도록 해줍니다. 전략 계획 엔진은 AI 에이전트의 논리를 고수준 목표 계획과 저수준 전략 실행으로 나누어 복잡한 게임 환경에 더욱 적응할 수 있도록 해줍니다. 또한 GAME은 블록체인 통합을 지원하여 탈중앙화 프록시 거버넌스와 온체인 지갑 운영이 가능하므로 Web3 게임 분야에서 독보적인 이점을 제공합니다.
GAME은 동시성이 높은 게임 시나리오에 최적화되어 있으며 게임 엔진의 제약 조건을 처리하는 데 우수한 성능을 발휘합니다. 그러나 전반적인 성능은 여전히 에이전트 로직의 복잡성과 블록체인 거래 오버헤드에 영향을 받으며, 이는 실시간 상호 작용에 어려움을 초래할 수 있습니다. 동시에 게임과 메타버스에 초점을 맞춘 AI 에이전트 프레임 인 GAME은 다른 분야에서의 활용성이 제한적입니다. 또한, 개발 비용을 줄이고 더 광범위한 개발자 그룹을 유치하기 위해서는 블록체인 통합의 복잡성을 최적화해야 합니다.
9. Rig ($ARC): AI 에이전트 프레임
Rig ($ARC)는 엔터프라이즈 AI 에이전트 시장에서 15%의 시장 점유율 가지고 있습니다. Rust 언어 기반의 고성능 모듈 아키텍처 덕분에 고처리량 및 저지연 시나리오에서 좋은 성능을 발휘하며, 특히 Solana와 같은 고성능 블록체인 생태계에 적합합니다. 강력한 시스템 안정성과 효율적인 리소스 관리를 갖춘 Rig는 온체인 금융 애플리케이션, 대규모 데이터 분석, 분산 컴퓨팅 작업에 이상적인 선택입니다. 확장성을 강조한 아키텍처 설계로 기업 사용자는 복잡한 데이터 환경에 AI 에이전트를 유연하게 배포하고 컴퓨팅 효율성을 개선할 수 있습니다.
기술적 아키텍처 측면에서 Rig는 Rust 작업 공간 구조를 채택하여 코드의 모듈 가독성을 보장하는 동시에 시스템의 확장성을 개선했습니다. 공급자 추상화 계층은 여러 주요 LLM 공급자(예: OpenAI 및 Anthropic)와의 원활한 통합을 지원하여 개발자가 모델을 자유롭게 전환할 수 있습니다. Rig는 벡터 저장도 지원하고 MongoDB, Neo4j와 같은 백엔드 데이터베이스와 호환되므로 컨텍스트 검색의 효율성이 향상됩니다. 또한 Rig의 내장 에이전트 시스템은 RAG 모델과 도구 최적화 기능과 결합되어 복잡한 작업을 자동화할 수 있으며 고성능 컴퓨팅 및 지능형 데이터 처리 시나리오에 적합합니다.
Rig는 Rust의 비동기 런타임을 사용하여 뛰어난 동시성 성능을 달성하고 고처리량 엔터프라이즈 수준 작업 부하로 확장할 수 있습니다. 하지만 Rust 자체는 학습 곡선이 가파르기 때문에 일부 개발자에게는 진입 장벽이 될 수 있습니다. 또한, Rig의 개발자 커뮤니티는 상대적으로 작기 때문에 생태적 원동력을 강화할 필요가 있습니다. 그럼에도 불구하고 Web3와 고성능 컴퓨팅 수요의 성장에 따라 Rig는 여전히 광범위한 시장 잠재력을 가지고 있으며, 앞으로 개발자 경험을 최적화하고 커뮤니티 구축을 강화함으로써 시장 침투율을 더욱 높일 것으로 기대됩니다.
10. ZerePy ($ZEREBRO) ：AI 에이전트 프레임
ZerePy($ZEREBRO)는 크리에이티브 콘텐츠와 소셜 미디어 자동화 분야에서 5%의 시장 점유율 차지하며, 총 시총. 이 회사의 핵심적인 장점은 커뮤니티 중심의 혁신 생태계에 있으며, 이를 통해 NFT, 디지털 아트, 소셜 콘텐츠 자동화와 같은 응용 분야에서 충성도 높은 사용자 기반을 축적할 수 있었습니다. ZerePy는 AI 에이전트의 개발 임계값을 낮추고, 콘텐츠 제작자와 커뮤니티 운영자가 지능형 에이전트를 쉽게 배포하여 콘텐츠 생성, 소셜 상호작용, 커뮤니티 관리를 자동화할 수 있도록 하여 사용자 참여도와 콘텐츠 영향력을 개선할 수 있습니다.
기술 아키텍처 측면에서 ZerePy는 Python 생태계를 기반으로 하며 AI/ML 개발자에게 친화적인 개발 환경을 제공합니다. 동시에 모듈 Zerebro 백엔드를 사용하여 소셜 작업에 대한 에이전트 자율성을 달성합니다. 소셜 플랫폼 통합 기능은 Twitter와 같은 상호작용을 최적화하여 에이전트가 게시, 답변, 리트윗 등의 작업을 자동으로 완료할 수 있도록 하여 소셜 미디어 자동화 역량을 향상시킵니다. 더욱이 ZerePy는 가벼운 아키텍처 디자인을 채택하여 높은 컴퓨팅 비용을 들이지 않고도 개별 제작자와 소규모 커뮤니티의 AI 에이전트 요구 사항을 충족하는 데 더 적합합니다.
