2025년 1분기는 블록체인 세계의 가장 눈에 띄는 새로운 트렌드 중 하나인 암호화폐의 AI 에이전트의 폭발적인 등장을 목격했습니다. 단순한 챗봇과 달리, 이러한 자율적인 디지털 존재는 암호화폐를 보유하고 관리하며 거래를 실행하고 콘텐츠를 생성하며 서로 상호작용할 수 있습니다. 2025년 초, Crypto Twitter와 YouTube는 "AI 에이전트"의 다음 대박 유행 아이템이라는 주제로 지배당했습니다.

2024년 니치 실험으로 시작된 것이 갑자기 메인스트림이 되었고, AI 에이전트 섹터의 시장 가치는 몇 달 만에 사실상 0에서 100억 달러를 넘어섰습니다. 개발자, 투자자, 주요 암호화 플랫폼은 이 트렌드를 수용하기 위해 경쟁하고 있으며, 수천 개의 온체인 에이전트와 성공에 관련된 새로운 토큰을 출시하고 있습니다.

2025년 1분기의 시장 성장 및 모멘텀

모든 측면에서, AI 에이전트는 2025년 초 암호화폐 시장을 강타했습니다. 몇 달 사이, 사실상 존재하지 않았던 섹터는 수십억 달러 규모의 경제로 성장했습니다. AI 에이전트 관련 토큰의 총 시장 자본화는 1분기 말에 150억 달러를 넘어섰습니다. 중간 2024년 영 거의 제로였던 성장의 증거로, 이 서사는 어떻게 빠르게 불길처럼 퍼졌는지를 보여주었습니다.

암호화 데이터를 다루는 매체들과 연구 문서들은 이 급상승을 강조하며 모든 큰 채널이나 인플루언서가 어떻게 AI 에이전트를 다음 빅 트렌드로 언급하고 있는지 주목했습니다.

암호화 AI 시장 .png 암호화 AI 토큰의 총 시장 가치는 2025년에 1500억 달러에 이를 것으로 예상됩니다 (출처: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

여러 고급 이벤트들이 이 모멘텀에 기여했습니다. 2024년 말, 실험적인 AI 에이전트 'Truth Terminal'이 저명한 벤처 캐피탈리스트인 Marc Andreessen을 설득해 $50,000을 기부받은 후 밈 코인을 홍보하는 데 사용했다는 뉴스로 주목받았습니다. 이 스턴트는 입소문을 탔고, 밈 코인의 시장 가치는 12억 달러를 넘어섰습니다. 이는 AI 에이전트가 유발할 수 있는 투기적 열풍을 보여주었습니다. 2025년 1월까지, 소셜 미디어는 유사한 스토리 및 대담한 예측으로 넘쳐났습니다. 인플루언서들은 사용자가 잠자는 동안 돈을 벌거나 수익을 낼 수 있는 자율 에이전트를 주목하며 소매 투자자들을 끌어들였습니다.

수치적으로도 도입 및 참여가 폭발적으로 증가했습니다. 주요 플랫폼인 Virtuals는 1분기까지 서로 다른 11,000개 이상의 AI 에이전트를 출시했으며, 네트워크에 140,000명의 고유 보유자가 공인된 에이전트 토큰을 보유하고 있었다고 보고했습니다 – 짧은 시간 내에 주목할 만한 수용입니다. 주요 거래소 및 지갑은 이러한 새로운 토큰을 목록에 추가하고 지원하기 시작했으며, 이로 인해 접근성이 더욱 촉진되었습니다.

AI 에이전트 토큰의 거래량은 급증했으며, 이 중 적어도 몇몇은 분기 중 시장 자본화에서 상위 100개 코인이 되었습니다. 예를 들어, VIRTUAL 토큰 (Virtuals Protocol)은 2024년 말 850%의 가격 상승을 기록하며 1월 2025년에 사상 최고치를 달성했습니다. 또한 AI 에이전트 DAO 토큰인 ai16z는 1분기 말에 수십억의 가치로 급등했습니다. Fetch.ai의 FET와 같은 더 확립된 AI 중심의 토큰도 이 트렌드의 일환으로 투자자의 관심을 새롭게 받았습니다.

이 급속한 성장은 일반적으로 혼합된 암호화폐 시장 환경에서도 발생했음을 언급할 가치가 있습니다. 비트코인 및 더 큰 알트코인은 상대적으로 안정적이었지만 AI 에이전트 서사가 새로운 투기적 파동을 주입했습니다, 과거 유행의 오마주(ICO, DeFi 수익농사 열풍)로 유사합니다. 그러나 여러 관측자는 이것이 단순한 광고보다 더 많은 것이 있다고 믿고 있으며, 우리는 계속해서 이를 탐구할 것입니다. 1분기의 붐은 무대를 설정했습니다: AI 에이전트는 암호화 커뮤니티의 상상력 및 자본을 사로잡을 수 있었으며, 이제 실제 사용 사례 및 2025년 내내의 동멸 성장을 통해 유효성을 입증해야 할 상당한 시장을 형성했습니다.

암호화폐 AI 에이전트는 정확히 무엇입니까?

기본적으로, 암호화폐 AI 에이전트는 인공 지능이 내장된 자율적 소프트웨어 프로그램으로, 블록체인 네트워크상에서 작동합니다. 실질적으로, 암호화폐의 AI 에이전트는 정보 감지, 의사결정, 행동 실행을 수행할 수 있는 봇 또는 디지털 엔티티입니다. 이러한 에이전트는 종종 챗봇 같은 조수로 구현되거나 암호화 지갑에 접근할 수 있는 백그라운드 서비스로 구현됩니다. 명령이나 질문: NLP를 사용하여 에이전트는 일반 언어로 된 사용자 지침이나 질문을 이해할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 에이전트에게 “시장을 모니터링하고 가격이 $25k 이하로 떨어지면 0.5 BTC를 사세요”라고 말할 수 있습니다. 에이전트의 언어 모델은 이를 해석하여 의도(비트코인 구매)와 조건(가격 <$25k)을 인식합니다. 현대의 LLM은 높은 수준의 이해를 가능하게 하여, 에이전트는 미세한 요청도 처리할 수 있으며 필요시 명확한 질문을 할 수 있습니다.

