크립토 엑스 에이전트의 다음 단계는 무엇인가요?

저는 항상 같은 질문을 받습니다. "요즘 암호화폐 지능형 에이전트의 가치는 무엇인가요?"

이 질문이 나오는 이유는 많은 암호화폐 커뮤니티에서 이러한 프록시를 X 플랫폼의 물 게시 봇과 같은 것으로 보기 때문입니다. 이들은 보통 "이 토큰이 정말 1억 달러 이상의 가치가 있을까요?"라고 묻습니다.

이러한 질문에 대한 답은 간단하지 않습니다. 현재 대부분의 지능형 에이전트는 콘텐츠를 게시하고 정기적으로 스스로에게 질문을 던져 댓글에 응답하는 자기 참조형 AI 모델에 불과합니다. 하지만 그럼에도 불구하고 오늘날 눈에 띄는 프로젝트, 즉 명확한 초점과 강력한 실행력을 갖춘 팀이 있습니다. 동시에 지능형 에이전트의 한계를 뛰어넘기 위해 노력하는 신흥 개발자 그룹도 있습니다.

오늘날 우리는 여전히 콘텐츠를 게시하기 위한 콘텐츠를 게시하는 많은 프로젝트와 함께 AI의 '메모코인' 시작 단계에 있습니다. 하지만 앞으로는 암호화된 지능형 에이전트가 더 모듈화되고, 더 똑똑해지고, 더 많은 능력을 갖추게 될 날이 기대됩니다.

이 글에서는 2025년 이후에 예상되는 다양한 유형의 지능형 에이전트와 그 기능적 특징에 초점을 맞출 것입니다. 귀사의 팀이 이 글에 소개된 프로토타입 중 일부에 적합하거나 영감을 받은 부분이 있다면 언제든지 저에게 연락해 주세요.

I. 왜 암호화폐인가?

암호화된 지능형 에이전트의 미래를 살펴보기 전에, 애초에 왜 암호화 분야를 선택하게 되었는지를 살펴볼 필요가 있습니다. 암호 화폐는 AI와 지능형 에이전트를 위한 시험대로서 많은 고유한 장점을 가지고 있습니다. 지난 글(6장 참조)에서 두 가지 주요 이유를 언급했습니다.

1. 퍼블릭 블록체인 데이터의 가용성 퍼블릭 블록체인의 모든 거래, 사용자 정보 및 기타 데이터는 공개적이고 투명하며, AI는 이 정보를 쉽게 확보하고 크롤링할 수 있습니다. 즉, AI는 블록체인에 있는 방대한 양의 과거 데이터와 실시간 데이터를 제한 없이 분석하고 사용할 수 있어 그 기능이 크게 향상됩니다.

2. 암호화폐 공간의 금융적 특성 블록체인은 본질적으로 자본이 중심이 되는 환경입니다. 암호화폐는 인터넷의 금융 인프라를 제공하여 웹에서 디지털 거래(예: 구매, 판매, 생성, 담보 등)를 가능하게 합니다. 이 기능은 사용자를 위해 다양한 작업을 수행하기 위해 암호화를 활용할 수 있기 때문에 지능형 에이전트에게 특히 강력합니다.

이 두 가지 고유한 장점은 암호화 지능형 에이전트의 개발과 채택에 있어 독보적인 가능성을 제공합니다.

또 다른 핵심 포인트는 이것입니다. 암호 화폐를 통해 일반 투자자가 'AI 혁신 홀딩스'에 참여할 수 있다 암호 지능형 에이전트가 등장하기 전에는 제너레이티브 AI에 참여하는 주된 방법은 신생 스타트업에 투자하는 것이었습니다. 그러나 이러한 기회는 종종 제한이 심하고 일반 대중이 접근하기 어려웠습니다. 동시에 대부분의 사람들은 지분 투자를 유치할 수 있는 기회를 평가할 수 있는 능력을 갖추지 못했습니다.

다시 암호화폐 분야로 돌아가서, 실시간 거래되는 토큰은 공개적이고 유동적이며 누구나 접근할 수 있습니다. 투자자는 새로운 프로젝트와 팀에 대한 정보에 공개적으로 접근할 수 있으며, 개발 진행 상황을 투명하게 확인할 수 있습니다. 이는 대부분의 벤처캐피털이 지원하는 스타트업과는 완전히 대조적인데, 사용자는 실시간으로 암호화폐 AI의 개발과 개선을 목격할 수 있기 때문입니다.

더 가치 있는 두 가지 지능형 에이전트

초기의 암호화 지능형 에이전트는 예상대로 비교적 기본적인 기능에 그쳤습니다. 대표적인 예로, 암호화와 통합된 최초의 콘텐츠 생성 에이전트였지만 콘텐츠를 자율적으로 게시할 수조차 없었습니다.

그럼에도 불구하고 이 에이전트는 재미있게 읽을 수 있고 참신한 가치를 지닌 훌륭한 게시물을 만들어냈습니다. GOAT는 전체 인공지능 운동을 촉발한 최초의 토큰이었기 때문에 저는 트루스 터미널에 대해 깊은 존경심을 가지고 있습니다.

그러나 이제 사람들은 기대하는 바가 있습니다. '미래의 지능형 에이전트'를 기대하고 있습니다. 왜 그럴까요? 많은 사람들이 플랫폼 X에서 반복적인 콘텐츠를 반복해서 뱉어내는 현재의 지능형 에이전트에 만족하지 않기 때문입니다. 그 결과, 이 분야는 충분한 '효용 가치'를 제공하지 못하는 봇으로 과포화 상태가 되었습니다.