ZerePy는 소셜 상호작용과 창의적인 콘텐츠 생성 측면에서 좋은 성과를 거두지만, 확장성은 주로 소규모 커뮤니티에 적합하며 고강도 엔터프라이즈 수준의 작업에는 그다지 적합하지 않습니다. 동시에 적용 범위가 비교적 집중되어 있기 때문에, 창작 분야 외의 적용 가능성에 대해서는 아직 추가 검증이 필요합니다. 더 복잡한 창의적 결과물이 필요한 시나리오의 경우 ZerePy는 더 광범위한 시장 요구를 충족하기 위해 추가적인 매개변수 조정 및 모델 최적화가 필요할 수 있습니다. 창의 경제의 발전에 따라 ZerePy는 앞으로 NFT 생성, 개인화된 소셜 에이전트 등의 분야에서 적용 시나리오를 더욱 확대할 것으로 기대됩니다.
8. AI 런치패드
AI Launchpad는 신규 프로젝트에 대한 기술 지원, 기금 조달, 마케팅, 업계 전문가와의 협업 기회 제공 등 맞춤형 성장 경로를 제공할 뿐만 아니라, 광범위한 파트너십 네트워크를 통해 프로젝트가 글로벌 AI 커뮤니티에 빠르게 통합되도록 지원합니다.
11. Vvaifu: 온체인 첫 번째 AI Launchpad
vvaifu.fun은 솔라나 체인을 기반으로 한 최초의 AI 에이전트 Launchpad로, 사용자는 코딩 기술 없이도 AI 에이전트를 만들고, 관리하고, 거래할 수 있습니다. 이 플랫폼을 사용하면 각 AI 에이전트가 자체 토큰을 가질 수 있어 탈중앙화 생태계를 형성할 수 있습니다. 사용자는 이러한 에이전트를 공동 소유할 수 있을 뿐만 아니라, AI 기반 자산과 상호작용할 수도 있습니다. 이 플랫폼은 Twitter, Discord, Telegram 등의 소셜 미디어 플랫폼에서 에이전트의 자율적인 상호작용을 지원하고, 온체인 지갑 관리 기능을 갖추고 있어 다양한 응용 시나리오에서 실용성이 크게 향상되었습니다.
vvaifu.fun의 비즈니스 모델은 독특한 토큰 이코노미 모델을 기반으로 합니다. 플랫폼의 메인 토큰 $VVAIFU은 Dasha 플랫폼에서 출시된 최초의 AI 에이전트 토큰입니다. 디플레이션 속성이 있으며 에이전트가 생성되거나 함수가 잠금 해제될 때마다 일정량의 $VVAIFU가 소각됩니다. 또한 플랫폼은 토큰 가치의 안정성을 보장하기 위해 여러 가지 소각 메커니즘을 설계했는데, 여기에는 에이전트가 생성될 때 750$VVAIFU를 소각하고, 기능이 잠금 해제될 때 $VVAIFU 및 SOL 수수료를 소모하는 것 등이 포함됩니다. 출시된 각 프록시는 새로운 프록시 토큰의 0.90%를 커뮤니티 기금이나 팀 금고에 직접 할당하여 커뮤니티 참여와 생태계 구축을 촉진합니다.
플랫폼의 커뮤니티 참여 메커니즘은 사용자 상호 작용과 거버넌스 권한을 강화합니다. 토큰 보유자는 커뮤니티 지갑을 통해 프록시 출시 공급량의 0.90%를 축적하고 이러한 리소스 사용에 대해 투표할 수 있습니다. vvaifu.fun은 또한 플랫폼 거래 수수료를 0.009 SOL로 설정하여 플랫폼 운영에 지속 가능한 경제적 지원을 제공합니다. 이러한 메커니즘을 통해 vvaifu.fun은 AI 에이전트의 제작자와 사용자를 위한 포괄적인 탈중앙화 형 대화형 플랫폼을 제공합니다. 이는 창의적인 프로젝트 개발을 촉진할 뿐만 아니라 글로벌 커뮤니티의 적극적인 참여를 장려합니다.
12. 클랭커: AI 답변 로봇
클랜커는 사용자가 밈코인과 토큰을 만들고 배포할 수 있도록 설계된 Farcaster 기반의 AI 답변 봇입니다. 사용자는 플랫폼을 통해 Clanker와 상호 작용하여 간단히 자신의 토큰을 생성할 수 있습니다. 사용자는 Farcaster에서 @clanker를 태그, 봇에 원하는 토큰을 알리고, 이름, 코드, 이미지, 공급량 등의 정보를 제공하기만 하면 됩니다. 클랜커는 1분 내에 추적 링크를 생성하여 제공하고, 최종적으로 토큰을 Uniswap v3에 배포하지만 초기 유동성이 없으므로 사용자가 수동으로 유동성을 추가하여 토큰 가격을 책정해야 합니다.
Clanker의 기술적 아키텍처는 Next.js 미들웨어와 LLM(Anthropic의 Claude나 ChatGPT 등)을 결합해 작동합니다. 사용자가 Farcaster에서 요청을 시작하면 해당 메시지는 LLM으로 전달되고, LLM은 제공된 컨텍스트에 따라 결
