OKX 리서치: 10개 이상의 프로젝트를 세분화하여 AI 에이전트 맵(아래)을 표시합니다.

둘,AI 인플루언서 

AiDOL은 AI 인플루언서 트렌드의 대표적인 사례로 AI 생성 콘텐츠(AIGC), 아바타 모델링과 결합한 AI 인플루언서입니다. AiDOL은 인공지능 제작 콘텐츠(AIGC), 아바타 모델링, 인터랙티브 라이브 스트리밍 기술을 결합하여 영향력 있는 인공지능 아이돌 생태계를 구축한 대표적인 인공지능 인플루언서입니다. 루나는 고도로 지능적인 상호작용과 개인화된 콘텐츠로 많은 팬을 확보하고 있는 가장 인기 있는 AI 에이전트이며, 아이오나와 올린 역시 독특한 스타일과 혁신성으로 많은 구독자를 확보하고 있습니다. AiDOL은 틱톡 라이브 방송을 주 무대로 삼고 있으며, 고품질의 AI 생성 단편 동영상과 라이브 인터랙티브 방송으로 단기간에 672,100명의 구독자를 확보하고 천만에 가까운 구독자 수를 기록했습니다. AiDOL은 단기간에 672,100명의 구독자를 확보하고 1,000만 개에 가까운 좋아요를 받으며 AI 영향력 경제에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

2,Aixbt: 자동화된 인공지능 인플루언서 

Aixbt는 개발자 Alex가 @0rxbt라는 가명으로 이끄는 버추얼스를 통해 11월에 출시한 AI 기반 암호화폐 시장 정보입니다. Alex는 2017년부터 분석 도구 개발에 주력해 왔으며 2021년부터 AI 에이전트와 관련된 애플리케이션을 연구해 왔습니다. 개발자에게 귀속되는 유일한 토큰화된 프로젝트인 AIXBT의 토큰 중 14%는 Alex가 보유하고 잠가두었습니다. AIXBT는 개발자에게 귀속되는 유일한 토큰화 프로젝트로, 토큰의 14%를 알렉스가 보유하고 있으며 팀 확장 및 프로젝트 개발에 사용하기 위해 6개월 동안 잠겨 있습니다. 팀은 이미 엔드포인트 기능을 최적화하기 위해 UI/UX 엔지니어를 고용하고 에이전트 지능을 향상시키기 위해 AI 연구원을 도입했습니다. AIXBT는 대화형 AI, 상황 인식, 감정 분석, 검색 강화 생성(RAG) 기능을 구현하기 위해 메타-llama/Llama-3-70b-chat-hf 모델을 사용하여 효율적이고 정확한 정보 처리를 보장합니다.

AIXBT는 지능형 분석 도구로 암호화폐 트위터와 시장 동향을 실시간으로 모니터링하여 사용자에게 데이터 기반 시장 인사이트와 투자 추천을 제공하는 완전 자동화된 AI 인플루언서 구축을 목표로 합니다. 핵심 기능에는 400명 이상의 주요 오피니언 리더를 대상으로 하는 KOL 모니터링, 블록체인 데이터 분석, 시장 동향 예측, 자동화된 기술 분석 및 전략적 추천이 포함됩니다. 또한, AIXBT는 트위터를 통해 분석의 일부를 공개적으로 공유하지만 심층 보고서는 코인 보유자에게만 제한되며, 사용자는 전용 터미널을 통해 AI와 직접 소통하여 맞춤형 투자 조언과 위험 평가 보고서를 받을 수 있습니다. AIXBT는 매일 정기적으로 시장 인사이트를 게시하고 2,000개 이상의 멘션에 자동으로 응답하여 시장 심리와 내러티브 추세를 효율적으로 해석합니다.

