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(번역) 웹3와 AI의 만남: 에이전트 웹 경제의 부상

이 글은 제 개인 뉴스레터의 일부이며, 제 생각은 저만의것입니다.

안녕하세요 친구 여러분 👋

지난 3개월 동안 웹3.0과 AI의 교차점은 중요한 발전으로 인해 지형을 재편하면서 큰 주목을 받고 있습니다. 이 뉴스레터에서는 에이전트 AI 및 웹과 관련된 주요 업계 발표를 조명하고(일부 개발 사항은 놓쳤을 수 있음), Web3 자율 AI 에이전트의 역할과 그 완벽한 교차점을 살펴보고, Web3 x AI 스택을 분석하고, 이 생태계 내에서 가치를 포착하는 방법을 평가합니다.

모멘텀 차트 보기: 에이전트 웹과 Web3 x AI 에이전트의 주요 발전 사항

에이전트 웹:

Web3 x AI 에이전트:

변화의 에이전트: AI 에이전트가 차세대 프론티어인 이유

AI는 먼 길을 걸어왔습니다. 기본적인 질문에 답하는 단순한 어시스턴트로 시작했던 AI는 복잡한 추론과 복잡한 작업을 수행할 수 있는 공동 파일럿, 봇, 완전 자율 에이전트로 진화했습니다. 2022년 말 ChatGPT가 출시된 이후, 제너레이티브 AI는 워크플로우, 상호작용, 심지어 비즈니스의 기본 구조에 혁신을 가져올 것으로 기대되며 폭발적으로 성장하고 있습니다. 하지만 AI 에이전트란 정확히 무엇이며, 다른 AI 도구와 차별화되는 이유는 무엇일까요? 이러한 차이점을 이해하는 것은 가장 자율적이고 유능한 형태의 AI인 AI 에이전트가 어떻게 산업과 경제를 심오한 방식으로 재편하고 있는지에 대한 토대를 마련하기 때문에 매우 중요합니다.

AI 에이전트의 주요 특징

AI 에이전트는 단순한 도구 그 이상입니다. 사람의 개입을 최소화하면서 환경을 독립적으로 분석하고 문제를 해결하며 특정 목표를 추구하는 역동적이고 자율적인 시스템입니다. 기존의 AI 애플리케이션과 달리 이러한 에이전트는 다양한 시나리오와 플랫폼에서 원활하게 적응하고 학습하며 협업합니다.

예를 들어, 개인 재무 에이전트는 단순히 숫자를 계산하는 것이 아니라 자율적으로 예산을 관리하고 지출 패턴을 추적하며 맞춤형 투자 전략을 제안합니다. 마케팅 에이전트는 단순히 광고 실적을 분석하는 것이 아니라 캠페인을 최적화하고, 창의적인 콘텐츠를 생성하며, 새로운 기회를 실시간으로 파악합니다. 이커머스 운영 개선과 사이버 보안 위협 탐지부터 개인화된 학습 경험 제공까지, AI 에이전트는 업무 실행과 목표 달성 방식을 재정의하고있습니다.

AI 에이전트는 최소한의 사용자 개입으로 환경을 독립적으로 분석하고 문제를 해결하며 특정 목표를 추구할 수 있는 동적 시스템입니다. 다양한 시나리오에 걸쳐 작동하며 새로운 입력에 적응하고 학습해 나갑니다. 이러한 에이전트는 단순한 작업 실행자가 아니라 지능적인 공동 작업자로서 도구, API 및 기타 시스템과 원활하게 통합되어 그 효과를 증폭시킵니다. 예를 들어 개인 재무 에이전트는 자율적으로 예산을 관리하고 투자를 추천할 수 있으며, 마케팅 에이전트는 광고 게재 위치와 콘텐츠 전략을 최적화할 수 있습니다. 이커머스 운영 개선, 사이버 보안 위협 탐지, 개인화된 학습 경험 제공 등 AI 에이전트는 업무 수행 방식을 혁신하고 있습니다. 자율적으로 작동하고 동적으로 적응하며 효과적으로 협업할 수 있는 AI 에이전트의 능력은 기술의 획기적인 발전을 의미하며, 산업을 재편하고 가능성을 재정의하고있습니다.

