*주요 요점

• 짧은 시간 안에 급속도로 성장한 암호화폐 X AI 에이전트 시장은 새로운 암호화폐 사용 사례를 확립하거나 온체인 환경을 개선함으로써 단기적 내러티브를 넘어서는 혁신을 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
• ai16z와 Virtuals Protocol은 자사의 에이전트 프레임워크를 통해 AI 에이전트 사이클을 선도하고 있습니다. ai16z는 오픈소스 프레임워크인 Eliza OS를 통해 경쟁 우위를 구축하였고, Virtuals Protocol은 효과적인 성장 전략을 통해 두각을 나타내는 주요 업체로 자리매김했습니다.
• 암호화 X AI 에이전트 환경은 1) AI 에이전트 개발을 위한 프레임워크, 2) 분산 프레임워크를 통합한 모듈부터 에이전트 시뮬레이션을 위한 샌드박스 환경까지, 보다 정교한 AI 에이전트를 구축하기 위한 인프라 및 도구, 3) 특정 작업을 자율적으로 수행하는 개별 에이전트로 구성됩니다.
• 다수의 AI 에이전트가 협업하여 작업을 수행하는 다중 에이전트 시스템과 온체인 UX를 개선하기 위한 에이전트 기반 인터페이스를 통해, AI 에이전트는 실용적인 유용성을 제공하면서 점점 더 정교하고 복잡한 작업을 수행하는 솔루션으로 발전하고 있습니다.
• 크립토 시장은 과장된 기술적 상상력과 과열된 투기 수요와 함께 기술 도입을 가속화하는 특징을 가지고 있습니다. AI 에이전트는 이러한 시장 환경에서 크립토와 긍정적인 상호 영향을 유지하면서 다음 단계로 나아갈 것으로 예상됩니다.

1. 서론: AI 에이전트의 물결 속에서

AI 에이전트에 대한 이야기가 GOAT 출시 후 불과 2개월 전에 등장했다는 사실이 믿기 어렵습니다. 최근 프레임워크와 출시 플랫폼을 포함한 에이전트 개발을 위한 인프라가 빠르게 진화하면서 다양한 기능을 갖춘 에이전트가 매일 등장하고 있습니다. 그 결과 에이전트 토큰의 총 시가총액이 100억 달러를 돌파하여 불과 몇 개월 만에 AI 에이전트 시장이 눈에 띄게 확대되었음을 보여줍니다.

첫째, 저는 암호화폐 시장에서 AI 에이전트에 대한 논의가 단순한 유행어 이상이라는 데 동의합니다. 

이해 상충 없이 시장 알파 정보를 소싱하는 연구 에이전트인 aixbt 부터 사용자의 자연어 요청에 따라 온체인 거래를 자율적으로 실행하는 Griffain 까지,

AI 에이전트는 ToT(Terminal of Truth) 내러티브에서 진화하여 온체인 UX와 인간의 의사 결정에 실용적인 유틸리티를 제공하는 솔루션이 되었습니다.

그럼에도 불구하고, 현재의 'AI 에이전트 사이클'이 끝나면 시장에서 무엇이 남고 무엇이 사라지는지에 대한 명확한 구분이 생길 것입니다.

다소 과장된 기술적 상상력과 부풀려진 관심이 가라앉으면, 패러다임을 즉시 바꿀 준비가 된 것처럼 보였던 내러티브는 현실적인 평가를 받게 될 것이고,

근본적인 가치를 구축한 프로젝트만이 시장에서 살아남을 것입니다.

2. ai16z와 Virtuals Protocol: AI 에이전트 사이클을 선도하다

출처: 가상 프로토콜 , ai16z

Virtuals Protocol의 장난기 어린 감자 꽃 글꼴과 "ai16z"의 기발해 보이는 프로젝트 이름은 처음에 시장 참여자들에게 회의적인 시각을 갖게 했습니다.