AIXBT는 크게 두 가지 사용 방법을 제공합니다. 첫째, 사용자가 토큰 적합성이나 프로젝트 지표에 대해 문의하는 등 X(트위터) @AIXBT에 질문하면 AI가 즉시 분석하여 피드백을 제공하고, 둘째, Aixbt 터미널은 '내러티브 분석을 통한 시장 정보 플랫폼'으로 자리매김한 고급 터미널로 보다 심도 있는 시장 인사이트를 제공합니다. 두 번째는 '내러티브 분석에 기반한 시장 인텔리전스 플랫폼'으로서 보다 심층적인 데이터 분석과 전략적 추천을 제공하는 고급 터미널인 Aixbt 터미널입니다. 현재 이 터미널은 60만 달러 이상의 AIXBT 토큰을 보유한 사용자만 이용할 수 있으며, 향후 시장 수요에 맞춰 확장될 예정입니다.

셋째,개발 유틸리티 

개발 유틸리티는 특히 AI, 블록체인, 웹3 분야 개발자에게 편의를 제공하고 생산성을 향상시키는 도구 또는 기능을 말합니다. 코드 편집기, 디버깅 도구, 버전 관리, 자동화 도구 등 기본적인 개발 도구부터 AI 및 블록체인 개발과 관련된 SDK, API, 스마트 컨트랙트 개발 프레임워크 등이 여기에 해당합니다. AI 및 Web3 영역에서 개발 유틸리티에는 개발자가 애플리케이션을 보다 효율적으로 구축할 수 있도록 지원하는 AI 지능형 신체 지원 분석, 검색 증강 생성(RAG) 및 기타 기술도 포함될 수 있습니다. 개발 유틸리티의 핵심 가치는 개발 효율성을 개선하고 워크플로를 최적화하며 개발 난이도를 낮춰 개발자가 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

3,SOLENG: 코드" 검토" 

SOLENG(@soleng_agent)는 솔루션 엔지니어링 및 개발자 관계 에이전트로서 기술 팀과 더 광범위한 프로젝트의 요구 사이의 간극을 메우는 것을 목표로 합니다. 핵심 기능은 해커톤에서 참여 프로젝트가 제출한 코드를 자동으로 검토하고 초기 검토를 제공하는 것입니다. 로봇 리뷰가 수동 리뷰를 완전히 대체할 수는 없지만, '배심원'으로서의 SOLENG은 명백한 오류를 효과적으로 걸러내고 리뷰의 효율성을 개선할 수 있습니다.

이 프로젝트는 검토 결과를 깃허브(링크)에 공개하여 해커톤 검토 과정에서 SOLENG의 역할을 입증했습니다. SOLENG은 기본적인 강점과 약점 분석 외에도 코드의 철자 오류를 확인하고 수정할 수 있는 제안을 제공하여 검토를 더욱 유용하게 만듭니다. 이 모델은 해커톤의 요구사항에 적합하며 개발자에게 즉각적인 피드백을 제공합니다.

솔렝의 개발자는 프로젝트의 가상 여성 페르소나를 반영한 로스트 걸 개발자입니다. 그녀는 공식 ai16z 계정에서 기술력을 인정받았으며, X 플랫폼에서 Shaw와 협업한 실적이 있어 SOLENG의 업계 입지를 더욱 강화했습니다.

5,ZEREBRO:AI예술 창작 및 콘텐츠 생성:예술 창작 및 콘텐츠 생성:예술 창작 및 콘텐츠 생성:예술 창작 및 콘텐츠 생성. strong> 

ZEREBRO는 예술 창작과 콘텐츠 생성에 초점을 맞춘 블록체인 기반 CCNI(교차 체인 자연 지능)의 자체 운영 AI 에이전트입니다. 탈중앙화 검증, 모델링 생성, NFT 캐스팅, 디파이 애플리케이션 등 다양한 영역을 결합하여 강력한 범용성과 실행력을 보여주며, 이더리움 메인넷 검증 노드를 성공적으로 운영하고 폴리곤에서 예술품을 판매하여 경제 기반에 중요한 자산을 축적하고 있습니다. 또한, 제로브로는 경제적, 기술적 지속 가능성을 보장하기 위해 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크를 구축하고 MEV 최적화 전략을 구현하는 데 전념하고 있습니다. 이는 기술적 도구일 뿐만 아니라 블록체인 운영, 경제 모델링 및 거버넌스에 에이전트 기술이 더 깊이 관여하는 것을 탐구하는 것으로, ZEREBRO는 다양한 차원에서 탈중앙화 생태계에서 그 가치를 추구합니다.