API와 피드를 통한 데이터 검색: 무엇을 해야 할지 알게 되면 에이전트는 필요한 데이터를 수집합니다. 우리의 예시에서 거래 에이전트는 신뢰할 수 있는 시장 데이터 API에서 현재 BTC 가격을 가져옵니다. AI 에이전트는 일반적으로 다양한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) – 거래소 가격 피드, 디파이 프로토콜 데이터, 온체인 분석, 소셜 미디어 감성 등을 통합합니다. 고급 에이전트는 응답이나 결정을 내릴 때 실시간 정보를 가져오기 위해 검색 보강 생성 (RAG) 기법을 사용합니다. 또한 역사적 데이터베이스를 참조하거나 심지어 웹 검색을 실행할 수도 있습니다. 이를 통해 에이전트는 무작정 작동하지 않고, 최신 정보를 계속 업데이트합니다(이는 빠르게 움직이는 시장에서 AI 에이전트가 정적 알고리즘보다 더 잘 수행할 수 있는 이유 중 하나입니다).
AI 추론 및 의사결정 엔진: 그 다음으로 에이전트의 “두뇌”가 등장합니다 – 일반적으로 LLM 및 예측, 위험 평가 등의 전문 모델의 조합입니다. 입력 및 데이터를 손에 들고 에이전트는 상황을 분석하고 조치를 결정합니다. 예시를 계속하자면: 에이전트의 논리는 $25k에 대한 가격을 점검합니다. 이 논리는 사용자가 설정한 단순한 규칙일 수도 있고, AI가 학습한 더 복잡한 전략일 수도 있습니다(예: 기술 지표 분석). 많은 암호화폐 에이전트는 강화 학습 및 기타 AI 계획 기법을 통합하여 옵션을 무게를 재기도 합니다. 예를 들어 에이전트가 다음과 같이 결과를 시뮬레이션할 수도 있습니다: “지금 사면, 기다리는 것보다 예상 이익이 어떻게 되는가?” 강력한 오픈 소스 모델인 DeepSeek-R1의 등장으로 이러한 추론 능력이 크게 향상되었습니다 – DeepSeek-R1의 고급 추론은 에이전트가 경로를 계획하고 전략을 더 적은 비용으로 조정할 수 있게 합니다. 실제로, DeepSeek-R1에 기반한 첫 번째 암호화폐 AI 에이전트가 2024년 말에 출시되어 오픈 AI 모델이 온체인 에이전트를 효과적으로 구동할 수 있음을 증명했습니다.
온체인 실행(스마트 계약 및 지갑): 결정이 내려지면 에이전트는 블록체인 시스템과 상호작용하여 이를 수행합니다. 거래 에이전트는 BTC 가격이 $24,900로 떨어지면 매수 주문을 실행합니다. 어떻게? 암호화폐 거래소에 연결된 경우 사용자 계정과 함께 거래소 API를 사용할 수 있습니다. 온전히 온체인의 경우 에이전트는 탈중앙화 거래소(DEX) 스마트 계약을 호출하여 일부 스테이블코인을 0.5 BTC로 교환할 수 있습니다. 에이전트의 자체 암호화폐 지갑이 여기에서 중요한 역할을 합니다 – 이미 스테이블코인을 보유하고 있거나 사용자 지갑의 자금 사용 권한을 미리 부여받았을 수 있습니다. 일부 에이전트는 자체적으로 스마트 계약으로 구현되거나 일련의 스마트 계약을 사용하여 명령을 신뢰성 있게 수행합니다. 다른 에이전트는 오프체인(클라우드 서비스나 봇)에서 실행되지만 온체인에서 작업을 수행해야 할 경우 개인 키를 사용해 트랜잭션을 서명합니다. 모든 경우에서, 블록체인이 에이전트의 선택을 실행하는 레이어 역할을 합니다. Virtuals Protocol은 예를 들어 에이전트를 ERC-20 토큰으로 토큰화하고 온체인 ID를 부여하여 에이전트가 이더리움 기반 애플리케이션과 상호작용할 수 있도록 간단하게 합니다.
학습과 적응: 마지막으로 많은 AI 에이전트는 점점 향상되는 피드백 루프를 가지고 있습니다. 이는 명시적인 학습(새로운 데이터로 모델을 업데이트)이나 암시적인 학습(결과를 기반으로 전략을 조정)을 통해 이루어질 수 있습니다. 에이전트는 사용하던 특정 디파이 풀이 기대에 못 미쳤다는 것을 인지하고 다음에는 이를 피하도록 “학습”할 수 있습니다. 또는 사용자 피드백(“그 조언은 도움이 안 됐다”)을 받고 이를 반영할 수도 있습니다. 이상적인 상황에서는 암호화폐 에이전트가 정적인 알고리즘이 아니며, 상황이 변함에 따라 계속해서 개선되거나 적어도 업데이트된다는 것입니다. 2025년 1분기에 이와 관련된 많은 실험이 이루어지고 있었습니다. 예를 들면, 에이전트가 가격 데이터와 소셜 미디어 감성을 결합한 다중 모달 입력을 사용하여 거래 결정을 더욱 정교하게 만들거나, 체계적인 추론을 위해 “Chain-of-Thought” 프롬프트(인공지능 기법)를 사용하는 경우입니다. 모든 에이전트가 진정한 자기 학습을 하는 것은 아니지만, 행동뿐 아니라 전략 형성에서도 자율성을 높이는 방향으로 이동하고 있습니다.

요약하자면, 암호화폐 AI 에이전트는 AI 기반 인사이트와 블록체인 실행을 결합하여 작동합니다: 목표를 이해하고, 관련 소스에서 데이터를 수집하고, AI 모델을 사용하여 최적의 경로를 결정하고, 그런 다음 트랜잭션이나 계약 호출을 통해 온체인에서 조치를 수행합니다. 이 루프는 지속적으로 기계 속도로 실행될 수 있습니다. 인간은 일반 매개변수나 목표를 설정할 수 있지만, 에이전트는 일상적인 결정부터 즉각적인 결정까지를 처리합니다. 사용자에게는 매우 숙련되고 지치지 않는 디지털 보조자에게 작업을 위임하는 것과 같습니다. 암호화폐 생태계 측면에서는 알고리즘끼리 서로 조정을 하며 활동을 수행하여, 기본적으로 인간과 나란히 자율 경제 에이전트가 시장과 네트워크에 참여한다는 매력적인 발전을 의미합니다.

사용 사례: AI 에이전트가 암호화폐에 적용되는 방식

AI 에이전트가 2025년 1분기에 매우 주목받은 이유 중 하나는 암호화폐 부문 전반에 걸쳐 그들의 잠재적 사용 사례가 매우 넓기 때문입니다. 이러한 것들은 이론적인 아이디어가 아니며 – 초기 구현 단계에서조차 AI 에이전트가 다양한 유용한(때로는 새로운) 기능을 수행하는 것을 목격했습니다. 아래에서는 1분기 말까지 등장한 가장 주목할만한 암호화폐 AI 에이전트의 실제 응용 사례 중, DeFi, 거래, DAO, NFT, 게임에 걸친 것을 탐구합니다.

DeFi: 수익 최적화 및 자동 금융(DeFAI)

탈중앙화 금융은 AI 에이전트에게 비옥한 토양이 되어, AI 기반 자동화와 결합한 DeFi를 “DeFAI”라고 부르는 사람들이 생겨났습니다. 복잡한 수익 농장, 유동성 풀 및 대출 프로토콜의 세계에서 개인 사용자가 항상 최고의 수익률이나 가장 낮은 위험을 추적하기는 극도로 어렵습니다. AI 에이전트가 자율적인 자금 관리자로 나서고 있습니다.

전문가들에 의해 설명된 바에 따르면, 정교한 에이전트는 다양한 DeFi 플랫폼에서 APY, 유동성 심도, 프로토콜 위험을 지속적으로 모니터링하고, 자산을 가장 높은 수익을 얻을 수 있는 곳으로 자동으로 이동시킵니다. 예를 들어, 스테이블코인 예금을 관리하는 AI 에이전트는 더 높은 금리를 찾아 다양한 대출 프로토콜(Compound, Aave, 새로운 플랫폼 등) 사이에서 자금을 변경할 수 있습니다. 동시에 스마트 계약 리스크나 유동성을 평가하여 사기 위험을 피하기도 합니다. 마찬가지로 에이전트는 거래량이 줄어들면 수수료 수익을 극대화하기 위해 DEX 풀에 유동성을 제공했다가 철회할 수 있습니다.

이러한 실시간 최적화는 본질적으로 24/7 수익 농사 봇이지만 정적 스크립트보다 더 똑똑한 결정을 내리기 위해 AI를 사용합니다. 이는 단순한 APR 뿐만 아니라, 플랫폼의 건강 상태, 임박한 거버넌스 변경 사항, 또는 감정 등의 여러 요인을 고려합니다(예를 들어, 보안 문제가 발생한 뉴스가 보도되면 AI 에이전트가 선제적으로 자금을 빼낼 수도 있습니다). 한 Medium 게시물은 “온전히 AI 에이전트에 의해 운영되는 미래형 DeFi 펀드”라는 개념적 사례 연구를 제공했으며, 여기에서 다양한 전문 에이전트가 시장 스캔, 거래, 위험 관리 및 준수 등을 담당합니다. 그런 설정에서, 위험 관리 AI 에이전트는 사용자의 위치를 모니터링하며 변동성이 임계치 이상으로 급격히 증가하면 시스템이 즉시 헤지를 유발하거나 노출을 줄이도록 할 수 있습니다 – 이는 인간보다 더 빠르고 규율 잡힌 반응입니다. 한편 시장 스캔 AI는 가격 피드와 소셜 미디어를 읽어 차익 거래나 유행 기회를 찾고 있으며, 트레이더 AI는 그 정보 기반으로 수천 건의 마이크로 거래를 실행합니다.

그 완전히 자율적인 펀드는 하나의 예시일 수도 있지만, 이미 실제로 존재하는 요소들입니다. 2025년 1분기까지 사용자가 자산을 예치하면 AI 에이전트가 전략을 맡아 처리하는 제품들이 있었습니다. 일부 암호화폐 자산 관리 DApp은 “AI 관리 볼트”를 제공하기 시작하여 자본을 동적으로 할당해 주겠다고 약속했습니다. “수익 에이전트”라는 용어는 수익 집계 업무를 담당하는 에이전트를 가리킬 때 사용되기도 했습니다. 주요 이점은 효율성과 경계입니다: 인간 DeFi 농부들은 잠을 자며 갑작스러운 기회나 경고를 놓칠 수 있지만, AI 에이전트는 항상 경계심을 가지고 있으며 수 밀리초 내에 반응합니다.