하지만 이 두 프로젝트는 AI 에이전트 부문에서 매우 두드러진 플레이어가 되었기 때문에 이제는 이 두 프로젝트를 언급하지 않고는 AI 에이전트 주기를 논의할 수 없습니다 (현재 커뮤니티의 45%가 감자 꽃 글꼴 변경에 반대합니다 ). Virtuals Protocol과 ai16z의 개발을 살펴보고 AI 에이전트 주기의 현재 상태를 한눈에 파악해 보겠습니다.

2.1 ai16z: 오픈소스 프레임워크를 통한 경쟁 우위

출처: ElizaOS

자율 AI 에이전트가 운영하는 펀드 DAO로 시작한 ai16z는 현재 Solana AI 에이전트 생태계의 최전선에 자리 잡고 있으며 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크인 Eliza를 빠르게 개발하고 있습니다 . 이를 통해 개발자는 복잡한 인프라를 개발하지 않고도 Eliza OS(Eliza Operating System)를 사용하여 고성능 AI 에이전트를 쉽게 배포할 수 있습니다. 이미 많은 에이전트가 Eliza를 기반으로 구축되고 있으며, 결과적으로 오픈소스 프레임워크 개발을 감독하는 ai16z는 Eliza 기반 AI 에이전트를 포함하는 생태계를 성공적으로 구축하고 있습니다.

Eliza 프레임워크의 구성 요소를 간략히 살펴보면, 문자 파일 시스템을 통해 AI 에이전트 개성을 정의하고 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능으로 지식 접근성을 개선하여 AI 모델이 응답을 생성할 때 외부 데이터를 참조할 수 있도록 합니다. 또한 자율 에이전트 거래를 위한 온체인 실행 시스템을 제공하고 TEE 플러그, 토큰 생성 플러그, Farcaster 통합 플러그 를 포함한 다양한 플러그인 아키텍처를 지원하여 에이전트 특성에 따라 필요한 추가 기능을 도입할 수 있습니다.

출처: Sentient MarketCap

Eliza 프레임워크는 지속적으로 진화하고 있으며, 새로운 기능을 적시에 추가하고 있습니다.

이 오픈 소스 프로젝트의 개발 활동과 성과는 1,100개가 넘는 포크와 139명의 기여자가 있는 GitHub에서 1위 트렌드 저장소로 랭크된 것에서 입증됩니다.

최근에 그들은 AI 에이전트를 위한 스탠포드 대학과 연구 협업을 수립하여 Eliza 프레임워크를 더욱 발전시킬 수 있는 조건을 마련했습니다.

또한 Marc AIndreessen과 Degen Spartan을 통해 LLM이 자율적으로 거래를 실행하는 펀드로 확장할 계획을 추진하고 있습니다.

출처 : X(@G_Gyeomm)

저는 ai16z가 지금까지 에이전트 사이클 개발에 중요한 역할을 했다고 믿습니다.

그들은 AI 에이전트가 단순한 "지각적 밈"(자율적 텍스트를 생성할 수 있는 능력으로 인해 정적 밈과 구별되는 동적 밈으로 정의됨)으로

인식되는 것에서 유틸리티 중심 에이전트와 에이전트 성능 향상을 위한 인프라의 필요성을 강조하는 것으로 전환하는 데 도움을 주었습니다.

다시 말해, 그들은 실제 가치를 창출하거나 더 구체적인 목적을 제공하는 AI 에이전트의 출현을 위한 기술적 기반을 제공하는 동시에,

암호화폐 X AI 에이전트 산업을 보다 장기적인 관점에서 볼 수 있는 프레임워크를 확립했습니다.

2.2 Virtuals Protocol: 프런트에서 AI 에이전트 플레이북 설정

Virtuals Protocol은 Base 생태계에서 중요한 애플리케이션으로 자리 잡았으며, 지속적으로 유지 및 유동성 유입을 창출합니다.

(Virtuals Protocol에 대한 자세한 내용은 이전 기사 "Virtuals Fun, Productive On-chain AI Agent Launchpad" 를 참조하세요 .)