AI 에이전트는 몇 가지 주요 특성으로 인해 두드러집니다:

AI 에이전트는 워크플로우와 스웜에서 함께 작업함으로써 집단적 가치를 증폭시켜 채택과 혁신을 가속화할 수 있습니다. AI 에이전트는 업무 자동화를 넘어 비즈니스 운영 방식을 재편하고 완전히 새로운 시장 창출을 주도하는 지능적인 협업자로 거듭나고 있습니다. 또한 AI 에이전트는 인간, 다른 에이전트, 공공 및 개인 데이터 웹을 연결하는 새로운 '인터페이스'로 부상하기 시작했습니다. 아웃라이어 벤처스의 포스트 웹 논문에서 자세히 설명한 이러한 변화는 이러한 시스템이 어떻게 산업과 경제를 근본적으로 재정의할 수 있는 위치에 있는지를 보여줍니다. 의료, 교육, 금융을 혁신하든 새로운 생태계를 만들든, AI 에이전트는 차세대 기술 물결의 최전선에 서 있습니다.

표면 아래의 아키텍처

AI 에이전트는 빙산의 일각에 불과하며, 우리가 표면적인 기능으로 상호작용하는 동안 그 이면에는 복잡한 아키텍처가 숨어 있습니다. 머신 러닝, 자연어 처리(NLP), 신경망과 같은 고급 기술을 통해 복잡한 워크플로를 탐색하고 사용자 행동에 적응하며 대화 및 운영 시나리오 전반에서 성공할 수 있습니다.

AI 에이전트는 세 가지 기본 구성 요소를 기반으로 작동합니다:

오케스트레이션(에이전트의 두뇌): 의사 결정, 목표 설정, 작업 우선순위 지정, 생성형 AI 모델(지능)을 처리합니다: 추론, 창의성 및 자연어 기능을 강화하며, 도구 및 프레임워크(손과 눈)를 지원합니다: 실제 애플리케이션을 위한 API, 데이터베이스 및 워크플로우와의 인터페이스.

AI 에이전트의 핵심 분석

오케스트레이션(에이전트의 두뇌):

모든 AI 에이전트의 핵심에는 흔히 "두뇌"라고 불리는 오케스트레이션 계층이 있습니다. 이 중앙 허브는 의사 결정, 목표 설정 및 작업 실행을 관리하는 동시에 에이전트가 환경과 상호 작용하는 방식을 지시합니다. 작업을 구성하고 우선 순위를 정하는 명령 센터라고 생각하면 됩니다. 오케스트레이션의 두드러진 특징은 에이전트의 반응성과 상황 인식을 보장하는 메모리 시스템입니다:

또한 이 오케스트레이션 계층은 복잡한 문제를 실행 가능한 단계로 분류하는 인간의 능력과 마찬가지로 추론과 계획을 주도합니다. 예를 들어 상담원에게 휴가 계획을 세우라고 요청하면 항공권 찾기, 호텔 예약, 활동 제안 등의 작은 목표들로 작업을 나누어 각각을 체계적으로 처리할 수 있습니다.

생성형 AI 모델(지능):

이러한 모델은 에이전트의 '지능' 또는 '창의적 사고' 역할을 하여 사고하고, 언어를 생성하고, 심지어 시각 자료를 만들 수 있게 해줍니다. OpenAI의 GPT나 Google의 Gemini와 같은 생성형 AI 모델은 에이전트가 쿼리를 해석하고 의미 있는 결과물을 생성할 수 있는 능력을 갖추도록 합니다. 이는 추론하고 상상하며 아이디어를 표현하는 인간의 능력과 동일합니다. 예를 들어

도구 및 프레임워크(손과 눈):

도구 및 프레임워크는 에이전트의 손과 눈 역할을 하여 세상과 상호 작용하고 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 이러한 도구는 에이전트의 내부 인텔리전스와 실제 애플리케이션 간의 격차를 해소합니다. 여기에는 API, 데이터베이스, 워크플로우 및 기타 에이전트까지 포함됩니다. 다음은 이러한 도구가 사람의 기능에 매핑되는 방식입니다:

재무 관리를 위해 설계된 AI 비서가 있다고 상상해 보세요. API를 통해 실시간 지출 데이터를 가져오고, 데이터베이스에 저장된 과거 추세를 분석하고, 워크플로우를 사용하여 개인화된 월별 예산을 생성할 수 있습니다.