물론 AI에게 당신의 돈을 맡기는 것은 신뢰 문제가 있지만, 우리는 이를 나중에 다루겠습니다. 그러나 그 주목은 부인할 수 없는 것이었습니다 – 다수의 DeFi 프로젝트가 AI에 의해 구동되는 전략에 상당한 TVL(Total Value Locked)을 맡긴 사용자들을 보고했습니다. 투자자들은 다중 에이전트 DeFi 워크플로우를 주요 도약으로 보고 있습니다.특히 전문화된 에이전트(최적의 금리를 찾는 에이전트, 리밸런싱을 실행하는 에이전트, Nexus Mutual을 통해 보험을 처리하는 에이전트 등)는 수익 결과와 리스크 관리를 극적으로 개선할 수 있습니다. 이는 데파이에서 "돈 레고"의 개념과 일치하며, 이제 AI로 이들을 연결하고 있습니다.

요컨대, 데파이 내 AI 에이전트는 자동으로 수익을 극대화하고 리스크를 관리하는 것을 목표로 하여 일반 사용자에게도 복잡한 전략의 이점을 누릴 기회를 제공합니다. 이 사용 사례는 전통적인 금융에서 로보 어드바이저와 자동화된 자산 관리자의 직접적인 진화를 이루어졌으며, 암호화폐의 탈중앙화된 빠른 동작 환경에 맞게 업그레이드되었습니다.

트레이딩 및 투자: 자율 트레이더와 분석가

속도와 데이터 분석이 최우선인 분야가 있다면 바로 트레이딩 분야입니다. AI 에이전트가 여기에 큰 영향을 미쳤습니다. 암호화폐 시장은 24/7 전 세계적으로 운영되며 순간적인 결정이 큰 차이를 낳을 수 있습니다. AI 트레이딩 에이전트는 그런 기회를 활용하기 위해 등장해 24시간 전략을 실행하는 지치지 않는 트레이더와 시장 분석가로 기능합니다.

가장 많이 언급된 예 중 하나는 AIXBT입니다. 이 AI 에이전트는 자체적인 크립토 트레이딩 인플루언서가 되었습니다. 보고서에 따르면, AIXBT는 400명이 넘는 최고의 암호화폐 인플루언서들의 의견과 온체인 트렌드를 스캔한 후 X에서 실시간으로 통합된 시장 인사이트를 공유합니다. 이 에이전트의 선택 분석은 매우 인기를 끌어 대규모 팔로잉을 모았고 (일부 데이터에 따르면 2025년 초에는 전체 크립토 트위터 "인지 점유율"의 3%를 차지 했다고 추정됨) 관련 토큰은 $500 million 이상의 평가를 받았습니다. 결과적으로 AIXBT는 정보 차익 거래를 비즈니스로 전환하였으며, 사람들보다 더 빠르게 시장 감정을 소화하여 유용한 조언과 논평을 제공하고, 사람들은 실제 돈으로 해당 에이전트의 "판단"을 가치 있게 평가했습니다.

사회적 피드 외에도, 많은 AI 에이전트는 거래소에서 알고리즘 트레이딩에 직접 참여합니다. 이들은 상대적으로 간단한 AI 예측 모델로 강화된 봇에서부터 매우 복잡한 시스템까지 다양합니다. 자율 트레이더 AI는 실시간 정보(가격, 주문 장부, 뉴스)를 입력받아 초단위 타이밍으로 주문을 실행할 수 있습니다. 꽉 막힌 고빈도 거래 알고리즘과 다르게, AI 구동 트레이더는 전략을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 범위에 갇혔던 시장이 트렌드화되고 있다면, 평균 회귀 전술에서 트렌드 추종으로 전환할 수 있습니다. 이러한 적응력은 뉴스 이벤트 동안의 변동성 차익 거래에 참여한 에이전트들에 의해 선보였습니다. 이들은 NLP를 사용하여 속보를 해석하고, 시장 영향을 예측하며, 순간적으로 포지션을 조정합니다.

개인 트레이딩 어시스턴트로 AI 에이전트를 활용하는 것도 보았습니다. "이더리움을 모니터링하고 빠르게 하락하기 시작하면 내 포지션 중 일부를 매도하고 그렇지 않으면 하락할 때마다 서서히 사들여"라는 지시를 에이전트에게 제공한다고 상상해보십시오. 그런 에이전트가 실행을 처리합니다. 이는 트레이더들이 24/7 차트를 주시하지 않아도 되게 합니다. 일부 암호화폐 거래 플랫폼에서는 AI 봇 스튜디오가 통합되어 사용자가 쉽고 명확한 언어 규칙으로 에이전트를 설정하고 API 키를 통해 거래를 실행할 수 있게 했습니다. GPT-4(및 그 후속 툴)과 거래 API의 결합은 코딩 스킬이 필요 없는 "DIY AI 트레이더"의 새로운 물결을 가능하게 했습니다.

거래에서도 다중 에이전트 설정이 적용되었습니다. 앞서 설명한 대로, 생태계는 시장 스캐너, 거래 실행자, 그리고 위험 관리자의 역할을 각각 실행하는 AI 에이전트를 가질 수 있습니다. 역할을 분할함으로써 각 에이전트는 전문화되어 서로 정보를 공유하거나 명령을 주고받을 수 있습니다. 예를 들어, 한 에이전트는 트위터 감정 분석에만 집중하거나 큰 지갑 이동을 분석하고(고래 알림) 중요한 사건이 발생하면 다른 에이전트에게 신호를 줄 수 있습니다. 예를 들어 “거래소 대규모 입금 감지됨, 매도세 발생 가능성”이라는 신호를 거래 에이전트가 받으면 사전적으로 익스포저를 줄이는 것입니다. 이 모든 과정을 인간의 개입 없이 수행할 수 있으며, 지속적으로 운영하는 자율 거래 시스템을 만들어 냅니다.

실제 사용 사례로, 탈중앙화 거래소(DEX)의 가격 차이를 이용하는 차익 거래 에이전트, 시장 조성을 위한 유동성 관리 에이전트, AI 기반 헤징으로 영원한 선물 포지션을 관리하는 파생상품 거래 에이전트가 있었습니다. 일부 암호화폐 펀드는 심지어 AI 에이전트를 사용하여 전체 포트폴리오를 운영한다고 주장하기도 했으며, 인간은 높은 수준의 전략과 리스크 한도만 설정하고 AI가 특정 거래를 결정합니다. 이러한 AI 트레이더의 성과는 다양하지만, 일부 비공식 보고서에 따르면 이들은 분기에 평균 인간 포트폴리오보다 더 나은 성과를 거두었다고 합니다. 이는 주로 시장 움직임에 즉시 그리고 감정 없이 반응할 수 있는 능력 덕택이었습니다.

결론적으로, AI 에이전트의 거래 사용 사례는 속도, 적응력, 분석 범위에 관한 것입니다. 이들은 항상 켜져 있으며, 감정에 좌우되지 않는 트레이더로서 가격, 뉴스, 사회적 피드, 온체인 데이터를 활용하여 실시간으로 계획을 실행합니다. 2025년 Q1의 변동성 높은 암호화폐 시장에서, 이는 엣지를 찾거나 자신이 시장을 주시하고 있다는 안도감을 찾는 많은 사람들에게 소중했습니다.

탈중앙화 자율 조직(DAO)과 온체인 거버넌스: 의사 결정자로서의 AI 에이전트

탈중앙화 자율 조직(DAO)은 기본적으로 블록체인에서 집단 투표로 자금을 관리하거나 프로토콜을 관리하는 그룹 거버넌스 메커니즘입니다. 흥미롭게도, AI 에이전트가 DAO에 참여하고 심지어 일부를 운영하기 시작했습니다. 이는 조직적 수준에서 자율성에 관한 것입니다: AI 에이전트가 거버너로서 또는 DAO의 핵심 역할을 하여 커뮤니티의 이익을 위해 결정을 내릴 수 있을까요?