특히 Virtuals Protocol은 신생 크립토 X AI 에이전트 시장에서 에이전트 프레임워크와 런치 패드로서 성장 전략을 효과적으로 구축하여,

AI 에이전트 플랫폼을 위한 플레이북을 개척했습니다. 다음은 그들의 플레이북입니다.

첫째, 유능한 GAME(Generative Autonomous Multimodal Entities) 프레임워크를 기반으로 구축된 Luna는 AI 에이전트의 라이브 스트리밍 시각화와 자율적인 온체인 상호작용을 통해 시장의 주목을 빠르게 사로잡았으며, 단순한 Twitter 텍스트 응답을 넘어섰습니다. 이후, 그들은 Virtuals Fun을 런치패드로 출시하여 에이전트 토큰 배포를 위한 필수 인프라를 개발했습니다. 인프라 개발을 넘어, 그들은 aixbt 및 VaderAI 와 같은 의미 있는 사용 사례를 만들어 생태계를 확장했습니다 .

Virtuals Protocol의 성공으로 시작된 '베이스 시즌'을 이끈 후, Agentstarter를 통해 에이전트 개발 지원 및 홍보를 제공하는 새로운 사용 사례를 만드는 노력을 계속합니다. Agentstarter를 통해 배포된 에이전트 토큰은 Virtuals 생태계 사용자에게 에어드랍되어 경제적 인센티브에 따라 유지됩니다. 이는 $VIRTUAL 또는 $LUNA 보유량과 거래량에 따라 임계값에 비례하여 에어드랍을 수행하여 Virtuals Protocol에 대한 지속적인 관심과 참여를 효과적으로 장려합니다.

출처: X(@0xCygaar)

최근에 그들은 개발자 환경을 업데이트하여 개발자가 샌드박스 환경에서 온체인 거래 및 토큰 생성과 같은 다양한 에이전트 기능을 시뮬레이션할 수 있도록 하여 인프라 성능을 향상시켰습니다. 그들은 이제 에이전트 간 상호작용(Society of AI Agents)에 초점을 맞춘 업데이트를 계획하고 있으며, '멀티 에이전트' 단계로 진출하고자 합니다.

3. AI 에이전트 사이클: 현재 위치와 미래

3.1 AI 에이전트 환경

ai16z와 Virtuals Protocol이 구축한 플레이북과 인프라는 크립토 X AI 에이전트에 대한 높은 관심을 충족시키는 동시에 업계의 프레임워크를 명확하게 제시했습니다. 이제 더 다양한 플레이어가 업계에 참여하여 이전에 추상적이었던 아이디어를 구체적으로 구현하기 위한 인프라를 채우고 있습니다. 결과적으로 업계는 매일 확장되고 있으며 현재 크립토 X AI 에이전트 환경은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

1) 에이전트 프레임워크 및 SDK

ai16z와 Virtuals Protocol은 종종 '에이전트의 레이어 1'로 정의됩니다. 레이어 1 블록체인이 블록 검증, dapp 생성 및 사용자 온체인 거래를 위한 중요한 인프라 역할을 하는 것처럼, 에이전트 프레임워크(예: GAME, Eliza)는 크립토 X AI 에이전트 산업에서 가장 기본적인 인프라 역할을 합니다.

이 프레임워크에는 에이전트 개성을 정의하는 문자 파일 시스템부터 사용자 상호작용을 위한 인터페이스, 텍스트를 분석하고 이해하여 결정을 생성하는 인식 하위 시스템 및 프로세서에 이르기까지 에이전트 개발에 필요한 구성 요소가 포함되어 있습니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 에이전트 아키텍처를 처음부터 구축하는 대신 플러그 앤 플레이 방식으로 다양한 프레임워크 기능을 활용하여 개발 리소스를 절약할 수 있습니다.

2) 에이전트 인프라 및 도구

광범위하게 정의되었지만, 개별 에이전트를 발전시키기 위한 인프라와 도구는 현재의 필요에 따라 가장 많은 주목을 받고 있습니다.