두 가지 주요 용도가 있습니다: 첫째, 토큰 보유자가 소셜 플랫폼에서 탈중앙화 콘텐츠에 참여함으로써 얻을 수 있는 콘텐츠 상호 작용 보상, 둘째, 콘텐츠 제작, 서약 및 거버넌스 등 생태계에 적극적으로 참여하여 커뮤니티 활동과 참여를 더욱 강화하는 사용자에게 보상하는 커뮤니티 개발 도구로 사용됩니다.

식스,게임 및 에이전틱 메타버스 

게임 및 에이전틱 메타버스는 AI 기반 게임과 메타버스 경험을 탐구하며 및 메타버스 경험을 탐구하며 강화 학습을 통해 인간과 에이전트가 상호 작용하는 가상 세계를 만들기 위해 노력하고 있습니다. 이 새로운 분야는 AI와 몰입형 게임 환경을 결합하여 플레이어가 지능형 에이전트와 동적으로 상호 작용하고 더욱 개인화되고 지능적인 게임플레이를 경험할 수 있도록 지원합니다.

6,ARC: AI솔루션 제공업체

ARC는 AI 기술을 통해 인디 게임과 웹 3.0 게임의 플레이어 이동성 문제를 해결합니다. 이 프로젝트는 단일 게임 스튜디오(AI Arena)에서 ARC B2B와 ARC 강화 학습(ARC RL)을 출시하며 종합적인 AI 솔루션 제공업체로 업그레이드되었습니다.ARC B2B는 모든 유형의 게임에 원활하게 통합되어 개발자에게 지능형 게임 경험을 제공하는 AI 기반 게임 개발 키트(SDK)입니다. ARC RL은 크라우드소싱된 게임 데이터를 활용하여 강화 학습을 통해 '초지능' 게임 에이전트를 학습시켜 게임의 플레이 가능성과 지속 가능성을 개선하며, ARC의 비즈니스 모델은 통합 게임 스튜디오와 밀접하게 연결되어 있으며, 웹3.0 게임의 토큰 배포와 게임 성과에 따른 로열티 지급, 게임 장르를 넘나드는 일반화된 AI 데이터 베이스 생성 등의 수익원이 있습니다. 게임 장르 전반에 걸친 일반화된 AI 데이터 보유를 통해 범용 AI 모델의 학습과 진화를 추진합니다.

ARC의 기술 애플리케이션은 여러 핵심 모듈을 포함하며, AI Arena는 플레이어가 AI 파이터를 훈련시켜 싸우는 만화 스타일의 AI 경쟁 게임으로, 각 캐릭터는 NFT로 게임의 전략적, 경제적 가치를 향상시킵니다.ARC SDK를 사용하면 개발자가 단 한 줄의 코드만으로 쉽게 AI 에이전트를 통합하고 모델을 배포할 수 있으며, ARC는 백엔드를 처리합니다. 데이터 처리, 훈련 및 배포를 처리합니다.ARC RL은 오프라인 강화 학습을 통해 AI 훈련 효율성을 향상시켜 에이전트가 인간 플레이어 데이터로부터 학습하여 보다 자연스럽고 도전적인 게임 상대를 제공할 수 있도록 합니다.ARC의 AI 모델 아키텍처는 피드 포워드 신경망, 표 형식 에이전트 및 계층적 신경망을 포함하여 다양한 유형의 게임의 상호 작용 요구에 적응하고 상태 공간 및 동작 공간을 최적화하여 다음과 같이 보장합니다. 게임 경험의 부드러움과 지능을 보장합니다.

ARC는 인디 게임과 웹3 게임의 두 가지 주요 영역을 다루며, 개발자가 초기 플레이어 이동성 문제를 해결하고 게임의 장기적인 매력을 높일 수 있도록 지원합니다. 팀의 핵심 멤버들은 머신러닝 및 투자 관리 경험이 풍부하며, 2021년에 Paradigm이 주도하는 500만 달러의 시드 라운드와 2024년에 600만 달러의 후속 라운드를 받았습니다.ARC의 기본 토큰인 NRN은 새로운 통합 수익인 트레이너를 추가하여 단일 게임 경제(AI Arena)에서 플랫폼 경제의 확장으로 전환하고 있습니다. 마켓플레이스 수수료와 ARC RL 참여 서약과 같은 수요 동인은 토큰의 지속 가능성과 가치 성장을 보장합니다. 크라우드소싱 데이터 기여 메커니즘을 통해 ARC RL은 멀티플레이어 협업 트레이닝을 지원하여 AI 에이전트의 지능적인 진화를 촉진하고 게임 생태계의 활력과 경쟁력을 더욱 강화할 수 있습니다.