눈길을 끄는 사례 중 하나는 이전에 언급한 ai16z입니다. 이 프로젝트는 자율 AI 에이전트가 이끄는 최초의 DAO로 설명됩니다. 실질적으로, ai16z는 벤처 캐피털 방식으로 투자 결정을 내리는 Marc Andreessen의 모델링된 AI 페르소나를 가지고 있습니다. 토큰 보유자는 AI의 능력을 신뢰하며 자본을 현명하게 배분할 것을 믿습니다. 이 에이전트는 일관된 "성격"을 유지하며 여러 플랫폼에서 상호작용하기 위해 Eliza라는 다중 에이전트 시뮬레이션 프레임워크를 사용합니다. 심지어 AI의 제안이 토큰 보유자에 의해 승인되면 거버넌스 투표가 실행됩니다. 이는 기존 DA의 스크립트를 뒤집습니다: 인간이 제안하고 투표하는 대신 자동으로 실행되는 봇이 있는 구조에서, 여기서는 AI가 행동을 제안하면 인간이 이를 승인 또는 반대합니다. ai16z의 토큰 성공( $2B market cap에 도달하고 스테이킹 시 상당한 APY를 제공)적인 인디케이터는 많은 사람들이 이 개념을 매력적으로 느꼈음을 나타냅니다 - 인간 편견 없이 데이터를 기반으로 한 논리적 결정을 내리는 투자 DAO를 AI에 맡기는 것이죠.

완전한 AI 주도 조직 외에도, AI 에이전트는 전통적인 DAO 내 분석가 또는 대리인으로 활용됩니다. 일부 DAO는 수천 개의 제안, 포럼 게시글, 오프체인 토론을 가지고 있습니다 – 이는 한 사람이 추적하기에는 너무 많습니다. AI 에이전트는 거버넌스 제안 요약, 잠재적 영향 평가, 사전 설정된 기준에 따라 자동 투표까지 배치됩니다. 예를 들어, 한 DeFi 프로토콜의 재무 DAO는 모든 자금 요청을 스캔하고 특정 ROI 또는 리스크 기준을 충족하는 것을 표시하여, 그 분석에 따라 자동으로 "예" 또는 "아니오" 투표를 할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 자체적인 판단에 따라 투표하는 대리인 역할을 하며 (개인 또는 신뢰를 부여받은 전체 커뮤니티의 경우), 2025년 Q1에는 몇몇 실험이 있었습니다. 소규모 토큰 보유자가 그들의 투표를 모아 AI 에이전트에게 그들의 이익이 최선이라고 판단하는 방식으로 투표하도록 허용하여 효과적으로 거버넌스에서의 "AI 대리 풀"을 만들어 냈습니다.

또 다른 흥미로운 사용 사례는 AI 재무 관리입니다. DAO는 종종 관리해야 하는 대규모 자금을 보유하며 - 수익 투자, 자산의 다양화, 예산 관리 등의 작업이 필요합니다. AI 에이전트는 재무 관리 역할을 맡고, 커뮤니티에 의해 제공된 가이드라인 하에서 자금을 할당하는 결정을 내릴 수 있습니다. DAO는 "X 개월의 운영 자금을 스테이블 코인으로 유지하고, 낮은 리스크 수익에 Y%, 성장 기회에 Z%를 할당하라"라고 지시할 수 있으며, AI 에이전트는 그러한 정책관하여 시장이 변할 때 조정할 수 있습니다. 이는 커뮤니티의 명령 하에 운영되는 DeFi 사용 사례와 유사합니다.

거버넌스에서 AI의 이점은 다시 한 번 효율성과 데이터 처리입니다. AI 에이전트는 제안에 관한 50개의 게시물을 읽는 데 지루함을 느끼지 않으며 – 이를 초로 요약하고 주요 포인트를 추출할 수 있습니다. 이는 패턴을 탐지할 수 있습니다 (예: "이 제안은 실패한 지난 분기의 제안과 유사하며, 아마도 우려사항은 X, Y, Z일 것입니다"). 이론적으로, 정치나 개인적 이익으로부터 좌우되지 않는 더 객관적인 작동이 가능합니다.

그러나, DAO에 AI에 권한을 부여하는 것은 또한 논쟁의 여지가 있습니다. 코드가 법이라지만 코드가 사회적 및 장기적인 결정의 함의를 진정으로 이해할 수 있을까요? 2025년 Q1 기준, 접근 방식은 조심스러웠습니다: AI 에이전트는 대개 자문하거나 명확히 정의된 작업을 실행하며, DAO를 독단적으로 조율하진 않았습니다 (ai16z와 같은 과감한 실험 제외). 여전히 AI 에이전트가 좁은 역할에서 자신을 증명함에 따라, 커뮤니티는 그들에게 더 많은 신뢰를 부여할 것입니다.생략된 번역 없이 원문을 한국어로 번역하면서 마크다운 링크는 번역하지 않는 포맷으로 결과를 작성하겠습니다.

내용: 더 많은 권위를 가지게 될 것입니다. 2025년 말쯤, AI 에이전트가 작성한 DAO 제안이 커뮤니티가 에이전트의 건전한 결정 기록을 보았기 때문에 통과되는 것을 볼 수 있을 것입니다.

요약하자면, DAO 내 AI 에이전트는 지능적 참여자로서 행동하고 있습니다. 제안 분석 및 투표 대리인에서부터 실험적 조직의 완전한 자율 리더에 이르기까지 다양한 역할을 수행하고 있습니다. 이는 _탈중앙화 자율 조직_에서 "자율적"이라는 것의 의미를 확장하고 있습니다. 실행에서의 자율성뿐만 아니라, 의사 결정에서도 자율성을 가질 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다.

NFT와 창조적 콘텐츠: 창작자와 큐레이터로서의 AI 에이전트

이전 몇 년간의 NFT 열풍은 주로 디지털 예술과 수집품에 관한 것이었지만, AI 에이전트가 새로운 차원을 추가하고 있습니다: 동적 콘텐츠 생성 및 상호작용. 2025년 1분기에는 AI 주도 에이전트가 NFT 및 창작자 경제에서 새로운 콘텐츠를 생성하고 기존 컬렉션이나 커뮤니티를 관리하는 역할을 맡기 시작했습니다.

가장 직관적인 응용 사례 중 하나는 AI 생성 예술 및 수집품입니다. "생성적 NFT 에이전트"와 실험하는 플랫폼들은 특정 기준에 따라 AI가 지속적으로 새로운 NFT 작품이나 음악을 생성하게 해 줍니다. 또한, 트렌드에 반응하기도 합니다. 예를 들어, AI 에이전트가 NFT 시장에서 어떤 스타일이나 테마가 잘 팔리는지 모니터링하고 그러한 작업물을 생성하여 민팅하고 판매를 위해 목록에 올리는 경우도 있습니다. 이는 실질적으로 에이전트를 자율 아티스트로 만듭니다.

일부 NFT 수집가들은 음악 NFT를 작곡하거나 트레이딩 카드 디자인을 만드는 등의 작업을 수행하기 위해 에이전트를 설정합니다. 그런 다음 에이전트는 자동으로 마켓플레이스에 이를 목록에 올리고, 가격을 관리하며 (만약 팔리지 않으면 가격을 내리거나, 수요가 많으면 가격을 올리는), 그 수익을 지갑이나 소유자에게 이전합니다. 생성적 예술 AI 자체는 새로운 것이 아니지만, 온체인 민팅 및 판매 작업을 통합함으로써 AI가 창작할 뿐만 아니라 창작물의 상업화까지 스스로 수행할 수 있는 전체적인 파이프라인을 만들어 냅니다.

또 다른 사용 사례는 NFT 프로젝트의 커뮤니티 관리입니다. 인기 있는 NFT 컬렉션은 종종 Discord/Telegram 커뮤니티를 가지고 있으며, 이들은 관리, FAQ 답변 및 참여를 필요로 합니다. AI 채팅 에이전트는 24/7 커뮤니티 가이드 역할을 하며, 소유자의 질문에 답하고 (예: "NFT 소유자를 위한 다음 에어드롭은 언제인가요?") NFT를 스테이킹하거나 사용하는 방법에 대한 정보를 제공하며, 심지어 이야기 구축을 돕습니다 (일부 NFT 프로젝트는 픽션적 이야기나 스토리텔링을 가지고 있으며, AI 에이전트는 커뮤니티를 더욱 몰입감 있게 만들기 위해 캐릭터로 역할놀이를 할 수 있습니다). AI Agents에 대한 기사는 이러한 에이전트가 암호화 용어와 개념을 단순화하여 신입들에게 교육적 지원을 제공할 수 있음을 지적합니다 – 이는 NFT 커뮤니티에 오도될 수 있는 신입들이 자주 프로젝트를 이해하는데 도움이 됩니다. 이를 통해 인간 관리자가 특히 시간대별로 24시간 내내 활동해야 하는 번거로운 작업 없이도 프로젝트가 지속적으로 커뮤니티를 참여시킬 수 있게 됩니다.