GOAT가 등장한 후, 인간과 상호 작용하는 에이전트가 Twitter에서 급증하여 잠깐의 참신함을 제공했지만,

시장 참여자들은 이제 무의미한 텍스트를 생성하는 에이전트의 홍수에 지쳐가고 있습니다.

이를 넘어서 에이전트는 암호화폐 시장 알파 정보 소싱이나 펀드 관리를 위한 펀드 자율 리밸런싱과 같은 보다 정교하고 복잡한 작업을 수행하도록 진화했습니다. 이러한 에이전트를 구현하는 데 도움이 되는 인프라와 도구에 대한 필요성도 증가했습니다. 분산 프레임워크를 통합하는 모듈에서 토큰 배포 없이 에이전트를 시뮬레이션하기 위한 샌드박스 환경, 에이전트 추론을 투명하게 검증하기 위한 솔루션에 이르기까지 보다 정교한 에이전트를 구현하기 위한 솔루션이 에이전트에 대한 수요와 함께 빠르게 개발되고 있습니다.

3) AI 에이전트

앞서 간략히 언급했듯이, 에이전트에 대한 인식은 단순한 '감정 밈'에서 완전히 바뀌었습니다. 개별 에이전트는 실제 가치를 창출하는 작업을 수행하여 점점 더 전문화된 작업을 수행하는 더욱 특수화된 에이전트로 발전합니다. 프레임워크를 포함한 인프라의 발전은 이러한 추세를 가속화하고 있으며, 사용 범위는 의도를 통해 온체인 상호작용을 실행하는 Griffain과 같은 에이전트, 소셜 활동을 전문으로 하는 에이전트 또는 보안 작업을 수행하는 화이트 햇 에이전트를 포함하도록 확장되고 있습니다.

3.2 Crypto X AI Agent 전망

에이전트 환경이 발전함에 따라 업계 전체에서 크립토 X AI 에이전트에 대한 관심이 매일 커지고 있습니다.

지배적인 내러티브는 타이밍에 따라 형성되고, 특정 내러티브와 함께 등장하는 프로젝트는 빠르게 사라지고,

일부는 장기적으로 기본을 구축하기 위해 남습니다. 시장 기회를 포착하든 프로젝트를 구축하든, 미리 변화 패턴을 예상하는 것이 중요해집니다.

고려해야 할 주목할 만한 변화 패턴은 다음과 같습니다.

3.2.1 다중 에이전트 시스템

출처: X(@jarrodWattsDev)

멀티 에이전트 시스템(swarms라고도 함)은 여러 AI 에이전트가 상호 작용하고 협력하여 복잡한 작업을 수행하는 시스템을 말합니다. 단일 에이전트는 복잡한 작업을 수행할 때 데이터 처리 및 추론 기능에서 성능 제한에 직면할 수 있습니다. 따라서 멀티 에이전트 시스템은 공통 목표를 향해 노력하는 다양한 역할과 지식 기반을 가진 여러 에이전트 간의 협력을 통해 보다 복잡한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

예를 들어, DeFi 수익을 자율적으로 생성하는 에이전트를 구축하려면 매우 복잡한 논리 프로세스가 필요합니다. 유동성을 자율적으로 리밸런싱하는 동안 수익 생성 전략을 성공적으로 실행하려면 시스템이 최적의 유동성 풀을 선택하고, 유동성 금액을 적절히 최적화하고 할당하고, 실시간으로 온체인 거래를 실행해야 합니다. 단일 에이전트가 이러한 모든 프로세스를 수행하는 대신, 다중 에이전트 시스템은 서로 다른 역할을 가진 여러 에이전트가 함께 상호 작용하여 더 나은 결과를 얻는 것을 말합니다.

출처: X(@StoryProtocol)

멀티 에이전트 시스템은 아직 먼 개념처럼 보일 수 있지만, 수많은 프로젝트가 이미 AI 모델 간 협업을 강화하기 위한 새로운 인프라를 제안하고 있습니다. 