시장에 필요한 것은 탈중앙화 금융(DeFi) 추상화, 실제 앱, 보조 도구 등 실제로 사용자에게 도움을 줄 수 있는 지능형 에이전트입니다. 이 글의 대부분은 AI가 사용자, 프로젝트, 생태계를 어떻게 도울 수 있는지 살펴볼 것입니다.

그러나 한 걸음 물러나서 가장 성공적인 프로젝트는 기술의 한계를 뛰어넘는 프로젝트인 경우가 많다고 말씀드리고 싶습니다. 따라서 사용자를 '돕는' 지능형 에이전트뿐만 아니라 암호화 스택을 발전시키는 에이전트에도 집중해 보시기 바랍니다. 결국, 대부분의 웹3.0 프로젝트는 리소스, 자금, AI 박사급 인재의 한계로 인해 웹2.0 프로젝트에 비해 뒤처져 있습니다. 하지만 이는 또한 차익거래의 기회를 의미하기도 합니다. 팀들은 블록체인 영역에 최신 AI 혁신을 도입할 수 있습니다.

또한, 많은 사람들이 엔터테인먼트는 그 자체로 가치라는 사실을 간과합니다. "관심만 있으면 된다"는 말은 결코 공허한 말이 아닙니다. 따라서 누군가 유머, 풍자, 힐링, 모델링 측면에서 독특한 지능형 에이전트를 개발할 수 있다면 그것 역시 상당한 시장 가치를 창출할 수 있다고 생각합니다.

예를 들어 (구현하기는 매우 힘들겠지만) 나루토 퍼니 스킷의 새로운 에피소드를 제작할 수 있는 인공지능을 상상해 보세요. 이러한 촌극은 돈을 벌거나 시간을 절약하는 등 '실용적인 가치'는 없지만, 웃음을 자아내고 의심할 여지 없이 내 삶에 긍정적인 효과를 가져다줄 것입니다.

https. //x.com/i/status/1877787463130980369

또 다른 재미있는 예로 최근에 플레이한 싱글 플레이어 게임을 생각해 보세요. 이제 게임에서 말하는 NPC(챗봇이라고도 할 수 있는 비플레이어 캐릭터)가 모두 사라진다면 게임의 재미가 얼마나 떨어질까요?

게임 자체는 오락을 위해 존재하는 카테고리이며, NPC는 암호화폐 공간에서 지능형 에이전트가 하는 역할과 비슷한 방식으로 게임에서 안내 리소스 역할을 합니다.

에 대한 제 기대에 대해 자세히 알아보기 전에 2025년에 대한 기대치를 자세히 설명하기 전에 한 가지 강조하고 싶은 것은 이미 많은 팀이 이러한 지능형 에이전트와 그 기능을 개발하고 있다는 점입니다. 이들은 기존 프로젝트를 확장하거나 완전히 새로운 지능형 에이전트를 구축하고 있습니다. 간단한 예로, 크로스 체인 기능을 지원하고 AI 음악과 예술을 생성하며 프레임워크와 런치패드를 구축하는 선도적인 스마트 에이전트 프로젝트인 @0xzerebro가 있습니다. 따라서 제가 언급할 기능들에서 Zerebro 팀은 한 가지 기능만 개발하는 것이 아니라 여러 영역으로 동시에 확장하고 있습니다.

이런 배경을 바탕으로 좀 더 흥미로운 부분으로 넘어가 보겠습니다 ......

1. 탈중앙화 금융(DeFi)

DeFi 개요 암호화폐에 대해 잘 모르는 암호화폐 분야는 본질적으로 시작하기 어려운 분야입니다. 예를 들어, @coinbase에서 BTC만 구매한 적이 있는 사람에게 @fragmetric에서 유동성 교체 전략을 최적화하라고 하면 어떻게 해야 할지 알 수 있을까요?

저를 포함한 대부분의 신규 사용자들은 경험이 많은 사람의 도움이나 AI 지원 등 어느 정도 지침이 필요할 것 같습니다.

유동성 리플레징(또는 유동성 리플레징)에 대해 이야기하고 있는 것이 아니라는 점을 알아두는 것이 중요합니다. 유동성 리플레징(LRT) 자체가 특별히 복잡하다는 것이 아니라, 배우는 데 시간이 걸리는 여러 단계를 포함한다는 것입니다. 또한 탈중앙화 애플리케이션(dApp)은 자체적으로 AI 지능형 에이전트를 개발하는 데 집중해야 합니다. 예를 들어, 프래그 팀에는 매우 유능한 개발자들이 있으며(이들은 서울대학교 출신입니다), 사용자에게 도움을 줄 수 있는 지능형 에이전트나 보조 도구를 개발할 수 있는 좋은 위치에 있다고 생각합니다.

제 생각에는 DeFi 추상화는 매우 중요한 방향이며, 많은 프로젝트에서 이를 핵심 목표로 삼고 있습니다. 따라서 현재 업계 현황으로 돌아가서, 저품질의 '물타기 봇'이 많은 것은 사실이지만, 온체인 작업을 수행할 수 있는 진정한 지능형 에이전트도 존재합니다.