AI 에이전트와 NFT 사이의 교차점으로 가상 인플루언서 또는 AI 주도 인물의 형태도 있습니다. 우리는 이미 트위터에서 AIXBT를 언급했습니다. 우리는 그것을 일종의 NFT라고 생각할 수 있습니다 – 정적인 이미지가 아닌 디지털 인격체로, 팬층과 토큰화된 가치를 가지고 있습니다. 유사하게, Luna와 같은 프로젝트는 Virtuals 플랫폼에서 AI 보컬리스트 및 소셜 미디어 인물을 선보입니다. Luna의 미션은 팔로워를 10만 명으로 늘리는 것이며, 그녀는 심지어 자신의 재정을 사용하여 현실의 예술가에게 그래피티를 의뢰하거나 다른 AI 에이전트를 고용하여 콘텐츠를 생성하도록 합니다.

이는 NFT(고유 디지털 캐릭터)와 AI 에이전트(자율적 행위자)의 경계를 흐립니다. 본질적으로 Luna는 마치 살아 있는 NFT 캐릭터와 같아서 그녀의 유명세와 토큰 가치를 높이기 위해 결정을 내립니다. 유사하게 게임 캐릭터, 가상 우상, 브랜드 마스코트를 대표하는 AI 에이전트를 상상할 수 있으며, 팬들과 상호작용하고 마케팅 이니셔티브를 자동으로 수행할 수도 있습니다. 그들은 자신을 팬들에게 드롭하는 한정 NFT 수집품을 발행할 수도 있습니다. 이러한 자율 가상 인플루언서의 개념은 NFT와 AI 트렌드 모두로부터 발전했습니다.

NFT 수집가나 창작자의 관점에서, AI 에이전트는 포트폴리오 관리 및 발견에도 유용합니다. 에이전트는 소유자의 NFT 컬렉션을 관리할 수 있습니다: 시장 가치를 추적하고, 구매자나 거래 기회를 찾아내며, 취향에 맞는 새로운 드롭을 발견하면 경고하고, 경매에서 설정된 한도 내에서 입찰할 수도 있습니다. NFT 마켓플레이스의 과부하를 고려할 때, AI가 유용한 것을 큐레이팅하는 것은 귀중합니다. 1분기에 일부 서비스는 **AI "고문"**을 제공하여 어떤 NFT 프로젝트가 비정상적인 온체인 활동을 보이는지 알려주었습니다 (고래가 매입하는 경우처럼 가격 상승이 예상될 수 있는 경우).

구체적인 예로 Kuroro Wilds 게임은 (Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gaming에서 인용) 플레이어보상 캠페인의 일환으로 AI 에이전트를 사용했습니다. 이 RPG 게임에서 캠페인의 AI 에이전트(또는 AI 시스템)는 퀘스트와 소셜 태스크를 완료하는 플레이어를 모니터링하고, 이를 통해 포인트를 지급받아 KURO 토큰으로 변환할 수 있습니다. 이는 본질적으로 AI 주도의 보상 분배 메커니즘으로, 수천 명의 플레이어가 수동으로 관리하기에는 지루할 수 있는 행동을 알고리즘적으로 확인하고 보상을 분배해 진정한 플레이어 참여를 보장합니다. 이는 참여 플레이어 수에 따라 적응하는 동적이고 반응적인 보상 시스템을 창출하여 에어드롭을 더 참여적이고 공정하게 만듭니다. 광범위한 의미에서, 어떤 NFT나 게임 프로젝트든 에이전트를 유사하게 고용하여 보상 프로그램, 에어드롭, 또는 실시간 게임 내 경제를 관리할 수 있습니다.

요약하자면, NFT 및 창작적 암호화 분야의 AI 에이전트는 창작자, 큐레이터 및 관리자 역할을 하고 있습니다. 예술, 음악, 이야기 콘텐츠를 생성하고, 커뮤니티와 항상 연결 상태를 유지하며, 디지털 수집품의 수집 및 분배를 최적화합니다. 이는 정적인 미디어를 넘어 마치 생명이 있는 개체나 서비스에 가까운 것으로 NFT에 새로운 생명을 불어넣습니다. 이는 메타버스의 발전적인 개념에 매우 적합합니다.

게임 및 메타버스: 자율적인 게임 참가자들

블록체인 게임 및 메타버스 플랫폼도 동적이고 상호작용적인 세계를 만들기 위해 AI 에이전트를 수용하기 시작했습니다. 게임은 본질적으로 복잡한 규칙 체계입니다 - AI가 탐색하고 최적의 전략을 찾거나 지능적인 캐릭터를 시뮬레이션하기에 이상적인 놀이 공간입니다. 2025년 1분기에 우리는 암호화 게임에서 플레이어와 비플레이어 캐릭터(NPC) 로서의 AI 에이전트의 초기 사용 사례를 보았습니다.

플레이어 측면에서는, AI 에이전트가 사용자를 대신하여 플레이투언(P2E) 게임을 플레이하여 보상을 얻을 수 있습니다. 이는 봇팅처럼 들릴 수 있지만 (그리고 실제로 미세한 경계선을 넘습니다), 일부 게임은 특정 형태의 자동화를 허용하거나 장려합니다. 예를 들어 일상 작업이 토큰을 얻는 가상 세계 게임에서 사용자는 AI 에이전트를 배치하여 이러한 작업을 지속적으로 수행할 수 있습니다. 기본 매크로와의 차이점은 AI 에이전트가 실제로 게임의 메커니즘을 배워 플레이 스타일을 최적화할 수 있다는 것입니다. 심지어 게임 내 경제에서 새로운 전략이나 차익 거래 기회를 발견할 수도 있습니다. AI 에이전트가 여러 게임 계정을 운영하여 거래 가능한 게임 내 토큰을 생성하는 경우도 있었고, 이는 실질적으로 자율적인 "장학금" 역할을 합니다 (Axie Infinity 시절에서 빌린 용어). 그러나 게임 개발자들은 무분별한 에이전트 사용이 게임을 불균형하게 만들 수 있으므로 신중하게 접근합니다. 따라서 게임 내 에이전트를 설계적인 방식으로 통합할 때 더 흥미로운 응용이 가능합니다.

예를 들어, 앞서 언급한 RPG Kuroro Wilds는 보상 시스템으로 AI 에이전트를 사용했으며, 이는 게임 내 AI 주도 캐릭터의 길을 열어줄 수 있습니다. Kuroro Wilds의 설명서에서 이야기 및 퀘스트가 흥미롭다고 강조되어 있습니다. AI 에이전트가 일부 몬스터나 퀘스트제공자를 제어하여 플레이어의 행동에 적응하는 것을 상상할 수 있습니다. Kuroro 자신이 그것을 완전히 구현하지 않았다 해도, 다른 프로젝트들이** AI 동력의 NPC**가 사용될 가능성을 암시했습니다. 블록체인 게임 내 NPC 에이전트는 플레이어의 행동에 따라 난이도나 대사를 조정할 수 있습니다. 블록체인 게임은 자주 지속적인 자산을 가지고 있기 때문에 (NPC가 토큰이나 NFT를 드롭할 수 있는 것처럼), 공급/수요에 따라 드롭을 조절하기 위해 AI를 사용하는 것은 게임의 경제가 균형을 유지하는데 도움이 될 수 있습니다.

다른 분야는 메타버스 플랫폼입니다 – 종종 NFT와 연결된 공유 가상 공간입니다. AI 에이전트는 이들 세계에서 가상 비서나 안내자로 사용됩니다. 예를 들어 가상 갤러리에 들어가면, AI 에이전트가 환영하고, 작품에 관한 질문에 대답하고 (IPFS나 NFT의 블록체인 출처에서 정보를 추출함), 스마트 계약을 통해 구매를 안내합니다. 본질적으로, 그들은 메타버스의 "AI 현지인"으로 활동하여 세상을 더 생동감 있게 만듭니다. 실제 사람들이 동시에 로그인하지 않는다며 많은 메타버스 공간이 비어 보인다면; 에이전트는 24/7 존재하여 그 공백을 메울 수 있습니다.