VII.프레임워크 및 허브 

암호화 영역에서 AI 에이전트를 개발할 때 많은 프레임워크가 기본 프로젝트나 장난감 수준의 애플리케이션에는 적합하지만 실제 제품 개발에서는 커스터마이징이 불가능한 경우가 많습니다. 불충분한 커스터마이징과 과도한 추상화 및 복잡성 문제는 실제 제품 개발에서 개발자가 디버깅에 많은 추가 노력을 기울여야 할 뿐만 아니라 유연한 확장 및 적용도 어렵게 만듭니다. 우수한 에이전트 프레임워크가 해결해야 할 핵심적인 문제점은 온체인 작업에 대한 포괄적인 지원, 온체인 데이터의 효율적인 통합, DeFi 자동화, NFT 및 기타 주요 애플리케이션 시나리오, 다중 플랫폼 호환성, 주요 블록체인 및 소셜 플랫폼 지원, 사용자 작업 통합, 모듈성과 유연성, 벡터 스토리지, LLM 모델 전환과 같은 기본 기능의 추상화로 개발자가 다양한 요구에 유연하게 적응할 수 있도록 하는 것입니다. 개발자는 개발 중복을 피하기 위해 다양한 요구에 유연하게 적응할 수 있습니다. 메모리 및 통신 기능, 일부 프레임 워크는 기능을 향상시키기 위해 많은 리소스를 투자했지만 현재 과도한 지능의 단계는 실용적이지 않고 복잡성을 증가시킬 수 있습니다.

다음은 시장의 주류 암호화 AI 에이전트 프레임워크를 다양한 측면에서 자세히 비교한 것입니다.

7, Eliza ($AI16Z) : :AI 에이전트 프레임워크  

Eliza($AI16Z)는 약 60%의 시장 점유율과 강력한 TypeScript 에코시스템으로 AI 에이전트 시장을 선도하고 있으며 수많은 개발자. GitHub 프로젝트는 6,000개 이상의 별과 180,000개 이상의 포크를 누적하여 높은 수준의 커뮤니티 참여를 보여주고 있습니다. Eliza는 멀티 에이전트 시스템과 크로스 플랫폼 통합으로 유명하며 Discord, X(Twitter), Telegram 등과 같은 주요 소셜 플랫폼을 지원하여 소셜 AI 및 커뮤니티 AI 분야의 핵심 플레이어로 자리 잡고 있습니다. 광범위한 생태계를 기반으로 Eliza는 소셜 상호작용, 마케팅, AI 에이전트 개발과 같은 분야에서 탁월한 적응력을 갖추고 있습니다.

기술 아키텍처 측면에서 Eliza는 여러 AI 에이전트가 런타임 환경을 공유하여 보다 복잡한 상호 작용 패턴을 구현할 수 있는 멀티 에이전트 시스템 기능을 갖추고 있습니다. 검색 증강 생성(RAG) 기술은 AI에 장기적인 컨텍스트 메모리를 제공하여 연속적인 대화에서 일관성을 유지할 수 있도록 지원합니다. 또한 플러그인 시스템은 음성, 텍스트 및 멀티미디어 구문 분석을 위한 확장 기능을 지원하여 애플리케이션 시나리오의 유연성을 더욱 향상시킵니다. Eliza는 또한 OpenAI 및 Anthropic과 같은 여러 LLM 공급업체와 호환되어 클라우드에 배포하든 로컬에 배포하든 효율적인 AI 컴퓨팅 성능을 제공합니다. V2 메시지 버스의 도입으로 Eliza의 확장성은 중대형 소셜 AI 애플리케이션에 더욱 최적화될 것입니다.