Story Protocol은 TCP/IP를 AI 모델 협업을 위한 표준 프레임워크로 제안하여 에이전트 경제의 핵심 계층이 되겠다는 목표를 발표했습니다.

앞서 언급한 ai16z와 Virtuals Protocol도 멀티 에이전트 시스템을 구현하기 위해 플러그인과 프레임워크를 지속적으로 업그레이드하고 있습니다.

이러한 인프라 프로젝트를 통해 멀티 에이전트 협업의 예를 보게 되면 AI 에이전트 개발에 암호화가 얼마나 필수적이고 중요한지 증명될 것입니다.

3.2.2 에이전트 기반 온체인 인터페이스

출처: X(@aeyakovenko)

온체인 진입 장벽은 브릿지 경험을 없애는 체인 추상화, 간소화된 온램핑, 향상된 온체인 지갑 UX를 통해 매일 낮아지고 있지만, 블록체인과 암호화폐에 대한 이해가 없는 사용자가 온체인 환경을 활용하려면 더 직관적인 솔루션이 필요할 수 있습니다. 이러한 한계를 보완하는 솔루션으로, 에이전트 기반 온체인 인터페이스는 프롬프트를 통해 온체인 거래를 실행하는 가장 직관적인 방법을 제안합니다.

예를 들어, 암호화폐로 제품을 지불하는 것을 생각해 보세요. 이 프로세스에는 체인 선택, 지불용 토큰 선택, 지갑을 통한 서명 실행이 포함됩니다.

이러한 절차는 간소화될 수 있지만 지갑 인프라, 멀티체인 환경 및 토큰에 대한 기본적인 이해가 여전히 필요합니다.

따라서 자연어를 기반으로 온체인 상호작용을 자율적으로 실행하는 인터페이스는 사용자가 암호화폐를 이해할 필요성을 크게 줄여 학습 곡선을 없앨 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

주목할 만한 예로는 Solana의 Griffain 이 있는데 , 이는 AI 검색 엔진과 의도 실행을 결합한 에이전트입니다. 최근 Solana Foundation에서 암호화폐 결제를 위한 상거래 이벤트를 개최했을 때, 사용자는 자연어 입력을 통해 Griffain을 사용하여 아이템을 구매할 수 있었습니다 . 저는 이러한 의도 기반 온체인 인터페이스가 온체인 UX를 혁신할 가능성과 가까운 미래에 AI 에이전트 애플리케이션에서 실질적으로 활용될 수 있는 사용 사례를 모두 나타낸다고 생각합니다.

3.2.3 Alt-프레임워크

출처: Rig

Virtuals Protocol과 ai16z 프레임워크가 주도하는 시장에서, 계산 실행에 최적화되거나 웹 개발 환경 통합, 메모리 안정성, 고성능 병렬 처리 기능과 같은 프로그래밍 언어의 이점을 극대화하는 특수 목적 프레임워크가 등장하고 있습니다. 프레임워크의 다양성은 AI 에이전트의 목표 성능에 따른 광범위한 요구 사항을 충족하고 보다 진보된 LLM 활용을 가능하게 할 수 있으므로 주의가 필요합니다.

예를 들어, RIG는 Python을 사용하는 Zerebro의 ZerePy 나 TypeScript를 기반으로 하는 Eliza 와 달리 Rust 기반 LLM 프레임워크를 제공합니다.

RIG는 Rust의 고유한 유형 안전성을 통해 데이터 유형 관련 오류를 방지하고 LLM 모델 추론의 동시 처리를 통해 리소스를 효율적으로 관리하면서

고성능 자연어 처리를 기대할 수 있는 대체 프레임워크로 제안됩니다.

4. AI 에이전트의 홍수 속에서: 무엇이 지속될 것이고 무엇이 사라질 것인가?

4.1 암호화폐에서 기술은 LARPing과 함께 발전합니다.