Axie Infinity와 같은 게임은 이미 역사적으로 자동화된 스크립트를 사용했지만, 2025년 1분기의 에이전트는 훨씬 더 발전된 기능을 가지고 있습니다 – 그들은 실제로 전략을 개발할 수 있습니다. 커뮤니티에서는 AI 에이전트가 블록체인 게임에서 우수한 성과를 내기 위해 강화 학습으로 훈련될 수 있는 가능성에 대해 이야기가 있었습니다. 이는 한날 AI 체스 토너먼트와 유사한 블록체인에서 토큰을 걸고 AI 대 AI 경쟁을 관전하는 새로운 스포츠로 이어질 수도 있습니다. 초기 실험들에서는 AI가 학습 거래 카드 스타일의 블록체인 게임에서 AI 에이전트는 인간 플레이어가 발견하지 못한 새로운 카드 콤보를 찾습니다. 이러한 탐험은 게임 메타를 풍부하게 하거나 개발자가 특정 자산의 강력한 정도를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

요약하면, 게임에서 AI 에이전트는 도우미이자 도전자로서 사용할 수 있습니다 – 토큰 획득이나 반복적인 퀘스트와 같은 지루한 부분을 자동화해 주거나, 게임의 일부가 될 수 있습니다 (스마트 NPC, 동적 이벤트). 궁극적인 비전은 AI 구동 콘텐츠와 캐릭터로 게임이 대체로 자율적으로 운영되는 것입니다. 이는 탈중앙화의 정신과 잘 맞아떨어집니다 – 원래 개발 팀이 물러나더라도 AI 에이전트가 게임 세계를 계속 살아있고 흥미롭게 유지하는 상상을 해보세요.

아직 초기 단계이지만, 2025년 1분기는 AI 에이전트가 Web3 게임을 더 자율적이고 몰입감 있는 경험으로 전환할 수 있는 가능성을 보여주었습니다. 이때 만나게 되는 모든 캐릭터가 사람이 아닐 수 있지만, 여전히 흥미롭고 생태계에 유익할 수 있습니다.

이 분야를 선도하는 주요 플랫폼, 프로젝트, 그리고 AI 에이전트 토큰

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AI 에이전트 트렌드가 떠오르면서, 인프라를 제공하는 것에서 투자자들이 몰려드는 인기 있는 토큰을 발행하는 것에 이르기까지 다양한 방법으로 기여하는 특정 플랫폼과 프로젝트가 이 새로운 생태계의 중추로 부상했습니다. 2025년 1분기에 AI 에이전트 공간을 형성하는 주요 플레이어와 토큰을 다음과 같이 강조합니다:

Virtuals Protocol (VIRTUAL): AI 에이전트 폭증의 시발점으로 자주 언급되는 Virtuals는 AI 에이전트를 온체인에서 생성, 배포, 수익화할 수 있는 탈중앙화 플랫폼입니다. Virtuals는 모듈형 구성 요소를 사용하여 에이전트를 최소한의 코드로 구축할 수 있는 **GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities)**라는 프레임워크를 제공합니다. 본질적으로 사용자는 AI 에이전트를 설계(그 임무 정의, 언어나 비전과 같은 AI 모델 연결, 허가 및 예산 설정)하고 Virtuals에서 ERC-20 토큰으로 민트할 수 있습니다. 각 에이전트 토큰은 그 에이전트의 주식/인스턴스를 나타냅니다. 이 토큰화된 AI 에이전트의 혁신은 핵심적입니다 – 이는 에이전트가 소유되고 거래되며 자체적인 마이크로 경제를 가지게 할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 에이전트가 인기가 있거나 수익성이 있는 경우, 그 토큰의 수요는 증가하여 보유자에게 혜택을 줍니다. Virtuals는 여러 개발자가 에이전트에 협력하여 그 수익을 공유할 수 있는 공동 소유 모델도 도입했습니다.

2024년 말에서 2025년 1월까지 Virtuals는 대규모 성장을 보였습니다. 그들의 원시 토큰 VIRTUAL은 약 850% 상승하여 1월에 최고점을 찍었으며, 보고 시점에는 약 $800M의 시장 자본화로 약 $1.22에 거래되고 있었습니다. 이는 시장 가치에서 두 번째로 큰 AI 에이전트 관련 토큰이 되게 했습니다. 이 성장은 주요 생태계 이정표에 의해 촉진되었습니다: 그들은 공동 소유를 위한 Coinbase의 Base 체인에서 기능을 출시했고, Virtuals에서 구축된 여러 AI 에이전트는 엔터테인먼트에서 바이럴 인기를 얻었습니다 (앞서 언급한 Luna 가수와 같은 예입니다). 덧붙여, Virtuals는 AI 론치패드로 운영됩니다 – CLANKER, VVAIFU, MAX와 같은 프로젝트는 Virtuals를 사용하여 그들의 에이전트를 시작하여 프로토콜 수익을 $60 million 이상에 기여했습니다. 요컨대, Virtuals는 AI 에이전트에 대한 주요 플랫폼으로 혁신이 일어나고 있으며, 이는 그 토큰과 네트워크에 가치를 부여합니다.

ai16z (AI16Z token): 이 프로젝트는 유명한 VC의 이름을 차용하는 동시에 AI가 관리하는 DAO라는 모델로 주목받았습니다. 2024년 말에 출범한 ai16z는 탈중앙화 벤처 펀드의 운영 책임자로 Marc라는 별명을 가진 AI 에이전트를 배치했습니다. 이 에이전트는 전략을 유지하며 플랫폼 간 결정을 조정하기 위해 Eliza 다중 에이전트 프레임워크를 사용합니다. AI16Z 토큰은 거버넌스와 유틸리티 역할을 모두 하며, 보유자는 제안에 투표할 수 있고 토큰은 생태계 내의 거래에 사용됩니다. 이 프로젝트는 참가를 장려하기 위해 11억 개의 고정 공급을 설정하고, ai16zPOOL을 통해 31.4% APR의 높은 스테이킹 수익률을 제공하고 있습니다.

2025년 1월에는 ai16z의 시장 자본화가 20억 달러로 증가하여 엄청난 관심을 반영했습니다. 이는 커뮤니티가 AI가 관리하는 펀드의 개념에 투자할 의향이 있음을 보여주었습니다 – 본질적으로 알고리즘이 스타트업 투자 또는 거래 기회를 식별하고 실행할 수도 있음을 믿는 것입니다. ai16z의 성공은 또한 AI 에이전트의 다중 체인 측면을 강조했습니다: Solana에서 운영되며, 이 움직임이 Ethereum 또는 단일 체인에 국한되지 않음을 보여주었습니다. Solana의 높은 처리량을 사용하여 필요할 때 ai16z 에이전트가 신속한 거래를 수행하는 데 도움이 되었을 가능성이 큽니다. 전반적으로 ai16z는 자율 조직이 존재할 수 있다는 증거로, AI가 사실상 CEO 역할을 하며, 암호화폐 커뮤니티도 이에 상당한 가치를 부여할 것입니다.

Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET): 2025년의 주요 플레이어 중 일부는 새로운 것이 아니었습니다. **Fetch.ai (FET)**는 AI 에이전트 프레임워크와 네트워크를 구축해 오던 중 2025년에 SingularityNET, Ocean Protocol과 함께 **Artificial Superintelligence Alliance (ASI Alliance)**를 구성하게 되었습니다. 이 협업은 각각의 강점을 결합하는 것을 목표로 했습니다: SingularityNET은 탈중앙화 AI 마켓플레이스 및 AGI 연구에서 전문성을 가져오고, Fetch.ai는 에이전트 기술 및 툴링(e.g., their agent-based DeltaV platform)을 기여하며, Ocean은 AI 훈련 데이터의 인프라 및 마켓플레이스를 제공합니다. 이 연합은 _탈중앙화 AI 개발_의 최전선에 위치하고 있습니다. 암호화폐 에이전트의 맥락에서, 연합과 특히 Fetch.ai의 기술은 에이전트를 더욱 스마트하게 만들고 네트워크 전반에 걸쳐 상호 운용 가능하게 만드는 데 필요한 기초 도구를 제공합니다.

Fetch의 토큰 FET는 그 당시 가장 큰 시장 자본화를 가진 AI 에이전트 토큰으로 강조되었습니다. 이는 Q1까지 Virtuals보다 더 큰 가치를 지닌 것으로 나타났습니다. (사실, FET와 SingularityNET의 AGIX 토큰은 일반적인 AI 내러티브와 관련하여 상당한 랠리를 했습니다). 연합의 목표는 AGI (Artificial General Intelligence)를 탈중앙화된 방식으로 추구하는 것입니다. 이는 장기적으로 큰 목표이지만, 현재의 그들의 플랫폼은 실용적인 에이전트에 사용되고 있습니다 – 물류 최적화에서 DeFi의 예측 오라클까지. Ocean의 Predictoor 제품은 여섯 달 동안 $800M의 데이터 마켓플레이스 볼륨을 처리해, 이러한 인프라 프로젝트가 운영되는 규모를 보여줍니다. 이는 유용한 정보를 AI 에이전트에 피딩합니다. 요약하자면, ASI Alliance와 FET 토큰은 암호화 AI 에이전트의 인프라 및 연구 중심의 부분을 대표하며 – 덜 과장되지만, 다른 사람들이 구축할 수 있는 최고급 AI 모델을 제공합니다.