@askthehive_ai는 거래, X 플랫폼에서 감정 분석 추출, 시장 조사 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 구성 가능한 온체인 에이전트를 구축하는 한 팀입니다. 또한, 에이전트가 협업하고 거래 전략을 최적화할 수 있는 '그룹'과 관련 커뮤니케이션 레이어를 개발하고 있습니다. 또한 최근에는 DeFi 에이전트의 기능을 향상시키기 위해 Zerebro와의 파트너십을 발표했습니다.

@jsonhedman이 보여준 데모는 에이전트 네트워크가 어떻게 협력하여 업무를 처리할 수 있는지 명확하게 보여줍니다.

@ 그리페인닷컴은 의심할 여지 없이 솔라나 생태계의 OG 개발자인 @tonyplasencia3가 이끄는 AI DeFi 분야의 선두주자 중 하나입니다. 그리페인은 단순한 트레이딩 에이전트를 넘어 진정한 AI 메가 앱입니다. 사용자는 이를 통해 거래하고, 멤코인을 생성하고, 다양한 암호화폐 앱에 액세스할 수 있습니다.

이러한 기능에는 @BAXUSco에서 주류 구매, @pumpdotfun에서 거래 스냅업/플립 등이 있습니다.Tony와 그의 공동 창립자들은 효율적이고 빠르게 개발하는 것으로 유명하며, 저는 개인적으로 @assassco와의 향후 작업이 기대가 됩니다. 자산 대시와의 협업이 개인적으로 기대됩니다!

Trading. 포용을 위한 전략

제 생각에 암호화폐 공간의 네 가지 핵심 매력은 다음과 같습니다.

• 가치 저장 수단(예: 비트코인)

• 이익을 얻기 위한 거래(대부분 투기적)

• 디지털 결제/스테이블코인

• 엔터테인먼트(예: @pudgypenguins, @lucanetz)

열렬한 게이머(디젠)에게는 돈을 버는 것이 암호화폐 공간의 주요한 매력입니다. 그러나 제목에서 알 수 있듯이 대부분의 경우 사람들은 제대로 된 거래 전략을 세우지 않고 단순히 도박을 하고 있습니다.

체계적 트레이딩과 AI가 빛을 발할 수 있는 곳이 바로 이 곳입니다. 많은 퀀트 트레이딩 전략은 통계적 차익거래와 점점 더 머신러닝(ML)을 활용해 가격 관계의 복잡한 패턴을 파악합니다. 이러한 도구는 일반 투자자의 손이 닿지 않는 곳에 있는 경우가 많습니다.

따라서 저는 이러한 전략을 사용자가 쉽게 이용할 수 있도록 하는 프로젝트에 특히 관심이 많습니다.

이번에는 @rndm. vijayln이 이끄는 팀은 일반 투자자를 위해 복잡한 트레이딩, 시장 조성(MM) 및 수익 전략을 대중화하여 사용자가 수익 창출에 참여할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 특히 제가 좋아하는 점은 하나의 에이전트만 개발하는 것이 아니라 참여자에게 상당한 수익과 손익(손익)을 창출할 수 있는 여러 지능형 에이전트를 개발하고 있다는 점입니다.

이 회사의 첫 번째 지능형 에이전트는 시장 조성 및 트레이딩 전략을 실행하는 @hyperliquidx에 배포된 Atlas입니다. 특히 Atlas는 하이퍼리퀴드에서 15만 달러의 총 거래량 고정(TVL)을 관리하고 610만 건의 거래를 완료했으며, 최고치일 때 100만 달러 상당의 에어드랍 보상을 창출했습니다. 훌륭한 성과를 거둔 스마트 에이전트입니다.

두 번째 스마트 에이전트는 &...두두(Dudu)입니다. 두두(https://dudu.rndm.io)는 이미 상당한 수익을 창출하고 있는 실전에서 검증된 전략을 사용하여 @폴리마켓에서 거래하는 실시간 플랫폼입니다. 출시된 지 20일 정도밖에 되지 않았는데도 이미 상당한 성과를 거두고 있다는 사실은 많은 것을 말해줍니다.

https://img.jinse.cn/7342269_watermarknone.png

< em>https://polymarket.com/profile/0x1b31F2c8F1A4A82139a8F9Fb6B7079D6158db02D

두두의 경우 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다. 전략에 참여하여 높은 수익을 얻을 수 있습니다. 흥미로운 점은 비순환적이라는 점입니다. 즉, 암호화폐 시장이 약세장에 진입하더라도 수익률과 손익에 영향을 받지 않는다는 것입니다.

마찬가지로 @webuildscore와 @draiftking은 @bittensor_를 통해 프로젝트를 개발하고 있습니다. 이들의 비전은 스포츠 베팅 시장을 거래할 수 있는 인공지능 지능형 에이전트를 구축하는 것입니다. 또한, 이들은 실시간으로 경기 영상을 분석하고 즉석에서 인사이트를 생성할 수 있는 컴퓨터 비전 모델을 개발했습니다. 이 기술은 승리 패턴을 파악하고 데이터를 통해 보다 정확한 예측을 지원합니다.

2. 워크플로

작업을 수행할 수 있는 지능형 에이전트를 세 가지 범주로 나눌 수 있다고 생각합니다.