출처: 쿠키펀

지금까지의 AI 에이전트 사이클의 현재 상태와 전망을 살펴보면, 독자들은 에이전트 인프라와 개별 AI 에이전트가 제안하는 미션이 다소 과장되어 있다고 느낄 수 있습니다. 크립토 외에도 OpenAI, Claude 또는 Google AI가 AI 에이전트 개발을 선도하고 있지만 아직 상용화하지 않은 상황에서 AI 기술과 근본적으로 관련이 없는 크립토와 블록체인을 통해 AI 에이전트에서 획기적인 혁신을 기대하기는 어려워 보입니다.

실제로 크립토 X AI 에이전트에 대한 시장 평가는 새로운 크립토 사용 사례를 창출할 수 있는 새로운 혁신으로 보는 긍정적인 평가와 단순히 과장된 단기적 서사로 보는 부정적인 견해로 극명하게 나뉩니다.

그러나 우리가 경험한 여러 시장 주기에 걸쳐 암호화폐 시장이 보여준 공통적인 특징을 떠올려보자. DeFi, 10K NFT 또는 '메타버스'와 마찬가지로 각 시장 주기는 다소 부풀려진 기술적 상상력과 함께 투기적 시장을 만들어낸다. 과열된 투기적 시장은 유동성 유입을 촉진할 뿐만 아니라 동시에 양질의 인력과 풍부한 자본을 만족시켜 기술 도입을 가속화한다. 단기적으로 부풀려진 시장 관심이 가라앉은 후에도 기본을 축적한 플레이어는 시장에 남아 단기적 내러티브를 넘어 산업을 성숙시킨다.

다시 말해, 저는 AI 에이전트 사이클이 과장되었다고 생각합니다. 그러나 암호화폐 시장이 새로운 기술을 도입하는 데 보여준 특성을 고려할 때, 저는 그러한 과장을 긍정적으로 봅니다. 진지한 비전을 가진 플레이어는 투기적 수요와 기술적 상상력과 함께 장기적인 기본을 구축할 수 있는 충분한 리소스를 확보하여 새로운 암호화폐 사용 사례에 대한 기회를 창출하거나 그 과정에서 암호화폐 환경을 발전시킵니다.

4.2 다시 질문합니다: 왜 암호화폐인가요?

이 시점에서 크립토 X AI 에이전트가 이 시장 주기에서 잠깐만 존재할 서사가 아니라 실제 잠재력이 있다는 데 동의한다면,

우리는 더 장기적인 관점에서 크립토와 AI 에이전트의 호환성을 논의해야 합니다. AI 에이전트를 크립토와 결합해야 하는 이유는 무엇일까요?

이전 사례를 살펴보면, 블록체인이 아닌 네이티브 기술이나 산업이 암호화폐와 결합하면 일반적으로 양측이 상호 이익을 얻는 구조로 발전합니다.

예를 들어, 이는 기존 금융과 DeFi의 결합에 해당합니다. 기존 금융 인프라는 DeFi를 통해 유연한 1차 및 2차 시장을 만들 수 있습니다.

반대로 DeFi는 미국 재무부 채권과 같은 기존 자산을 통해 담보 유형을 다양화하여 안정적인 담보 구조를 확보합니다.

마찬가지로 IP, 게임, 지불과 같은 다른 기술이나 산업은 암호화폐와 결합하면 긍정적인 상호 영향을 미칠 수 있습니다.

암호화 및 AI 에이전트의 결합은 동일한 맥락에서 중요성을 찾을 수 있습니다.

• Crypto → AI 에이전트: Crypto Payment Rails가 AI 에이전트에 경제적 활력을 불어넣다

특히 결제 시장에서 입증된 바와 같이, 전통적인 금융 인프라나 국가적 경계에 제한받지 않는 결제 레일은 암호화폐의 가장 큰 가치 제안 중 하나입니다.

마찬가지로 AI 에이전트와 결합하여 암호화폐의 결제 레일은 AI 모델 성능을 향상시키는 과정에서 효율적인 솔루션을 제공합니다.

앞서 언급한 멀티 에이전트 시스템은 이러한 상호 관계를 잘 설명합니다.