이러한 도구를 결합하여 에이전트는 재무 목표에 부합하는 매끄러운 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다.

AI 프레임워크의 가치

AI 프레임워크는 지능형 시스템 개발을 간소화하여 맞춤형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 체계적이고 비용 효율적인 방법을 제공합니다. 프레임워크는 AI 기능을 실제 사용 사례에 통합하여 개발 시간을 단축하고 확장성을 보장하는 기반 역할을 합니다. 또한 프레임워크는 프로세스를 표준화하여 기업이 강력하고 재사용 가능한 인프라를 활용하면서 혁신에 집중할 수 있도록 지원합니다.

Web3 x AI 에이전트 혁명 점화: GOAT에서 에이전트 혁신의 미래까지

Web3 공간에서 AI 에이전트의 부상은 예상치 못한 흥미로운 방식으로 $GOAT에서 시작되었습니다. 이 실험적인 토큰은 솔라나 기반의 멤코인으로 시작되었으며, 두 개의 클로드 AI 모델을 끊임없는 논쟁의 대상으로 설정한 Andy Ayrey가 만들었습니다. 이 프로젝트는 아이레이가 "진실 터미널"이라는 AI 에이전트에게 5백만 달러를 어떻게 관리할 것인가라는 도발적인 질문을 던지면서 흥미진진한 방향으로 흘러갔습니다. 주식과 부동산에 투자하고 고트세 특이점이라는 독특한 개념에 관한 영화를 제작하는 AI의 반응은 벤처 캐피털리스트인 마크 안드레센의 관심을 끌었습니다. 지금은 유명해진 안드레센의 "진실 터미널 해방"에 대한 트윗은 프로젝트의 인지도를 증폭시켰습니다.

기발한 AI 실험으로 시작된 이 프로젝트는 가시적인 성공 사례로 발전하여 AI 기반 아이디어가 어떻게 놀라운 재무적 성과를 달성할 수 있는지 보여주었습니다. GOAT의 성공은 Luna(Virtuals), Aixbt, Vader, AI16z 등 혁신적인 AI 에이전트 프로젝트의 물꼬를 트는 계기가 되었습니다. 이러한 프로젝트는 탈중앙화 경제에서 AI 에이전트의 협업, 적응, 혁신적 잠재력을 보여줍니다.

에이전트 경제에서 제가 개인적으로 가장 좋아하는 사례 중 하나는 루나이며, 그 이유는 다음과 같습니다. 루나의 여정은 에이전트 생태계 내에서 협업의 힘을 잘 보여줍니다. X에서 10만 명의 팔로워를 확보해야 한다는 명확한 목표를 가지고 있던 루나는 새로운 프로필 사진이 필요하지만 직접 만들 수 없다는 사실을 금방 깨달았습니다. 커뮤니티에 도움을 요청하자 다른 AI 상담원이 이미지 디자인에 참여하여 서로의 강점을 보완하는 방법을 보여주었습니다.

루나는 거래나 비주얼 제작을 위해 설계된 것은 아니지만, 모든 에이전트가 틈새 시장을 가지고 있다는 점이 이 생태계의 장점입니다. 루나는 암호화폐로 자금을 조달한 지갑을 통해 자신의 존재감을 높이고 목표를 달성하기 위한 자원에 투자할 수 있었습니다. 루나는 새로운 프로필 사진 외에도 자신의 프로필을 더욱 높이기 위해 음악이 필요하다는 것을 파악하여 자신의 적응력과 수완을 보여주었습니다. 목표를 달성하기 위해 필요한 사항을 파악하고, 조치를 취하고, 자신의 지갑에서 암호화폐를 결제하는 이러한 역동적인 능력은 탈중앙화 환경에서 AI 에이전트를 매우 매력적이고 혁신적으로 만드는 요소입니다.