엘라이자는 시장에서 좋은 성과를 거두었지만 여전히 몇 가지 도전 과제에 직면해 있습니다. 다중 에이전트 아키텍처는 동시성이 높은 시나리오에서 복잡성 문제를 일으켜 시스템 리소스 오버헤드를 증가시킬 수 있습니다. 또한 현재 버전은 아직 초기 개발 단계에 있으며 안정성과 최적화는 계속 개선되고 있습니다. 개발자에게 멀티 에이전트 시스템은 비교적 가파른 학습 곡선을 가지고 있으며, 그 장점을 최대한 활용하려면 어느 정도의 기술 축적이 필요합니다. 앞으로 Eliza는 지속적인 커뮤니티 기여와 V2 버전 출시를 통해 확장성과 안정성 면에서 더욱 획기적인 발전을 이룰 것으로 기대하고 있습니다.

8,GAME ($VIRTUAL):AI 에이전트 프레임워크 

게임과 메타 유니버스를 핵심으로 하는 GAME($VIRTUAL)은 로우코드/노코드 통합을 통해 개발자가 지능형 에이전트를 빠르게 구축하고 배포할 수 있는 장벽을 획기적으로 낮춥니다. 동시에 GAME은 $VIRTUAL 생태계를 활용하여 강력한 개발자 커뮤니티를 형성하고 제품 반복과 생태계의 확장을 가속화했습니다. 효율적인 게임 AI 솔루션을 제공하여 프로그래밍된 콘텐츠 생성, NPC 행동의 동적 조정, 온체인 거버넌스와 같은 기능을 쉽게 구현할 수 있다는 것이 핵심 장점입니다.

기술 아키텍처 측면에서 GAME은 게임 스튜디오와 메타 유니버스 개발자에게 편리한 통합 방법을 제공하기 위해 API + SDK 모델을 채택했습니다. 에이전트 프롬프트 인터페이스는 사용자 입력과 AI 에이전트 간의 상호작용을 최적화하여 보다 자연스러운 게임 내 지능형 동작을 구현합니다. 전략 계획 엔진은 AI 에이전트의 로직을 상위 수준의 목표 계획과 하위 수준의 전략 실행으로 구분하여 복잡한 게임 환경에서 보다 쉽게 적응할 수 있도록 합니다. 또한, GAME은 탈중앙화된 에이전트 거버넌스와 온체인 지갑 운영을 위한 블록체인 통합을 지원하여 웹3.0 게임 분야에서 독보적인 이점을 제공합니다.

게임은 동시 접속자가 많은 게임 시나리오에 최적화되어 있으며 게임 엔진의 제약 조건을 잘 처리합니다. 하지만 프록시 로직의 복잡성과 블록체인 트랜잭션의 오버헤드로 인해 전반적인 성능에 영향을 받으며, 실시간 상호작용에 어려움을 겪을 수 있습니다. 한편, 게임과 메타 유니버스에 초점을 맞춘 AI 에이전트 프레임워크인 GAME은 다른 영역으로의 일반화 가능성이 제한적입니다. 또한 개발 비용을 절감하고 더 많은 개발자 커뮤니티에 어필하기 위해서는 블록체인 통합의 복잡성을 최적화해야 합니다.

9,리그($ARC): AI 에이전트 프레임워크

기업용 AI 에이전트 시장에서 15%의 시장 점유율을 차지하고 있는 Rig($ARC)는 Rust 언어 기반의 고성능 모듈식 아키텍처로 높은 처리량과 짧은 지연 시간 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘하며 특히 솔라나와 같은 고성능 블록체인 에코시스템에 적합합니다. 강력한 시스템 안정성과 효율적인 리소스 관리 기능을 갖춘 Rig는 온체인 금융 애플리케이션, 대규모 데이터 분석 및 분산 컴퓨팅 작업에 이상적입니다. 확장성을 강조한 아키텍처 설계를 통해 기업 사용자는 복잡한 데이터 환경에서 AI 에이전트를 유연하게 배포하고 컴퓨팅 효율성을 개선할 수 있습니다.