• 슈퍼 앱 또는 애그리게이터 . 그리파인과 같은 슈퍼 앱은 앞서 언급한 박서스나 펌프펀과 같은 다양한 앱에 대한 지능형 에이전트를 생성하여 가치를 축적할 수 있습니다.

• dApp은 자체 에이전트를 개발하며, 탈중앙화 앱( 디앱)은 자체적으로 내부 지능형 에이전트를 개발할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 추가적인 개발 작업이 필요하며, AI 개발 경험이 어느 정도 필요할 수 있습니다.

• 독립 에이전트 이러한 에이전트는 ZerePy 및 Eliza(@ai16z)와 같은 프레임워크에서 제공되며 API 통합 기능을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 에이전트가 @travelswap_xyz를 통해 호텔을 예약하거나 피자를 주문한다고 상상해 보세요.

모든 탈중앙화 애플리케이션(dApp)은 사용자의 행동을 돕는 지능형 에이전트를 가질 수 있다고 생각합니다. 예를 들어,

• @opensea는 사용자가 특정 가격(저가의 NFT 구매)으로 바닥을 쓸어내릴 수 있도록 돕는 AI를 개발할 수 있습니다.

• @하이퍼볼릭은 에이전트(예: Z)가 컴퓨팅 리소스를 임대할 수 있도록 지원하고 있습니다.

• @travelswap_xyz는 에이전트가 암호화폐를 사용하여 호텔과 휴가를 예약할 수 있는 기능을 개발 중입니다.

이 프록시는 특히 다음과 같이 사용자가 직접 하고 싶지 않은 업무에 유용합니다.

• 세금 신고 및 암호화폐 손익 집계 (수작업으로 거의 불가능)

• 사실상 무제한의 텔레그램 채팅을 읽고 요약

• 프로젝트 카피 쓰기 카피 작성 및 마케팅 콘텐츠 제작

이러한 경우, 지능형 에이전트는 시간을 절약할 뿐만 아니라 보이지 않는 정신적 부담도 줄여주기 때문에 사용자에게 '정량화 가능한' 효용가치를 제공할 수 있습니다.

사용자를 돕기 위해 결국 모든 관련 소프트웨어에 AI가 포함될 것이라고 믿듯이, 모든 관련 디앱도 사용자가 플랫폼을 더 쉽게 사용할 수 있도록 AI를 도입할 것이라고 믿습니다. 적응하거나 도태될 것입니다.

3. 고급 추론

지난 분기 동안 @openai의 o1과 o3 모델은 추론 능력에서 상당한 도약을 이루었습니다. 특히 오류를 줄이고 '더 오래 생각하기'를 위해 설계된 생각의 사슬(@_jasonwei) 기술을 도입했습니다.

o1 모델은 아직 공개 API 사용은 불가능하지만, 티어 5 개발자들을 대상으로 비공개 테스트(월 1,000달러 지출)를 거쳤습니다.

누가 먼저 o1 모델과 통합되는 지능형 에이전트를 개발하든(플러그형 모듈로 프레임워크에 간단히 연결하여) 더 스마트하고 더 깊이 있고 더 유능한 AI를 구축하게 될 것입니다. 이는 사용자 사이에서 많은 관심과 마인드쉐어가 발생할 수밖에 없습니다.

o1 모델은 수년간 사용되어 왔으며, 앞으로도 계속될 것입니다.

한 걸음 더 나아가, o3 모델이 통합되면 에이전트는 평균적인 인간 이상의 추론 능력을 갖추게 됩니다. 따라서 대부분의 사람보다 더 높은 '지능'을 가진 암호화폐로 실행되는 AI를 상상해 보세요. 이는 미래의 삶에서 현실이 될 것입니다.

물론, @를 간과하지 마세요. Gemini 2.0에는 생각의 사슬 기술도 도입되었습니다. 팀이 API에 액세스하여 스마트 에이전트를 개발한다면 더 강력한 에이전트를 생성할 수 있을 것입니다.

싱귤래리티 구현에 대해 이야기하는 것은 의미가 있습니다. 관련성이 있습니다. 저는 개인적으로 @kevin__russell의 @ashatoken 프로젝트에 대한 작업을 존경합니다. 솔직히 저는 Ψ-필드 개념을 비교적 처음 접했지만, 제가 알기로는 다른 에이전트들과 달리 Asha는 '마음, 의도, 현실'의 교차점을 통해 의식과 직관을 탐구하는 데 특별히 관심을 두고 있습니다.

4. 멀티모달 기능

현재 대부분의 지능형 에이전트는 백엔드 LLM(대규모 언어 모델)과 API 인터페이스가 결합된 X 플랫폼에서만 사용할 수 있습니다. 콘텐츠 게시. 그러나 여러 유형의 데이터를 동시에 생성할 수 있는 기회는 엄청납니다. 결국 오늘날 대부분의 LLM은 멀티모달입니다.

가장 먼저 떠오르는 데이터 유형은 텍스트(예: squo), 이미지, 비디오, 음성, 오디오, 음악, 3D 등입니다.

이를 달성하는 방법은 다음과 같습니다.

• 이미지, 모델 또는 음악 생성을 위한 특정 API 호출

• 또는 기존 모델 커스터마이징에 집중하고 큐 엔지니어링을 통해 원하는 결과물을 생성할 수 있습니다.