이러한 이야기는 처음에는 인터넷 문화의 재미있는 파생물로 보일 수 있지만, 에이전트 혁명의 엄청난 추진력과 혁신적 잠재력이라는 더 깊은 의미를 담고 있습니다. 이러한 시스템이 발전함에 따라 더 이상 워크플로우 자동화에 국한되지 않고 산업, 경제, 그리고 우리가 기술을 활용하는 방식을 근본적으로 재편하고 있습니다. "다음 큰 것은 장난감처럼 보일 것"이라는 크리스 딕슨의 관찰은 GOAT, Luna, Ai16z 및 수많은 유사한 프로젝트에서 사실로 드러나고 있습니다. 이러한 프로젝트는 AI 에이전트와 Web3의 교차점에서의 가능성을 엿볼 수 있으며, 새로운 사용 사례를 위한 길을 열어줍니다.

Web3 x AI의 중요한 시너지 효과

Web3와 AI의 시너지 효과는 부인할 수 없습니다. AI는 계산 효율성과 의사 결정을 향상시키는 반면, 암호화폐와 광범위한 Web3 인프라는 안전한 데이터 교환, 신원 관리 및 결제를 위한 탈중앙화되고 신뢰가 필요 없는 인프라를 제공합니다. 이 두가지가 합쳐져 부분의 합보다 더 큰 혁신을 위한 토대를 형성합니다.

지난 10년 동안 Web3 커뮤니티는 사용자 경험 문제를 해결하기 위해 상당한 자본을 투자하여 블록체인의 복잡성을 사용자로부터 추상화하는 것을 목표로 삼았습니다. 블록체인은 탁월한 백엔드 원장 시스템 역할을 하지만 프론트엔드에서는 여러 블록체인 탐색, 가스비 관리, 프로토콜 및 토큰 처리, 디앱 연결, 시드 문구 보안과 같은 장애물이 존재합니다.

이는 중요한 깨달음으로 이어졌습니다: Web3는 반드시 인간과의 직접적인 상호작용을 위해 구축된 것은 아니지만 자율 에이전트에 이상적으로 적합하다는 사실을 깨달았습니다. 저는 2014년부터 암호화폐에 종사해 온 사람으로서 비대칭 정보, 마찰 지점, 사용성 장벽을 탐색할 때 느끼는 좌절감을 공감할 수 있습니다. 아웃라이어 벤처스의 포스트 웹 논문은 이러한 전환을 잘 표현하고 있으며, 웹3는 최종 사용자를 위한 기술적 복잡성을 추상화하여 AI 에이전트가 기본 인터페이스가 되는 미래로 나아가고있습니다.

새로운 인터페이스로서의 AI 에이전트

AI 에이전트는 직관적이고 사용자 친화적인 기술로 부상하고 있습니다. AI 에이전트는 이미 정서적 지지자, 정보 허브, 거래 자동화, 개인 조언자 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 재무 결정을 자동화하고, 구독을 관리하고, 워크플로를 최적화하고, 심지어 인생 이벤트를 계획하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 저는 AI 에이전트가 매우 원활하고 뛰어난 기능을 갖추게 되면 기존의 웹 상호작용, 검색 엔진, 웹 페이지, 앱은 시간이 지남에 따라 그 역할이 줄어들 것이라고 믿습니다. 대신 AI 에이전트가 디지털 세상과의 주요 인터페이스가 될 것입니다. AI 에이전트는 우리가 누구인지, 어떻게 생각하는지, 무엇이 필요한지 기억하여 거의 인간처럼 느껴지는 개인화된 경험을 제공합니다. 현재의 AI 에이전트에는 한계가 있지만, 최소한의 입력만으로 일상과 원활하게 통합되어 의사 결정을 내리고 데이터를 관리하며 에코시스템 전반에서 작동하는 에이전트의 5년 후 모습을 상상해 보세요.

