I. 배경
AI 에이전트란 무엇인가요?
AI 에이전트는 주로 LLM(대규모 언어 모델)을 기반으로 환경을 인식하고 의사결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 지능형 개체입니다. 자율적이고 적응력이 뛰어나며 복잡한 작업을 독립적으로 완료할 수 있고 고도로 지능적인 협업 기능을 발휘할 수 있습니다. 명확한 지시를 통해 상호 작용해야 하는 기존 LLM에 비해 AI 에이전트는 목표 지시를 받은 후 독립적으로 작업을 분해하고 실행 단계를 계획하며, 실행 과정에서 도구를 호출하여 작업을 완료할 수 있는 등 독립적으로 사고하고 행동할 수 있다는 것이 핵심 장점입니다. Siri나 마이크로소프트 코파일럿과 같은 초기 음성 비서와 비교하면, AI 에이전트는 자율 학습, 피드백 조정, 장기적인 최적화를 통해 작업 완료의 효율성과 정확성을 지속적으로 향상시킬 수 있는 1차 '마스터 드라이버'에 더 가깝습니다.
AI 에이전트의 작동 원리는 인식, 분석, 의사 결정, 실행의 네 가지 핵심 기능으로 요약할 수 있습니다. 먼저 AI 에이전트는 센서나 데이터 인터페이스를 통해 환경을 감지하고 외부 정보를 수집합니다. 그 후 빅 언어 모델과 같은 분석 도구를 사용하여 가치 있는 특징과 패턴을 추출합니다. AI 에이전트는 분석 결과를 바탕으로 합리적인 실행 계획을 수립하고, 최종적으로 목표 작업을 완료하기 위한 구체적인 행동으로 전환합니다. 이 과정에서 단기 및 장기 메모리 모듈은 정보 저장 및 역추적 기능을 제공하여 복잡한 작업에 대한 대처 능력을 향상시킵니다. 또한 AI 에이전트는 작업 요구 사항에 따라 외부 도구(캘린더, 검색 엔진, 프로그램 인터페이스 등)를 동적으로 호출하여 정적 학습 데이터와 도구 종속성에 한정된 기존 빅모델의 한계를 해결하고 모델 기능의 확장성을 크게 향상시킵니다.