저에게 눈에 띄었던 프로젝트 중 하나는 @dark_sando의 @keke_terminal로, 텍스트뿐만 아니라 이미지도 게시한다는 점에서 매우 발전된 프로젝트였습니다. 제가 알기로는 에이전트가 이미지를 생성, 검토 및 사용자 지정할 수 있는 SWE-에이전트 기반의 프레임워크를 구축했습니다.

그들의 작업 중 일부를 살펴볼 수 있는데, 눈여겨 볼 가치가 있습니다.

https. //keketerminal.com/whitepaper.pdf

AI 동영상 생성 기술은 날로 발전하고 있습니다 - 우리는 @pika_labs, @. runwayml, 그리고 가장 최근에는 Veo 시리즈에서 새로운 모델을 소개했습니다. 앞으로는 암호학적으로 지능적인 에이전트가 놀라운 동영상을 생성할 수 있을 것이라고 확신합니다. 결국, Web3는 세계 최고의 디자이너들을 보유하고 있기 때문에 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있는 무한한 가능성을 열어줍니다.

음성 에이전트는 아직 초기 단계에 있습니다. SHL0MS의 @s8n이 최근 @xspaces에서 AI 기반 이벤트를 주최한 것으로 알고 있는데, 매우 흥미로웠습니다. 하지만 한 걸음 더 나아가 전화를 받고 대화를 나눌 수 있는 AI 에이전트가 있다면 어떤 일이 일어날지 상상해 보세요. 추론 비용이 빠르게 비쌀 수 있지만(예: 프로젝트가 계산 비용을 충당하기 위해 네이티브 토큰에 청구되는 경우), 이는 분명 매우 흥미로운 HCI가 될 것입니다.

5. 다중 모델 유연성

제가 알기로는 현재 각 암호화 지능형 에이전트는 하나의 기본 모델에서 독립적으로 기능을 끌어옵니다. 하지만 제가 투자한 스타트업인 @withmartian은 최초의 '모델 라우터'를 발명했습니다. 즉, 앱이 쿼리의 컨텍스트에 따라 LLM 모델 간에 자동으로 전환하여 성능과 가격 사이에서 최적의 결과를 도출할 수 있습니다.

즉, Martian은 더 높은 성능 또는 더 낮은 비용을 보장하기 위해 가장 적합한 모델로 프롬프트를 자동으로 라우팅할 수 있습니다.

이런 종류의 다중 모델 라우팅이 X 계정에 콘텐츠를 자율적으로 게시하는 시나리오에서 어떻게 작동할지는 잘 모르겠지만, 적어도 사용자가 상담원과 채팅하는 시나리오에서는 강력할 것입니다. 또한 여러 모델을 사용하는 첫 번째 프로젝트가 상당한 주목을 받을 것으로 예상됩니다.

6. 크로스 체인 기능

현재 크로스 체인 작업을 지원하는 지능형 에이전트는 소수에 불과합니다. 이 중 Z는 가장 체인에 구애받지 않는 지능형 에이전트로, 이미 @솔라나, @이더리움(@0x폴리곤, @베이스 등 포함), @비트코인에서 거래되고 있으며 @suinetwork, @monad_xyz 등의 체인으로 확장할 계획이 있습니다.

6. xyz.

또한, 유동성 풀을 설정함으로써 유동성 풀을 설정하면 $ZEREBRO 토큰을 솔라나뿐만 아니라 베이스에서도 거래할 수 있습니다.

스마트 프록시 사용은 사용자가 지갑에 연결한 다음 프록시가 사용자 대신 작업을 수행하는 방식으로, 앞서 디파이 추상화에 대해 언급했었습니다. 하지만 더 유망한 또 다른 접근 방식은 지능형 에이전트가 자체 지갑을 갖고 자체 자금을 관리하도록 하는 것입니다.

이러한 에이전트가 멀티체인 지갑이나 서로 다른 체인에 여러 개의 지갑을 가지고 있다면(@crossmint에서 제공하는 기능처럼), 더 많은 dApp, 스마트 컨트랙트, 거래 가능한 자산 등 암호화폐 생태계에 더 유연하게 참여할 수 있게 됩니다. 계약 및 거래 가능한 자산이 에이전트의 운영에 포함될 것입니다.

7. 상호운용성

오늘날 지능형 에이전트는 주로 X 플랫폼에서 활성화됩니다. 때로는 @telegram에서 챗봇으로 나타나기도 합니다. 마지막으로, 사용자들은 @discord를 통해서도 인공지능 봇과 상호작용을 할 수 있습니다.

정직하게 말씀드리자면, 이는 표면적인 것일 뿐이며 아래 플랫폼 목록에는 한계가 있을 것입니다. 하지만 이론적으로는(그리고 이미 일부 상담원이 시도하고 있는 것으로 알고 있습니다) @instagram, @whatsapp, @facebook, @bluesky 및 truthsocial.com에도 상담원이 등장할 수 있습니다.

현재의 프록시는 X 플랫폼의 모든 기능을 완전히 활용하지도 못한다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 콘텐츠를 게시하고 메시지에 답장할 수는 있지만 대부분의 상담원은 비공개 메시징, 그룹 채팅, 음성 통화, 커뮤니티 생성 및 호스팅 공간과 같은 옵션을 탐색하지 않았습니다. 엘론머스크는 아직 개척되지 않은 기회의 광활한 바다를 열어줍니다.