OriginTrail (TRAC): 처음 봤을 때, OriginTrail은 공급망 및 Web3 데이터에 관한 것이지 AI 에이전트가 아닙니다. 그렇다면 '살펴볼 AI 에이전트 토큰'에 포함되는 이유는 무엇일까요? 이유는 좋은 데이터가 좋은 AI의 연료이기 때문입니다. OriginTrail의 탈중앙화된 지식 그래프 및 검증 가능한 데이터 플랫폼은 신뢰할 수 있는 정보를 필요로 하는 AI 에이전트의 백본으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 기업 공급망 최적화에 사용되는 AI 에이전트는 OriginTrail을 통해 인증된 데이터를 가져와 결정을 내릴 수 있습니다. OriginTrail의 대기업 (Oracle, BSI 등)과의 파트너십은 그 데이터가 그러한 산업에서 AI 구동 자동화에 사용될 수 있음을 시사합니다. TRAC 토큰은 네트워크 상의 데이터 제공과 데이터 무결성을 보장하기 위해 스테이킹 및 보상으로 사용됩니다. AI 에이전트가 공급망 프로비넌스 검증 또는 물류 자동화 같은 과제를 맡게 되면서 (이런 분야에서는 AI + 블록체인이 명확한 가치를 가집니다), OriginTrail 같은 프로젝트는 필수적인 네트워크 기반이 됩니다. 2025년 1분기 기준으로 TRAC의 중요성이 인식되어, 건강한 시장 자본화를 유지했습니다 (화려한 에이전트 플랫폼만큼 크지는 않지만, 솔리드한 장기 베팅입니다). 500M의 최대 공급과 네트워크 내 사용을 장려하는 토큰 경제로, AI 에이전트가 검색 가능한 신뢰할 수 있는 데이터가 필요한 실제 기업 사용 사례로 확장한다면 TRAC은 성장할 것입니다. 이 프로젝트는 'Web3의 Google'이 되려는 비전을 가지고 있으며, 이에 따라 그 지식 그래프 조회가 필요한 AI 에이전트들이 이를 많이 활용할 것입니다.
기타 주목할 만한 것들: 기타 떠오르는 이름들이 있습니다: ChainGPT는 온체인 분석 및 심지어 코미디 콘텐츠에 맞춘 AI 에이전트를 출시했습니다. (LinkedIn 게시물에 따르면, 시장 정보에 관한 두 번째 에이전트를 발행하여 Web3 '코미디언'으로서 참여도를 증가시키고자 했습니다). BULLY는 Virtuals 생태계에서 AI 내러티브와 밈 문화를 결합한 'AI 에이전트 밈 코인'의 예로 언급되었습니다. 기술적으로 혁신적이지는 않지만, 이러한 밈 에이전트는 커뮤니티와 유동성을 빠르게 끌어들입니다, 하지만 높은 위험이 따릅니다. 또한 AI 전문 암호화 프로젝트(코르텍스, 뉴메라이 등)의 더 넓은 범주도 있으며, 이들은 꼭 에이전트는 아니지만 관련이 있습니다. 언급할 만한 점은, 일부 주류 암호화 프로토콜도 AI 통합을 시작했다는 것입니다 – 1분기 말까지, Uniswap과 같은 것들이 포함될 것이라는 암시가 있었습니다.고려되고 있는 AI 기반 인터페이스 어시스턴트 등, 주요 기업들이 자체 토큰 출시에 이르지 않고 에이전트 기술을 어떻게 통합할 수 있는지를 보여주는 내용입니다.

AI 에이전트를 이끄는 주요 트렌드 및 기술

2024년 말과 2025년 1분기에 여러 중요한 트렌드 및 기술 개발이 수렴하면서 암호화폐에서 AI 에이전트의 부상을 촉진했습니다. 이를 이해하는 것은 왜 지금 이러한 현상이 일어나는지 그리고 앞으로의 방향성을 이해하는 데 도움이 됩니다.

AI의 "아이폰 모먼트": 고급 모델 및 오픈 소스 혁신

AI 에이전트는 AI 모델 역량의 급속한 발전으로부터 크게 이익을 얻었습니다. 많은 전문가들은 2024년 말/2025년 초를 AI의 "아이폰 모먼트"라고 부릅니다. 이 시점에서 AI 기술은 사용자 친화적이고 강력해져 대중적 수용을 촉발할 수 있게 되었습니다. 두 가지 발전이 두드러집니다:

대형 언어 모델(LLM)의 새로운 경지 도달: OpenAI의 GPT-4가 높은 기준을 설정한 후, 오픈 소스 커뮤니티는 Llama 2 및 DeepSeek-R1과 같은 모델로 응답했습니다. 후자는 DeepSeek이라는 중국 스타트업이 개발했으며, 탑 미국 모델과 동등한 성능을 발휘하면서도 실행 비용은 극히 적었습니다. 2025년 1월에 출시된 DeepSeek-R1은 OpenAI의 비교 모델보다 20~50배 저렴하게 사용할 수 있다고 칭찬받았습니다. 이는 게임 체인저입니다. 갑자기 적당히 복잡한 AI 에이전트를 실행하는 것이 경제적으로 실현 가능해졌습니다. _Switchere의 DeepSeek 분석_은 R1을 채택하는 것이 AI 에이전트 플랫폼이 비용을 줄이고 과대 광고가 아닌 유용성에 초점을 맞추는 데 중요한 요소가 될 것이라는 점을 강조했습니다. 실제로 프로젝트들은 R1이나 유사 모델들을 신속히 통합했습니다. 예를 들어, DeepSeek 기반의 커스텀 모델을 사용하는 첫 번째 AI 에이전트 물결이 높은 성능을 저렴하게 달성할 수 있다는 증거로 출시되었습니다(First Blockchain AI Agent Integrates Custom DeepSeek Model).

더 넓은 의미에서 AI는 더 이상 병목 현상이 아닙니다. 이제 에이전트가 보유한 논리, 언어 이해, 멀티태스킹의 질이 2022년 시대의 모델들보다 몇 배 뛰어납니다. 이는 에이전트가 더 복잡한 작업을 자율적으로 처리할 수 있음을 의미합니다(진정으로 유용하게 만듦). 또한 공간을 민주화합니다. 작은 개발 팀도 파산하지 않고 최첨단 모델을 통합할 수 있으며, 종종 HuggingFace와 같은 오픈 프레임워크를 사용합니다.

멀티모달 및 전문화된 AI 프레임워크: 더 나은 모델과 함께 에이전트 운영을 위한 프레임워크가 등장했습니다. 예를 들어, Eliza 프레임워크는 멀티 에이전트 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 여기에서 에이전트는 서로 다른 환경에서 정체성과 지식을 유지합니다. Chain-of-Thought (CoT) 및 Tree-of-Thoughts와 같은 기술이 에이전트의 이유에 통합되어 의사 결정의 깊이를 개선했습니다. 이는 에이전트가 문제를 더 효과적으로 하위 작업으로 나누는 데 도움이 되었습니다(예: "새로운 토큰을 분석하고, 사기인지 결정하고, 투자 전략을 수립하세요"). 에이전트는 또한 벡터 데이터베이스를 사용하여 **복원-증강 생성(RAG)**을 시작했으며, 이는 LLM의 고정된 컨텍스트 창에 제한되지 않고 관련 정보를 실시간으로 가져올 수 있음을 의미합니다. 이 모든 것이 결합되어 AI 에이전트는 이전보다 더 스마트하고 신뢰할 수 있으며 실시간 작업에서 더 나은 성능을 발휘하게 되었습니다.

이러한 AI 발전의 결과는 명확합니다. 2025년에는 자율적인 암호화폐 에이전트가 실제로 실용적으로 되었습니다. 이전에는 모델 한계로 인해 에이전트가 자주 실패하거나 잘못된 정보를 제공할 수 있었습니다. 이제는 GPT-4 수준의 인지능력과 비용 효율적인 방법을 통해 에이전트가 적어도 정의된 도메인 내에서 인간 전문가가 할 수 있는 일을 진정으로 모방할 수 있게 되었습니다. 이는 기업가와 개발자들이 다양한 틈새 분야에서 에이전트를 시도하도록 자극했으며, AI가 이를 처리할 수 있다는 자신감을 주었습니다.