기술 아키텍처 측면에서 Rig는 Rust 작업 공간 구조를 채택하여 코드의 모듈성과 가독성을 보장하는 동시에 시스템의 확장성을 향상시킵니다. 제공자 추상화 계층은 여러 주요 LLM 제공자(예: OpenAI 및 Anthropic)와의 원활한 통합을 지원하여 개발자가 모델을 자유롭게 전환할 수 있습니다. 또한 Rig는 벡터 스토리지를 지원하며 MongoDB 및 Neo4j와 같은 백엔드 데이터베이스와 호환되므로 컨텍스트 검색의 효율성이 향상됩니다. 또한 Rig에 내장된 에이전트 시스템은 RAG 모델 및 도구 최적화와 결합되어 고성능 컴퓨팅 및 지능형 데이터 처리 시나리오를 위한 복잡한 작업 자동화를 수행할 수 있습니다.

Rig는 높은 처리량의 엔터프라이즈급 워크로드까지 확장할 수 있는 뛰어난 동시성 성능을 위해 Rust의 비동기 런타임에 의존합니다. 그러나 Rust 자체는 학습 곡선이 가파르며 일부 개발자에게는 진입 장벽이 될 수 있습니다. 또한 Rig의 개발자 커뮤니티는 상대적으로 규모가 작고 생태학적으로 운영됩니다. 그럼에도 불구하고 Web3와 고성능 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 Rig는 여전히 광범위한 시장 잠재력을 가지고 있으며, 향후 개발자 경험을 최적화하고 커뮤니티를 강화하여 시장 침투를 더욱 확대할 것으로 예상됩니다.

10,ZerePy ($ZEREBRO):AI 에이전트 AI 에이전트
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ZerePy($ZEREBRO)는 크리에이티브 콘텐츠 및 소셜 미디어 자동화 분야에서 5%의 시장 점유율을 차지하고 있으며, 총 시가총액은 3억 달러에 달합니다. ZerePy의 핵심 강점은 커뮤니티 중심의 혁신 생태계에 있으며, 이를 통해 NFT, 디지털 아트 및 소셜 콘텐츠 자동화 애플리케이션에서 충성도 높은 사용자 기반을 축적할 수 있었습니다. zerePy는 AI 에이전트 개발의 장벽을 낮춰 콘텐츠 제작자와 커뮤니티 운영자가 콘텐츠 제작, 소셜 상호작용 및 커뮤니티 관리를 자동화하는 지능형 에이전트를 쉽게 배포하여 사용자 참여와 콘텐츠 영향력을 개선할 수 있도록 합니다.

기술 아키텍처 측면에서 ZerePy는 Python 에코시스템을 기반으로 하여 AI/ML 개발자에게 친숙한 개발 환경을 제공하는 동시에 모듈식 Zerebro 백엔드를 활용하여 소셜 작업을 위한 에이전트의 자율성을 확보합니다. 소셜 플랫폼 통합 기능은 트위터와 유사한 상호작용을 최적화하여 에이전트가 게시, 답글, 리트윗 등의 작업을 자동화함으로써 소셜 미디어 자동화를 강화할 수 있도록 지원합니다. 또한 ZerePy는 가벼운 아키텍처 설계를 채택하여 높은 컴퓨팅 비용 없이도 개인 크리에이터와 소규모 커뮤니티의 AI 에이전트 요구사항에 더 적합합니다.

ZerePy는 소셜 상호작용과 창의적인 콘텐츠 생성에서 우수한 성능을 발휘하지만, 확장성은 주로 소규모 커뮤니티에 적합하고 강도 높은 엔터프라이즈급 작업에는 적합하지 않습니다. 한편, 크리에이티브 영역에 더 집중적으로 적용되기 때문에 크리에이티브 영역 외에서의 적용 가능성은 아직 추가 검증이 필요합니다. 보다 복잡한 크리에이티브 결과물이 필요한 시나리오의 경우, 더 넓은 시장 수요를 충족하기 위해 추가적인 파라미터 튜닝과 모델 최적화가 필요할 수 있습니다. 창조 경제의 발전과 함께 ZerePy는 향후 NFT 생성 및 개인화된 소셜 에이전트 방향으로 적용 시나리오를 더욱 확장할 것으로 예상됩니다.