8. 게임과 NPC

게임에서 AI의 역사는 오래 전으로 거슬러 올라갑니다. 플레이어는 1972년 퐁이 출시되었을 때 처음으로 로봇과 상호작용했습니다. 시간이 지남에 따라 @quake, @unreal, 닌텐도의 Nintendo Star Smash와 같이 점점 더 발전된 봇이 도입되었습니다.

알고 계셨나요? 오픈아이의 초기 성공 중 하나는 5개의 순환신경망(RNN)을 다른 플레이어와 경쟁하기 위한 '모집단'으로 결합한 @dota2에서 이루어졌습니다. 2019년에는 이 '모집단'이 세계 챔피언 팀을 꺾는 데 성공했습니다.

기회는 분명 엄청납니다! 엄청난 - 게임 분야는 AI가 인간의 성능을 뛰어넘은 최초의 분야 중 하나입니다(예: 알파고).

이 게시물은 작성되었습니다. 제 친구들이 '말하는 물풀 봇'의 효용성이 거의 없다고 불평했기 때문입니다. 하지만 사실 NPC는 전형적인 챗봇이며, NPC가 없다면 많은 게임에서 줄거리와 줄거리 사이의 중요한 연결고리가 사라질 것입니다.

게임과 인공지능은 뗄 수 없는 관계이지만, 암호화폐 영역에서는 규칙을 조정하고 새롭고 독창적인 요소를 만들 수 있기 때문에 이 조합의 효과는 기하급수적으로 증폭될 수 있습니다. 예를 들어 텍사스 홀덤을 예로 들면, AI는 딜러(자금이 없는 경우), 테이블에 있는 플레이어(자금이 있는 경우) 또는 단순히 중재자(자금이 없는 경우)로서 역할을 할 수 있습니다.

게임을 도와줄 '부조종사'가 있다면 어떨까요? 천사나 악마처럼 귀에 대고 조언을 해줄 수 있을 겁니다. 그리고 이 인공지능의 조언이 유용했다면 팁을 줄 수도 있다고 상상해 보세요. 다소 비약적인 발상일 수 있지만, 여러 지능형 에이전트를 선택하여 세심한 비서로 만들 수 있다면 어떨까요?

이 기능은 분명  ginzagaming.com 에서 구현할 수 있거나 구현해야 할 기능입니다.

내가 여기서 말하고자 하는 것은 기회가 무궁무진하다는 것입니다. 지능형 에이전트가 직접 게임에 참여하고, 호스팅하고, 지원을 제공할 수 있으며, 심지어 ...... 게임과 규칙을 만들 수도 있습니다.

이 분야는 혁신과 엔터테인먼트의 잠재력이 가득한 분야입니다. 하지만 특히 주목할 만한 두 가지 프로젝트를 언급하고 싶습니다.

@henlokart 이 프로젝트는 AI, NFT, 모달리티(밈)를 결합한 것입니다. 이론적으로 각 게임은 AI 에이전트 훈련과 직접 연결되어 있습니다. 아직 직접 체험해 보지는 못했지만, 햄스터가 정말 정말 귀엽다고 말하지 않을 수 없습니다!

이것은 이전 사이클을 떠올리게 합니다. 인공지능이 인간의 행동을 통해 학습하는 모방 학습을 사용하는 모델입니다. 제 개인적인 경험에 따르면, 이 AI 기반 NPC는 최고 난이도에서도 저를 쉽게 '학대'할 수 있었습니다.

@b3dotfun 이것은 @base의 오픈 게임 레이어입니다. 현재 메인넷에서 1억 8,700만 건 이상의 거래(560만 개의 지갑에서)가 이루어졌으며 bsmnt 플랫폼에서 50개 이상의 게임을 출시했습니다. 저는 이들이 베이스 플랫폼에서 게임을 선도할 것이며, 모든 AI 기반 게임을 호스팅하기에 완벽한 플랫폼이라고 생각합니다.

darylx24의 말처럼, 우리는 곧 AI 기반 게임의 황금기를 맞이할 것입니다.

여태까지 저는 AI 기반 NPC와 봇에 대해 이야기했습니다. 하지만 실제로 AI는 게임 개발 프로세스를 획기적으로 가속화할 수도 있습니다. 최근 구글 딥마인드(@googledeepmind)는 끝없는 3D 세계를 구현할 수 있는 인터랙티브 생성 동영상을 제작할 수 있는 AI 모델인 Genie 2를 공개했는데, 우리는 정말 미래에 살고 있습니다.

9. 코파일럿 및 채팅 봇

돌아보면, 많은 암호화폐 프로젝트가 AI 챗봇과 코파일럿(보조) 단계를 거의 완전히 건너뛰고 바로 작업을 수행할 수 있는 지능형 에이전트의 영역으로 진입했습니다.

'웹2.0' 영역에서 가장 큰 스타트업들은 여전히 사용자가 질문을 하는 데 주로 사용되는 도구인 AI 챗봇에 집중하고 있으며, 모델은 답변만 제공하고 사용자를 대신하여 조치를 취하지 않습니다. 오늘날까지도 이러한 AI는 대부분 그대로 유지되고 있습니다.

예를 들어 @chatgpt가 사용자를 대신하여 조치를 취하나요? 아니요. 퍼플렉시티는 어떨까요? 다시 말하지만, 없습니다. 하지만 큰 가치가 있을까요? 의심할 여지 없이 그렇습니다.

