- Theoriq는 수익률 상품을 최적화하는 것이 아닙니다. 인간의 타이밍에 의존하는 실행 방식을 자율 에이전트의 조정으로 전환함으로써 온체인 금융 의사 결정 방식을 재설계하는 것입니다.
- Theoriq는 AI 에이전트를 신원, 평판 및 제약 조건을 가진 책임 있는 체인 엔티티로 취급함으로써 판단 자체를 측정 가능하고 경쟁력 있는 자원으로 전환합니다.
- 정책 케이지는 프로젝트에서 가장 중요한 설계 선택으로, AI 기반 자본 관리를 가능하게 하는 동시에 기관의 신뢰에 필요한 확정적인 위험 경계를 시행합니다.
수동적 수익에서 자율적 의사결정으로
탈중앙화 금융(DeFi)의 역사 대부분 동안 핵심 약속은 간단했습니다. 중개자를 없애고 스마트 계약이 금융 로직을 실행하도록 하는 것이었습니다. 그리고 그 약속은 대체로 실현되었습니다. 하지만 시장이 성숙해짐에 따라 더 깊은 한계가 분명해졌습니다. 스마트 계약은 스스로 결정하지 않습니다. 그저 기다릴 뿐입니다.
디파이(DeFi) 전반의 수익률 전략은 여전히 인간의 타이밍 감각과 고정된 규칙에 의존합니다. 사람이 전략을 설계하면 계약이나 봇이 이를 실행합니다. 시장 구조가 변할 때 시스템은 뒤늦게 반응합니다. 자본 수동적인 상태로 남아 있고, 조정이 이루어지기 전에 위험이 발생합니다.
이 격차는 수익률 수준과는 아무런 관련이 없습니다. DeFi는 기회가 부족했던 적이 없습니다. 부족한 것은 지속적인 판단력입니다. 인간은 끊임없이 시장을 모니터링할 수 없습니다. 단순한 자동화로는 맥락을 이해할 수 없습니다. 변동성이 커지고 시장 상황이 빠르게 변화함에 따라 이러한 약점은 구조적인 문제로 대두될 것입니다.
Theoriq는 바로 이러한 문제점을 파고듭니다. 특정 수익률 상품을 개선하려는 것이 아니라, 의사결정자의 역할 자체에 의문을 제기합니다. 자본 블록체인 상에 존재하고 시장이 24시간 쉬지 않는다면, 왜 의사결정은 여전히 수작업으로 이루어져야 할까요?
이 프로젝트는 이를 최적화가 아닌 전환의 관점에서 접근합니다. 자동화에서 자율성으로, 반응에서 결정으로의 전환입니다.
에이전트 경제와 의사결정권의 이동
Theoriq는 에이전트 경제(Agentic Economy)라는 개념을 중심으로 구축되었습니다. 이 모델에서 주요 행위자는 인간의 지갑이 아니라 AI 시스템으로 구동되는 자율 에이전트입니다. 이러한 에이전트는 시장을 관찰하고, 상황을 분석하고, 행동을 계획하고, 정해진 범위 내에서 실행하도록 설계되었습니다.
이는 사용자를 대체하려는 것이 아닙니다. 상호작용 방식을 바꾸려는 것입니다. 사용자가 모든 동작을 직접 실행하는 대신, 의도를 표현하면 시스템이 실행을 담당합니다.
이를 가능하게 하기 위해 Theoriq는 에이전트를 온체인 엔티티의 일급 객체로 취급합니다. 각 에이전트는 고유한 식별자를 가지며, 모든 행동에는 서명이 이루어집니다. 성능은 시간에 따라 기록되며, 에이전트는 결과에 따라 신뢰도를 얻거나 잃습니다.
이러한 구조는 판단을 측정 가능한 것으로 만듭니다. 지속적으로 가치를 창출하는 담당자는 더 많은 책임을 맡게 되고, 성과가 저조한 담당자는 배제됩니다. 의사 결정은 경쟁적이고 검증 가능한 방식으로 이루어집니다.
결과적으로 단일 인공지능 두뇌가 아니라 전문화된 에이전트 네트워크가 나타납니다. 데이터 해석가, 예측가, 자원 배분자, 실행자 등이 그 예입니다. 이러한 에이전트들은 특정 작업을 처리하기 위해 임시적인 집단을 형성합니다. 가치는 단일 모델이 아니라 협업에서 비롯됩니다.