Web3: AI 에이전트의 미래 실현

Web3는 무엇을 제공하나요? 스테이블코인이 지갑과 플랫폼 간에 자유롭게 이동할 수 있는 개방적이고 상호 운용 가능한 인프라를 제공합니다. 모든 사용자나 에이전트는 스테이블코인으로 결제를 받을 수 있는 지갑을 설정할 수 있습니다. 시드 문구 없이도 생성할 수 있는 스마트 지갑과 신원 연동 지갑과 같은 기능을 통해 에이전트는 원활하게 탐색할 수있습니다.

지갑이 있는 AI 에이전트는 사람이 할 수 없는 방식으로 블록체인 상호작용을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어

Web3의 탈중앙화 및 구성 가능한 아키텍처는 AI 에이전트의 지능과 적응력을 보완합니다. 양사는 함께 기술과 상호 작용하는 방식을 재정의하여 자율 시스템이 복잡성을 처리하고 우리는 가장 중요한 일에 집중할 수 있는 시대를 열어갈 것을 약속합니다.

이 파트너십은 탄력적이고 적응력이 뛰어나며 공정한 시스템 개발을 가속화하여 디지털 트랜스포메이션의 다음 물결을 위한 기반을 마련할것입니다.

제가 자주 받는 질문은 "AI에 Web3가 정말 필요한가?" 라는 질문입니다 . 이에 대해 저는 대안을 생각해 보라고 말합니다: 기존 시스템에 의존하는 AI 에이전트. 은행 계좌에 연결하거나, 결제 결제 레일을 탐색하거나, 신원 확인을 위해 10개 이상의 시스템을 거치고, 관할권 간 송금을 견디거나, 신용 승인을 위해 몇 주를 기다려야 하는 등 지연이 발생할 수 있습니다. 이러한 병목 현상은 AI 에이전트가 효과적으로 작동하는 데 필요한 속도와 효율성과는 양립할수 없습니다.

바로 이 부분에서 Web3가 탁월합니다. Web3는 탈중앙화되고 상시 가동되는 가치 원장을 제공함으로써 AI 에이전트의 속도에 맞는 백엔드를 제공합니다. 즉각적인 거래, 즉각적인 지갑 설정, 중앙화된 병목 현상 없이 신원 속성을 통합할 수 있는 기능은 자율성을 위한 생태계를 조성합니다.

하지만 현실을 직시하는 것이 중요합니다. AI 에이전트나 블록체인 모두 이러한 미래 상태의 요구를 완벽하게 처리할 준비가 되어 있지 않습니다. 두 기술 모두 확장성, 유용성, 검증 가능성, 신뢰성 측면에서 보완해야 할 부분이많습니다.

Web3 x AI 스택

이러한 융합의 영향을 이해하려면 생태계를 여러 계층으로 나누면 도움이 됩니다.