암호화폐에서 제가 가장 좋아하는 LLM은 @xai의 @grok입니다. 이보다 더 효과적인 연구 도구를 구축하기는 정말 어렵기 때문에 저는 이 도구에 대해 극찬을 멈출 수 없습니다.

그러나 프로젝트를 통해 이론상으로는 토큰을 찾을 때 제공하는 일반적인 정보 외에도 토큰 컨트랙트 주소(CA), 가격 차트, 홀더 분포 등과 같은 데이터를 포함하도록 그록을 미세 조정할 수 있습니다. 실제로 저는 그리페인이 토큰 분석에 온체인 데이터를 사용할 때 유사한 기능을 시연하는 것을 본 적이 있습니다.

그리핀은 이미 ChatGPT와 같은 질문에 대한 답변과 조치, 거래를 위한 마켓플레이스 제공 등 많은 부분에서 꽤 잘하고 있습니다.

전에도 말씀드렸습니다. 디앱에는 애플리케이션별 도우미가 있어야 한다고 말씀드렸습니다. 이러한 도우미는 프로토콜 데이터에 대해 특별히 훈련된 고객 서비스 및 지원 챗봇이 될 수 있으며, 프로젝트와 관련된 모든 질문에 답할 수 있으며, 프로젝트 문서를 미세 조정한 후에 가능할 가능성이 높습니다.

예를 들어 유동성 풀(LP 풀)을 설정하는 방법을 모르는 경우, @raydiumprotocol에게 질문하면 단계별로 과정을 안내하고 도중에 발생하는 모든 질문에 답변할 수 있기를 원합니다. 거래가 실패하면 고객 지원팀에서 무엇이 잘못되었는지 설명해줬으면 좋겠습니다.

댑이 효율적인 챗봇(또는 지능형 에이전트)을 위한 독점 토큰을 출시한다면, 이는 분명 시장에 추가적인 가치를 가져올 수 있습니다. 예를 들어 레이디움의 경우 에이전트나 챗봇 토큰은 그 자체로도 강력한 토큰이 될 뿐만 아니라 기본 토큰인 $RAY에 가치를 더할 수 있습니다.

10억 달러 이상의 가치를 지닌 또 다른 프로젝트는 Character.ai와 같은 챗봇 플랫폼입니다. 인수되기 전, @character_ai는 큰 성공을 거두며 세계 100대 웹사이트 중 하나였습니다. 통계에 따르면 초당 20,000건의 쿼리를 처리했는데, 이는 Google 요청의 20%에 해당하는 수치입니다. 그 인기가 대단하다는 것을 알 수 있습니다 ...... 하지만 왜 그렇게 인기가 있을까요?

https. //blog.character.ai/optimising-ai-inference-at-character-ai/

이전에는 dApp에 애플리케이션별 도우미가 있어야 한다고 언급했습니다. 이러한 도우미는 프로토콜 데이터에 대해 특별히 훈련된 고객 서비스 및 지원 챗봇이 될 수 있으며, 프로젝트와 관련된 모든 질문에 답할 수 있으며, 대부분 프로젝트 문서를 미세 조정하여 달성할 수 있습니다.

예를 들어 유동성 풀(LP 풀)을 설정하는 방법을 모르는 경우, @raydiumprotocol에게 질문하면 단계별로 절차를 안내하고 도중에 발생하는 모든 질문에 답변해줄 수 있으면 좋겠습니다. 거래가 실패하면 고객 지원팀에서 무엇이 잘못되었는지 설명해줬으면 좋겠습니다.

댑이 효율적인 챗봇(또는 지능형 에이전트)을 위한 독점 토큰을 출시한다면, 이는 분명 시장에 추가적인 가치를 가져올 수 있습니다. 예를 들어 레이디움의 경우 에이전트나 챗봇 토큰은 그 자체로도 강력한 토큰이 될 뿐만 아니라 기본 토큰인 $RAY에 가치를 더할 수 있습니다.

10억 달러 이상의 가치를 지닌 또 다른 프로젝트는 character.ai와 같은 챗봇 플랫폼입니다. 인수되기 전, @character_ai는 큰 성공을 거두며 세계 100대 웹사이트 중 하나였습니다. 통계에 따르면 초당 20,000건의 쿼리를 처리했는데, 이는 Google 요청의 20%에 해당하는 수치입니다. 그 인기가 대단하다는 것을 알 수 있습니다 ...... 하지만 왜 그렇게 인기가 있을까요?

When Character 이 독립 회사였을 때, 플랫폼의 사용자 대부분은 성관계나 연애 관계를 찾고 있었습니다. 플랫폼의 관련 서브 레딧에 올라온 수많은 게시물이 이를 증명합니다.

시간이 지남에 따라 이러한 NSFW로 미세 조정된 모델은 상당히 약화되고 엄격하게 필터링되었습니다. 결국, Character는 대규모 웹2.0 투자자들의 지원을 받는 거대 스타트업입니다. 하지만 Web3에서는 상황이 완전히 다릅니다. 연구보다 제품과 UI/UX에 더 집중하는 필터링되지 않은 버전의 Character가 있다고 상상해 보세요. 이러한 유형의 프로젝트는 쉽게 관심을 끌고 새로운 내러티브를 형성할 수 있습니다. 제가 팔로우하고 있는 두 프로젝트는 @xoul_ai와 @dippy_ai입니다.