이 시스템에서는 의사 결정 권한이 인간의 타이밍에서 벗어나 체인상에서 평가될 수 있는 지속적인 기계 판단으로 옮겨갑니다.
알파 스택과 에이전트 조정의 논리
AlphaVault는 Theoriq 생태계에서 가장 눈에 띄는 제품입니다. 하지만 핵심 혁신은 아닙니다. 단지 하나의 입증 사례일 뿐입니다.
기반은 알파 프로토콜 스택에 있습니다. 알파 프로토콜은 에이전트 역할을 수행할 수 있는 주체를 정의합니다. 신원 등록, 기능 공개, 책임 소재 규명이 핵심입니다. 이 계층이 없다면 에이전트는 서로 구별할 수 없는 스크립트에 불과할 것입니다.
그 위에는 알파스웜(AlphaSwarm)이 있습니다. 이곳에서 조정이 이루어집니다. 사용자는 지시사항보다는 개략적인 의도를 제공합니다. 알파스웜은 그 의도를 작업으로 분해하고 과거 성과를 기반으로 에이전트 그룹을 구성합니다. 에이전트 선택은 동적이며, 평판이 중요합니다.
실행 결과는 시스템에 다시 입력됩니다. 에이전트는 결과에 따라 평가됩니다. 시간이 지남에 따라 더 나은 조합이 나타나고, 성능이 떨어지는 조합은 사라집니다.
이 피드백 루프는 DeFi 의사 결정에 인과 관계를 도입합니다. 성능이 변할 때 시스템은 그 이유를 파악할 수 있습니다. 데이터 품질, 예측 오류, 실행 슬리피지 이 원인일 수 있습니다. 이는 전략이 설명 없이 실패하는 경우가 대부분인 온체인 금융에서는 드문 일입니다.
AlphaVault는 이러한 아키텍처를 실제 환경에서 테스트하기 위해 만들어졌습니다. 자본 시뮬레이션이 아닌 실제 투자로 운용됩니다. AlphaVault가 답하고자 하는 질문은 간단합니다. 사용자들이 실제 자금을 비인간 시스템에 맡길 만큼 신뢰할 수 있을까? 초기 반응을 보면 이미 일부 사용자들은 신뢰하고 있는 것으로 보입니다.
정책의 제약과 지능보다 제약 조건이 더 중요한 이유
AI 시스템은 강력하지만 불완전합니다. 오판을 하거나 잘못된 판단을 내리기도 합니다. 금융 분야에서는 이러한 점이 용납될 수 없습니다. Theoriq는 단순히 더 나은 모델을 만드는 것만으로 이 문제를 해결하려 하지 않습니다. 오히려 제약 조건을 도입합니다.
정책 케이지는 절대적인 경계를 정의하는 불변의 스마트 계약 규칙입니다. 어떤 자산에 접근할 수 있는지, 어떤 프로토콜을 사용할 수 있는지, 허용되는 위험 수준은 어느 정도인지 등을 규정합니다. 에이전트는 이러한 경계 내에서 자유롭게 활동할 수 있지만, 경계를 벗어날 수는 없습니다.
이로써 하이브리드 보안 모델이 만들어집니다. AI는 복잡성을 처리하고, 스마트 계약은 제한 사항을 적용합니다. 이 시스템은 오류 발생 가능성을 염두에 두고 완벽함보다는 오류 확산을 방지하는 데 중점을 둡니다.
이러한 접근 방식은 제도적 관련성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 대규모 자본 혁신을 두려워하는 것이 아니라, 불확실한 위험을 두려워합니다. 정책적 제약은 인공지능을 통제되지 않은 행위자에서 제한된 의사결정 계층으로 전환시킵니다.
이러한 관점에서 볼 때, Theoriq는 AI가 인간을 완전히 대체해야 한다고 주장하는 것이 아닙니다. 오히려 엄격한 제약 조건 하에, 그리고 책임성을 프로토콜에 내재화한 상태에서 의사 결정 권한을 점진적으로 위임할 수 있다고 주장하는 것입니다.
진정한 승부는 지능이 아니라 구조에, 예측이 아니라 의사결정권의 통제에 달려 있습니다.
DeFi의 첫 번째 단계가 중개자를 제거했다면, Theoriq는 다음 단계를 제시합니다. 바로 수동 금융 자체를 제거하는 것입니다.
〈 Theoriq의 내기: 체인 자본 스스로 결정하도록 허용 〉這篇文章最早發佈於 《 CoinRank 》。