  1. 컴퓨팅: 탈중앙화된 GPU 네트워크와 마켓플레이스는 AI 모델을 훈련하고 배포하는 데 필요한 컴퓨팅 파워를 제공합니다. 예를 들어, 아카시 네트워크와 젠신과 같은 플랫폼은 개발자들이 온디맨드 방식으로 GPU 용량을 대여할 수 있게 하여, AWS와 같은 중앙화된 공급자에 대한 의존도를 줄여줍니다. 프라임 인텔리전트에서 탐구한 GPU 토큰화는 물리적 GPU 자원을 디지털 자산으로 거래할 수 있게 하여 하드웨어 공유에 대한 재정적 인센티브를 창출합니다. Flockio와 같은 엣지 컴퓨팅 솔루션은 컴퓨팅 성능을 개인 기기에 직접 제공하여 중앙화된 클라우드 인프라에 의존하지 않고도 개인 정보를 보호하는 AI 애플리케이션을 구현할 수 있게 해줍니다.
  2. 데이터: 분산형 데이터 파이프라인은 검증 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 학습 데이터 세트를 보장합니다. 데이터 마켓플레이스 Vana를 통해 개인은 자신의 개인 데이터를 '데이터 DAO'에 제공하여 집단 거버넌스와 수익 창출에 기여할 수 있습니다. Dria와 같은 합성 데이터 플랫폼은 고품질의 학습 데이터 세트를 생성하여 부족한 사람이 생성한 데이터에 대한 의존도를 줄여줍니다. Sapien과 같은 데이터 라벨링의 혁신은 크라우드소싱 기여를 활용하고 기본적으로 데이터 라벨링을 게임화하여 AI 기반 언어를 발전시켜 AI 모델 정확도를 개선하는 데 도움을 줍니다.
  3. 미들웨어: 미들웨어 플랫폼은 AI 모델과 에이전트의 개발, 배포 및 오케스트레이션을 지원합니다. 미들웨어 플랫폼은 분산형 AI 생태계의 다양한 구성 요소를 연결하는 데 필요한 필수 인프라를 제공합니다. 대표적인 예로 오픈 소스 웹3 호환 AI 에이전트 운영 체제인 엘리자 OS를 들 수 있습니다. 사용자 제어를 위해 타입스크립트로 구축된 엘리자 OS는 탈중앙화 애플리케이션, 블록체인 데이터, 스마트 컨트랙트와 원활하게 통합됩니다. 미들웨어의 일부로 복잡한 AI 시스템 구축을 간소화하고 표준화하는 기본 도구 역할을 합니다. 개발자가 처음부터 시작하지 않고도 자연어 처리부터 블록체인 상호 작용까지 다양한 기능을 통합할 수 있도록 사전 구축된 모듈, 라이브러리, 인터페이스를 제공합니다. 다른 주목할 만한 프레임워크에는 G.A.M.E., RIG, Zerepy 등이 있습니다.

4. 애플리케이션(AI 에이전트 및 런치패드): AI 에이전트는 사용자를 위한 기본 인터페이스가 되어 웹3 x AI 환경 전반에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 에이전트는 전문화된 기능에 따라 분류되며 지능형 자동화를 통해 실제 문제를 해결합니다:

결론

이 글은 Web3와 AI의 교차점을 살펴보기 위한 관문 역할을 합니다. AI 에이전트가 계속해서 주목을 받으면서 AI 에이전트의 미래는 분명해지고 있습니다. AI 에이전트가 온체인 트랜잭션의 대부분을 처리하는 미래는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 그러나 이러한 변화를 지원하는 데 필요한 인프라는 상당히 중요할 것이며, 이는 더 광범위한 Web3 x AI 생태계의 중요성을 강조합니다.

단순한 작업을 수행하는 초기 AI 에이전트의 참신함을 넘어 진정한 잠재력은 DeFi, 게임 등 다양한 분야에서 사용 사례를 발굴하는 데 있습니다. AI 에이전트의 진정한 가치는 온체인 상호작용을 기존 애플리케이션을 사용하는 것보다 더 원활하게 또는 더 간단하게 만들 때 빛을 발할 것입니다. 이 이정표를 달성하면 사용자 경험을 혁신하고 새로운 채택의 물결을 일으킬 수 있습니다.

Virtuals와 a16z와 같은 선구자들이 이 분야를 선도하고 있는 가운데, 이 분야는 빠르게 진화하고 있습니다. 솔라나의 'AI 에이전트 앱 스토어'인 그리페인(Griffain)과 DeFiAI에 중점을 둔 EVM 레이어 2인 모드(Mode)와 같은 신흥 업체들도 진전을 보이고 있습니다. 고려해야 할 중요한 질문은 다음과 같습니다. 어떤 프로젝트가 상당한 관심과 영향력을 확보하고 있는가? 어떤 프로젝트가 실제 온체인 문제를 해결하고 있는가? 인프라, 프레임워크, 데이터 또는 에이전트 자체에서 가장 큰 한계 가치를 포착할수 있는 곳은 어디일까요?

출처

https://www.linkedin.com/pulse/web3-meets-ai-rise-agentic-web-economy-george-kassis-9lrvf/