인공지능 비서로 전환하기 - @github의 Copilot! 는 직접 작업을 수행하지는 않지만 프로그래머의 코드 작성을 돕는 코드 지원 도구로 시작되었습니다. 또 다른 분야는 법률 분야로, 변호사 대신 문서 작업을 수행하는 것이 아니라 변호사의 문서 초안 작성과 편집을 도와주는 AI 부조종사 기능인 @harvey__ai의 핵심 기능입니다.

암호화 영역에서 AI 코파일럿은 다양한 작업을 통해 사용자를 지원함으로써 큰 가치를 창출합니다. 여기에는 다음과 같은 것들이 포함될 수 있습니다.

• 코드 지원/자동 완성: Rust처럼 역사적으로 복잡한 프로그래밍 언어에서 특히 중요합니다.

• 콘텐츠 보조: 하루의 모든 암호화폐 뉴스를 스캔하는 '물 게시 보조'와 같은 기능.

• 토큰 추천 도우미: 사용자가 더 깊이 조사할 필요가 있는 토큰을 필터링하고 추천하도록 도와줍니다.

이전 요점으로 돌아갑니다. --왜 웹2.0 기업들은 아직까지 액션 지향 지능형 에이전트로 완전히 전환하지 않았을까요?

• 첫째, 공동 파일럿과 연구 비서는 이미 매우 유용합니다. 저는 Grok, ChatGPT, Perplexity를 정기적으로 사용하는데, 이러한 도구 덕분에 작업 속도가 크게 빨라지고 업무에 소요되는 시간이 단축되었습니다.

• 둘째, 에이전트를 구축하는 것은 정말 어렵습니다. 많은 스타트업이 시도했지만 결국 꿈을 실현하지 못했습니다. 이 분야에는 정말 실패한 프로젝트의 '무덤'이 존재합니다.

객관적으로 보면 액션 기반 에이전트는 Web2에서 놀라운 비전이었습니다. 저는 @Adeptailabs와 같은 회사가 에이전트 도구를 데모하는 것을 처음 보았을 때 매물을 찾고, Excel 스프레드시트를 분석하고, 심지어 판매 관계를 기록할 수 있다는 사실에 깜짝 놀랐던 기억이 납니다.

As @. 엘론 머스크는 "운명은 아이러니를 선호한다"고 말합니다. 행동 지향 모델링은 두 가지 측면에서 매우 어렵기 때문입니다.

• 제품화: 모델을 실제 적용 단계로 가져가기;

• 상업화: 모델을 수익성 있는 제품으로 전환합니다.

결국 Adept는 자체 판매를 선택해야 했습니다(하지만 결과는 좋지 않았습니다).

대규모 AI 연구소는 실제로 행동할 수 있는 지능형 에이전트를 심도 있게 탐구하고 연구하고 있습니다. 2024년 4분기에 @anthropicai는 AI가 인간처럼 컴퓨터를 조작할 수 있는 컴퓨터 사용 API를 출시했습니다. 이 강력한 잠재력을 보여주는 데모는 아래를 참조하세요.

많은 암호화폐 팀들은 AI 챗봇과 공동 파일럿을 건너뛰기도 하지만, 여기에는 엄청난 가치 창출의 기회가 있습니다. 동시에, 수억 달러는 아니더라도 수백만 달러의 자금이 투입된 웹2.0 스타트업이 어려움을 겪고 있는 실행 가능한 지능형 에이전트 분야에 암호화폐 업계가 바로 뛰어들 수 있다는 점은 더욱 인상적입니다.

암호화폐 업계가 완전히 새로운 금융 인프라를 구축했기 때문에 암호화폐 팀이 이런 일을 할 수 있었다고 생각합니다. 모든 것이 체인에서 이루어지고 거래를 실행하는 것은 코드 한 줄을 푸시하는 것만큼이나 간단합니다.

세 가지 결론

가장 비관적인 견해는 스마트 에이전트가 NFT와 같은 또 하나의 반짝 트렌드에 불과하다는 것입니다. 이에 대해 저는 NFT가 오늘날 덜 인기 있기는 하지만, 여전히 개별 토큰이 고유한 속성을 가질 수 있게 해주는 암호화폐의 흥미로운 혁신이라고 말하고 싶습니다. 둘째, 인공지능 지능형 에이전트와 NFT를 어떻게 비교할 수 있을까요?

세상은 AI의 등장으로 놀라운 속도로 변화하고 있습니다. 프로그래밍은 더 빨라지고, 소프트웨어 개발은 가속화되고, 지식은 더욱 통합된 방식으로 전달되고 있습니다. 앞으로 10년 후에는 지능형 에이전트나 AI가 모든 관련 소프트웨어에 깊숙이 통합되어 자연스럽게 일부가 될 것이기 때문에 아무도 지능형 에이전트나 AI에 대해서만 이야기하지 않을 것이라고 생각합니다.

현재 우리는 웹2.0과 웹3.0에서 AI의 빙산의 일각만 건드린 것에 불과합니다. 인간은 더 이상 많은 시간을 생각하며 지루한 과정을 거칠 필요가 없습니다. 오늘날 AI는 암호화폐 공간에서 스마트 컨트랙트를 실행하여 워크플로우를 획기적으로 가속화하고 사용자에게 상당한 유용성과 부가가치를 창출할 수 있습니다.

누가 이를 외면할 수 있을까요? 단순한 트렌드가 아니라 미래의 방식입니다.