작성자: Haotian
Web3 AI 에이전트의 실제 적용 시나리오에 대해 더 깊이 고민한 결과, 다음과 같은 선도적 사고를 정리했습니다:
1) Web3 AI 에이전트의 가장 원초적인 애플리케이션 기능은 아마도 '거래'가 아닐 것입니다. DeFi 거래 관련 에이전트가 암호화폐 분야의 최종 형태로 여겨져 왔지만, AI 자체가 가진 모호한 추론과 환각 과정은 거래 시나리오에서 요구되는 정확성과 낮은 오류 허용도와 본질적으로 상충됩니다.
제 관점에서 단기적으로 Web3 AI 에이전트의 장점은 '데이터 정제'와 '의도 분석' 측면에 있으며, 즉각적으로 절대적 정확도의 자산 거래 실행 단계로 나아가는 것은 아닙니다. 예를 들어, 온체인 + 오프체인 데이터의 적용성을 정제하고 유효한 정보 지도를 구축하거나, 온체인 사용자의 거래 행동을 모델링하고 리스크 선호도를 분석하여 스마트 머니 거래 의사결정 보조 등이 있습니다.
2) Web3 AI 에이전트는 MCP보다 A2A 에이전트 통신 프로토콜 기능에 대한 필요성이 더 클 수 있습니다. MCP는 대부분 성숙한 기능성 API 인터페이스를 호출하는데, 성숙한 에이전트 애플리케이션 생태계가 전제된다면 MCP로 데이터 고립 문제를 완벽하게 해결할 수 있지만, 반대로 애플리케이션 생태계 자체가 성숙하지 않다면 MCP의 표준화된 인터페이스는 활용도가 떨어집니다.
반면 A2A 프로토콜은 일정 부분 에이전트 증분 시장을 만들 수 있으며, 온체인 데이터 분석 에이전트, 스마트 계약 감사 에이전트, MEV 기회 포착 에이전트 등 전문화된 분야별 에이전트의 출현을 촉발할 것입니다. A2A에 내장된 에이전트 능력 등록부와 P2P 메시지 전달 네트워크 등의 조건은 각 분야별 에이전트의 더 나은 연계 및 복잡한 상호작용 조합 가치를 촉진할 것이며, MCP 프로토콜 수준에 머물러 있다면 Web3 AI 에이전트는 언어 상호작용 차원의 한계를 벗어나기 어려울 것입니다.
3) Web3 AI 에이전트의 인프라 구축 필요성은 애플리케이션 적용보다 큽니다. Web2 AI 맥락에서는 에이전트의 실용적 가치를 우선시하지만, Web3 AI 에이전트가 완전한 생태계를 구축하려면 심각하게 부족한 기본 인프라를 채워야 합니다. 여기에는 통합 데이터 레이어, 오라클 레이어, 의도 실행 레이어, 탈중앙화 컨센서스 레이어 등이 포함됩니다.
Web2와 직접적으로 경쟁하는 애플리케이션 레이어보다는 인프라 레이어에서 Web3만의 차별화된 장점을 가진 인프라를 구축하는 것이 올바른 길입니다. 애플리케이션 적용에서 Web2 AI에 비해 다소 지연될 수 있지만, A2A 운영을 위한 탈중앙화 컨센서스 네트워크 구축, MCP의 효용을 위한 통합 상호운용 표준 등 기본 인프라는 본질적으로 블록체인의 고유 특성과 높은 일치성을 보이며, 인프라 구축의 시급성은 애플리케이션 적용과 크게 다르지 않습니다.
4) 암호화폐 네이티브에서 AI 네이티브로의 빌드 사고방식 전환은 지난 수년간의 암호화폐 역사를 돌아보면, '탈중앙화' 프레임워크 하나만으로도 다양한 분야와 혁신의 물결을 만들어냈습니다. 미래 AI + 암호화폐 영역에서는 'AI 자율화'를 중심으로 더 멀리 나아갈 수 있을 것입니다.
에이전트든 로봇이든 본질적으로 AI를 중심으로 한 완전히 새로운 패러다임 프레임워크를 추구해야 합니다. 예를 들어, 자체 자금 관리 능력을 가진 AI 에이전트 클러스터, 네트워크 환경과 피드백에 따라 자동 업그레이드되는 스마트 계약 템플릿, 커뮤니티 기여도에 따라 동적으로 최적화되는 분산형 자율 조직(DAO) 거버넌스 프레임워크 등입니다. 결국 단순한 도구 애플리케이션 사고방식에서 벗어나 AI가 자율적으로 진화하는 시스템을 만들고, AI가 AI의 발전을 주도하는 것이 진정한 핵심입니다.