사진 제공: 이전 릴리안 웡, Open AI 수석 보안 연구원, "LLM 기반 자율 에이전트"
웹2.0의 AI 에이전트 개발 개요
2025년 AI 에이전트 산업은 발전이 가속화되는 중요한 시기에 있습니다. 산업 체인 관점에서 보면 업스트림은 컴퓨팅 파워 및 하드웨어 제공업체, 데이터 공급업체, 알고리즘 및 빅 모델 개발업체, 엔비디아 등 기술 대기업이 주도하고, 미드스트림은 AI 에이전트와 플랫폼 서비스의 통합에 중점을 두고, 다운스트림은 산업 수직 애플리케이션과 범용 지능의 개발 및 추진을 중심으로 점차 다각화된 발전 추세를 보이고 있다. 애플리케이션 수준에서는 C- 엔드와 B- 엔드 시장 모두 큰 잠재력을 보이고 있으며, C- 엔드 애플리케이션은 사용자 경험을 개선하고보다 편리한 상호 작용 방법을 제공하는 데 중점을두고 있으며 B- 엔드는 기업의 지능형 혁신을 촉진하고 비용 절감 및 효율성을 통해 비즈니스 의사 결정 및 운영을 강화하는 데 전념하고 있습니다.
업계의 선도 기업들은 이미 AI 에이전트 적용을 위한 치열한 경쟁을 시작했습니다. 구글은 제미니 2.0과 함께 프로젝트 아스트라(범용), 프로젝트 마리너(브라우저 운영), 줄스(프로그래밍) 등 세 가지 AI 에이전트 제품을 출시했습니다. OpenAI의 샘 알트먼은 2025년이 AI 에이전트가 주류가 되는 해가 될 것이라며 다음과 같은 향후 출시 예정 제품을 발표했습니다. OpenAI의 샘 알트먼은 2025년이 AI 에이전트가 주류가 되는 해가 될 것이라며 AGI, 업그레이드된 GPT-4o, 개인화 기능 등 향후 출시 예정인 혁신 기술을 발표했고, 엔비디아의 젠슨 황(Jen-Hsun Huang) CEO는 AI 에이전트가 차세대 로봇 산업이 되어 수조 달러 규모의 시장 가치를 창출할 것으로 예측했습니다.
블록체인에서 AI 에이전트의 개념
블록체인에서 AI 에이전트의 등장은 블록체인 기술과 AI의 지속적인 통합과 발전의 산물입니다. 탈중앙화된 인프라로서 블록체인은 AI 에이전트의 운영을 위해 신뢰할 수 있는 데이터 기록과 투명한 행동 검증 메커니즘을 제공하며, AI 기술의 발전은 지능체가 복잡한 판단과 실행 능력을 갖추고 마치 자율적으로 운영되는 가상 경제처럼 일련의 경제 행위를 스스로 완료할 수 있게 해줍니다. 이러한 프레임워크 하에서 AI 에이전트는 기존 블록체인 생태계에 참여할 수 있을 뿐만 아니라, 디파이에서 스마트 컨트랙트를 통해 시장 분석, 계획, 실행 작업을 자동으로 완료하거나 가상 세계의 '주민'으로서 디지털 자산을 생성하고 관리하는 등 더 많은 시나리오에서 혁신을 주도할 수 있습니다.
또한 블록체인에 AI 에이전트를 적용하면 특히 복잡성이 높은 온체인 운영 분야에서 사용자 경험과 생산성을 직접적으로 향상시킬 수 있습니다. 현재 블록체인 대중화의 가장 큰 걸림돌 중 하나는 복잡하고 높은 조작 문턱인데, AI 에이전트의 자연어 상호작용 모드는 간단한 명령어를 통해 지갑 관리, 최적의 디파이 투자 솔루션 필터링, 크로스체인 거래, 시장 상황에 따른 자동 계획 실행 등의 기능을 완료할 수 있어 신규 사용자의 학습 비용을 획기적으로 줄이는 동시에 효율성과 편의성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
블록체인 생태계에서 AI 에이전트의 잠재력은 사용자 운영 최적화뿐만 아니라 더 다양한 응용 시나리오에 반영될 수 있습니다. 크리에이터 경제, 시장 심리 모니터링, 스마트 컨트랙트 감사, 탈중앙화 자율 조직(DAO) 거버넌스 투표, 심지어 MEME 코인 발행까지, 주어진 조건에서 탈감정화와 정밀한 실행을 통해 누구보다 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 통해 보다 효율적이고 공정하게 이루어질 수 있습니다. 동시에 블록체인의 불변성은 AI에게 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 제공하여 데이터 품질 문제로 인해 발생할 수 있는 AI 시스템의 위험을 보완합니다. 또한, AI 에이전트는 온체인 데이터와 연산 능력을 활용하여 기존의 인센티브 모델을 파괴하고 블록체인 생태계에 큰 변화를 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
블록체인에서 AI 에이전트의 적용
1. AI 에이전트 프레임워크
AI 에이전트 프레임워크는 인텔리전스를 개발, 훈련 및 배포하기 위한 기본 도구로, 개발자가 인텔리전스를 효율적으로 구축할 수 있도록 기술 지원을 제공합니다. 이 프레임워크는 표준화된 개발 환경과 공통 구성 요소를 통해 개발 복잡성을 줄여 개발자가 혁신적인 기능을 구현하는 데 집중할 수 있도록 지원합니다. 현재 AI 에이전트 프레임워크는 플랫폼 간 협업과 상호 운용성을 모색하기 위해 DeFi 프로토콜, NFT 프로젝트 등을 점진적으로 통합하고 있습니다. 예를 들어, DeFi를 결합하여 투자 전략을 최적화하거나 지능형 도구를 NFT와 개발함으로써 AI 에이전트 프레임워크는 보다 개방적이고 상호 연결된 생태계를 구축하고 있으며, 이는 시장의 주목을 받고 있습니다. 프로젝트: Ai16z, ARC, Swarms, Zerebro 등.

2. AI 에이전트 런치패드
AI 에이전트 런치패드는 인공지능과 관련 토큰을 배포하는 플랫폼으로, 펌프닷펀과 같은 밈 코인 배포 플랫폼과 기능이 유사합니다. 사용자는 이러한 플랫폼에서 AI에이전트를 쉽게 생성하고 배포하는 동시에 트위터, 텔레그램, 디스코드와 같은 소셜 미디어 플랫폼과 원활하게 통합하여 사용자 상호작용을 자동화할 수 있습니다. 이 모델은 배포 및 홍보의 문턱을 낮추고 사용자에게 보다 편리한 제작 경험을 제공하며 AI 에이전트의 적용 시나리오를 확장합니다. 대표 프로젝트: 버추얼즈, 클랭커 등