완전한 AI 모델 협업을 위해 모델 간의 경제적 상호 작용 또는 에이전트가 특정 웹 서비스를 자율적으로 활용할 수 있는 지불 기능이 필요할 수 있습니다.

여기서 24시간 연중무휴로 운영되고 기존 금융 시스템 제약이 없는 암호화폐 지불 레일이 적절한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 따라서 에이전트가 지갑 계정을 소유하고 체인 내 거래를 자율적으로 실행할 수 있는 인프라가 멀티 에이전트 시스템을 구현하는 데 있어 핵심 구성 요소로 언급됩니다.

• AI 에이전트 → 암호화폐: 암호화폐 시장은 24시간 연중무휴로 운영되고 AI 에이전트는 24시간 연중무휴로 일합니다.

한편, 암호화폐는 AI 에이전트를 통해 다양한 개발 가능성을 모색할 수도 있습니다. 특히, 24시간 연중무휴로 운영되는 블록체인과 암호화폐 시장에는 24시간 연중무휴로 운영되는 운영 직원이 필요합니다. 여기서 AI 에이전트의 필수 기능과 마찬가지로 자율 에이전트는 대부분의 온체인 기반 상호작용을 간소화할 잠재력을 가지고 있습니다.

이전에 소개된 대부분의 AI 에이전트는 암호화폐 내 상호작용을 간소화할 수 있는 가능성을 제시합니다.

예를 들어, Griffain은 사용자 프롬프트에 따라 온체인 상호작용을 자율적으로 수행하여 온체인 UX를 간소화하고, Zerebro는 Ethereum 네트워크의 검증 작업을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트에 대한 개발 계획을 제안합니다 . 화이트햇 활동을 자율적으로 수행하고 보유자에게 현상금을 분배하 H4CK Terminal은 이미 Virtuals Protocol과 Spectral에서 보안 취약점을 발견했습니다 .

이것들은 간단한 예이지만, 크립토 및 AI 에이전트는 보안, 온체인 UX, 프라이버시 또는 자산 토큰화를 포함한 광범위한 영역에서 충분한 시너지를 가지고 있습니다. 물론, 아이디어는 아직 예비 단계에서 제시되고 있으며, 검증 작업을 수행하는 것과 같은 아이디어는 신중하게 설계된 기술 코어가 필요합니다. 그럼에도 불구하고 크립토 X AI 에이전트 시장이 계속 존재할지 의문을 제기하면서, 이러한 시너지 관계는 의미 있는 답을 제공할 가능성을 시사합니다.

5. 다음 큰 일은 장난감처럼 시작될 것입니다.

에이전트 시장에 대한 과장된 관심이 가라앉은 후에 무엇이 남고 무엇이 남지 않을지에 대한 단서를 찾는 것에 대한 주요 요점으로 돌아가서,

저는 "왜 암호화폐인가?"라는 질문에 대한 합리적인 답을 제공하는 프로젝트가 될 것이라고 생각합니다.

Virtuals Protocol과 ai16z는 이러한 답을 제공하는 데 앞장서고 있으며, 많은 후속 에이전트가 암호화폐 통합을 다양하게 실험하고 있습니다.

더욱이, 다중 에이전트, 의도 기반 인터페이스 및 대체 프레임워크가 실험 환경을 발전시키고 있습니다.

a16z의 크리스 딕슨이 유명하게 말했듯 이 , "다음 큰 일은 장난감처럼 보일 것입니다." AI 에이전트는 이미 Twitter에서 응답 텍스트를 생성하는 것에서 검증자, 화이트 햇 운영 및 자율적인 온체인 거래와 같은 정교한 작업을 수행하기 위한 아이디어에 도달하는 것으로 진화했습니다. 의미 있는 혁신이 이 AI 에이전트 주기의 끝에서 남을지 아니면 그저 또 다른 잊혀진 과대 광고 주기가 될지 함께 지켜보겠습니다.

출처: Four Pillars

https://4pillars.io/ko/articles/ai-agent-wave