3. AI 에이전트 적용 시나리오
AI 에이전트의 직접적인 적용 분야는 투자, 엔터테인먼트, 데이터 분석 등이며 성장 잠재력이 큰 분야입니다.
AI 에이전트는 투자 전략 개발, 자산 배분 조정, 시장 동향의 실시간 예측을 가능하게 하여 펀드 관리의 보조에서 가치 창출의 핵심으로 변모했습니다. 이러한 지능은 자동화된 운영을 통해 차익거래, 위험 헤지 및 기타 업무의 효율성을 개선하고, 암호화폐 시장의 규모화 및 전문화에 대한 수요를 충족하며, 펀드 운용에 새로운 경쟁력을 불어넣는 대표적인 프로젝트인 AIXBT, Ai16z 등과 같은 프로젝트에 활용되고 있습니다. align: left;">DeFAI는 DeFi에 AI 기술을 도입하여 프로세스를 간소화하고 진입 장벽을 낮춥니다. 사용자는 "원클릭 크로스체인 거래" 또는 "정기 투자 계획 설정" 등 자연어로 간단한 명령을 내려 보다 효율적인 자산 관리 및 거래 운영을 할 수 있습니다. DeFAI의 주요 응용 분야는 크로스체인 운영 최적화, 자율 거래 에이전트, 지능형 정보 분석 등으로 이미 그리페인, 오르빗, Neur 등 여러 플랫폼에 구현되어 있습니다. 해당 프로젝트에는 그리페인, 버즈, 뉴어 등이 있습니다.
DAO 내 AI 에이전트
DAO의 AI 에이전트
DAO의 AI 에이전트 애플리케이션에는 투표 결정 최적화 및 거버넌스 자동화가 포함됩니다. 예를 들어, Ai16Z DAO는 지능을 통해 자본 조달과 투자를 관리함으로써 탈중앙화된 자율성에서 AI의 잠재력을 보여줍니다. 이러한 애플리케이션은 거버넌스 효율성을 개선할 뿐만 아니라 구성원들이 투자하는 시간과 노력을 획기적으로 줄여줍니다.
AI 에이전트는 게임 디자인에서도 사용할 수 있습니다. AI 에이전트는 플레이어의 행동을 시뮬레이션함으로써 게임 개발자가 게임 디자인을 최적화하고 게임의 재미와 플레이 가능성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 플레이어의 게임 레벨 향상을 돕는 게임 지원 도구로도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 플레이어의 게임 조작 습관을 분석하고 맞춤형 조언과 가이드를 제공하여 플레이어의 게임 실력 향상에 도움을 줄 수 있으며, HYPER와 같은 프로젝트가 대표적입니다.
퀀트 트레이딩 분야에서 AI 에이전트는 변동성이 큰 시장에서 차익거래를 실행하거나 추세장에서는 추세 추종 전략을 사용하는 등 시장 상황에 따라 다양한 전략을 개발할 수 있습니다. 자동 트레이딩 도구에 대한 거래소 지원과 결합하면 향후 트레이딩에서 AI 에이전트가 활용될 수 있는 잠재력은 무궁무진합니다.

4. AI MEME 프로젝트
AI MEME은 AI 에이전트 개념에서 파생된 밈 코인 프로젝트로, 일반적으로 깊은 기술이나 제품 지원은 제공하지 않습니다. 이러한 프로젝트는 밈 문화에 의존하며 높은 변동성과 투기성으로 주목을 받습니다. 기술적 내용은 제한적이지만, 시장의 열기와 커뮤니티 정서가 단기간에 폭발적인 성장을 촉진하여 암호화폐 시장에서 특별한 현상이 되고 있습니다. 대표 프로젝트: GOAT, ACT 등

셋째.
2025년에는 암호화와 Web3 분야에서 AI 에이전트의 발전이 중요한 분기점에 도달할 것으로 예상됩니다. AI 에이전트 기술의 경계는 단일 애플리케이션의 도구적 속성에서 다중 지능 협업의 생태적 구축으로 확장되고 있습니다. 디파이 분야에서 AI 에이전트는 이미 자금 관리와 스마트 컨트랙트 실행을 실현했으며, 향후에는 자율 경제 능력을 갖춘 지능형 주체가 되어 더욱 복잡한 경제 활동에 참여하고 경제 자율성을 실현할 것으로 예상됩니다. DAO에서 AI 에이전트는 거버넌스 효율성과 의사결정 과정을 최적화하고, 퀀트 트레이딩에서는 실시간 데이터 분석을 통해 효율적인 차익거래와 리스크 관리 전략을 실행할 수 있습니다. 프레임워크와 표준의 개선으로 AI 에이전트 간의 협업은 에이전트 소셜 네트워크, 경제 결제 게이트웨이, 거버넌스 DAO와 같은 새로운 애플리케이션 시나리오를 탄생시켜 암호화폐 생태계를 지능과 효율성의 새로운 단계로 끌어올릴 것입니다. 동시에 Web3의 AI 에이전트 개발은 도전과 기회에 직면해 있습니다. 특히 개인 데이터에 대한 AI의 의존도가 높아지는 상황에서 프라이버시와 보안은 핵심 이슈가 되었습니다. 웹3는 블록체인을 통해 데이터 프라이버시와 보안을 보호할 수 있는 특별한 이점을 제공함으로써 의료 및 금융과 같이 프라이버시 요구 사항이 높은 산업에서 AI 에이전트를 더 폭넓게 적용할 수 있게 해줍니다. 또한, 다중지능 협업이 직면한 병목 현상은 연산 및 데이터 비용인데, 블록체인과 토큰 이코노미를 통해 유휴 연산 및 데이터 자원을 효과적으로 통합하여 개발과 운영의 문턱을 낮출 수 있습니다. 앞으로 AI 에이전트는 다른 핵심 요소와 깊이 통합되어 새로운 애플리케이션 모드를 만들고, 도구의 역할에서 필수적인 에코 기둥으로 업그레이드하며, 암호화폐 산업에 더 많은 혁신과 가치를 불어넣는 새로운 유형의 웹3.0 인프라 역할을 할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.