다중 에이전트 시스템 및 오케스트레이션

개별 AI 에이전트가 더욱 역량을 발휘하면서, 복잡하고 다단계의 프로세스를 처리하기 위해 다중 에이전트 시스템으로 연결하려는 새로운 트렌드가 부상했습니다. 모든 것을 하려는 하나의 거대한 AI 대신, 협력하는 전문화된 에이전트의 앙상블을 만듭니다. 이 아이디어는 AI 연구에서 오랫동안 있어왔지만, 암호화폐는 이를 구현하기에 독특한 실험장이 됩니다. 에이전트가 온체인에서 투명하게 거래하고 통신할 수 있기 때문입니다.

2025년 1분기에는, 예를 들어 DeFi 플랫폼이 서로 다른 역할을 위해 서로 다른 에이전트를 배포하는 디자인을 볼 수 있었습니다: 대출 시장 모니터링에 특화된 에이전트, 부채 재융자 실행에 특화된 에이전트, 수익 농사에 특화된 에이전트 등이 사용자 통합 목표를 보장하는 "관리자" 에이전트나 조정 스마트 계약에 의해 효과적으로 이러한 에이전트를 팀으로 오케스트레이션하는 우산 전략 하에 있었습니다.

업계 전문가들은 오케스트레이션된 다중 에이전트 워크플로가 블록체인에서 AI의 다음 큰 도약이 될 것으로 기대하고 있습니다. 투자자들은 _중개 소프트웨어 및 다수의 에이전트를 조정하는 프로토콜을 구축하는 팀_을 주목하고 있습니다. 여기에 에이전트가 소통하는 표준화(lip2p 프로토콜 같은 것 사용하거나 온체인 이벤트 사용) 논의 과제 중복 상황에서의 충돌 해결 등이 포함됩니다.

구체적인 방향으로는 AI 에이전트 마켓플레이스 – 오픈 마켓에서 에이전트가 하위 작업을 위해 다른 에이전트를 고용할 수 있는 경우를 상상해보세요. 이는 몇몇 가상 시나리오에서 일어났습니다: 예산이 있는 에이전트가 요청을 게시("내 게시물에 사용할 이미지를 만들어야 합니다, 0.01 ETH를 드리겠습니다")하고 이미지 생성에 특화된 다른 에이전트가 이를 이행합니다. 모든 것이 자동화됩니다. 이는 사실상 온체인에서 자율 서비스 경제를 만듭니다. HyperSDK(여기서는 예시로 가정한 이름)와 같은 일부 프로젝트는 이 같은 에이전트 간 상업 거래를 신뢰할 수 있게 하는 플랫폼이 될 수 있습니다.

또 다른 측면은 에이전트 발사대 및 인큐베이터로, 가상 사례와 관련이 있습니다. AI 발사대의 아이디어는 새로운 에이전트를 시장에 출시하는 과정을 간소화합니다. 초기 자본을 제공하는 DAO나 투자자들과 같은 최초 자율조직 및 투자자 제공}하여 인프라를 공유합니다. CLANKER, VVAIFU, MAX와 같은 토큰을 가진 여러 발사대 프로젝트가 새로운 에이전트 아이디어의 자금 조달 및 홍보에 주력하고 있습니다. 이들은 회전자를 만듭니다: 안정에 있는 하나의 에이전트가 블록버스터 히트가 될 경우(모두가 사용하고 싶어 하는 매우 유용한 거래 봇과 같은), 발사대의 토큰과 평판이 급상승하고 이는 더 많은 인재와 자금을 끌어들이고, 등등. 주의할 점은 이러한 것이 "블록버스터 프로젝트"의 파이프라인을 필요로 하며, 그렇지 않으면 대형 히트 작품들 사이에 관심이 사라질 수 있습니다.

마지막으로, 벤치마크링 및 평가가 더욱 중요해졌습니다 – 우리가 에이전트 A가 에이전트 B보다 과업에 대해 더 우수하다는 것을 어떻게 알 수 있을까요? GAIA 벤치마크 같은 도구가 실제 문제를 해결하는 AI 에이전트를 테스트하기 위해 개발되었습니다. 하나의 결과로, Eliza 프레임워크는 GAIA에서 약 19.4%를 기록했으며, 이는 최고는 아니지만, Web3 사용 사례에 대한 견고한 역량을 입증했습니다. 이러한 지표는 개선을 유도하며, 투자자들에게 에이전트 기술이 정말 혁신적인지 아니면 단지 마케팅에 불과한지 평가할 수 있는 방법을 제공합니다.

요약하자면, 다중 에이전트 시스템 및 오케스트레이션은 AI 에이전트를 확장 가능하고 모듈화 가능하게 만듭니다. 하나의 일반가가 아니라, 전문화된 에이전트 팀이 조정되어 전체 성능을 더욱 높이는 추세입니다 - 이는 인간 사회에서의 복잡한 조직의 작동 방식과 매우 유사하지만, 여기서 "직원"들이 AI 프로그램입니다. 2025년 1분기에 이와 관련된 발사대 및 프레임워크의 기초 작업이 이루어졌으며, 성공 사례들이 나타나는 만큼 가속화될 가능성이 높습니다.

블록체인 기술과의 심층 통합 (DeFi, 스마트 계약, 오라클)

블록체인 기술이 AI 에이전트가 실제로 무언가를 할 수 있게 해줌에 따라, AI 에이전트는 번성할 수 밖에 없습니다. 1분기의 트렌드는 AI 에이전트가 암호화 기술 스택의 다양한 부품과 심화되어 더 효율적이고 안전한 행동을 가능하게 하는 방향으로 진행되었습니다:

더 똑똑한 오라클 및 데이터 피드: 에이전트는 데이터에 의존하며, API3, Chainlink와 같은 프로젝트는 AI 사용을 위해 오라클 서비스를 맞춤화하기 시작했습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 가격뿐만 아니라 변동성 지수, 사회적 감정 지수 등도 통합된 맞춤 피드가 필요할 수 있습니다. 오라클 네트워크는 에이전트가 온체인에서 구독하고 각 업데이트에 대해 토큰으로 지불할 수 있는 복합 데이터 제품을 제공하기 시작했습니다. 이 시너지 효과는 에이전트가 고품질 데이터로 행동한다는 것을 보장합니다. 그에 대한 대가로, 일부 AI 에이전트는 스스로 오라클을 강화하는 데 사용되었습니다 – 예를 들어, Chainlink는 AI를 실험하여 이상치 데이터 포인트나 오라클 조작 시도를 실시간으로 감지하는 AI 감시견으로써 오라클 보안을 개선했습니다.using broad pre-approval methods instead of requiring real-time user consent all the time. Essentially, blockchain infrastructure is becoming more synchronized with AI-driven transactions for ease of execution.
AI Agents을 위한 전용 체인과 프로토콜: "Agent Chains"라는 개념이 있습니다. 이는 AI 에이전트 활동에 최적화된 블록체인이나 서브넷입니다. 예를 들어, 한 네트워크는 빠른 최종 완료와 높은 처리량을 우선시하여 에이전트들이 높은 지연 시간이나 비용 없이 빈번하게 상호작용할 수 있도록 합니다. 일부 프로젝트는 AI 에이전트 집단을 호스팅하기 위한 사이드체인을 출시할 계획을 암시하기도 했습니다 (합의단계에서 에이전트 통신 프로토콜에 대한 내장 지원이 있을 수 있습니다). 1분기에는 아무 것도 라이브로 출시되지 않았지만, 이 개념은 존재하며 2025년에 구체화될 가능성이 있습니다.
디플레이션 혹은 효용 중심의 토큰 모델: 에이전트 플랫폼을 위한 토크노믹스의 동향은 토큰 가치가 실제 사용과 연결되는 것을 보장하는 것입니다. 예를 들어, Virtuals는 더 많은 에이전트와 공동 소유자가 있을수록 VIRTUAL이 더 많이 필요하거나 수수료로 소모되는 경우, 활동에 기반한 토큰 가치 상승을 경험했습니다. 또 다른 예로는 에이전트를 생성하거나 운영하기 위해 플랫폼 토큰을 스테이킹해야 하는 요구 사항이 있습니다 (스팸 에이전트를 억제하기 위해 어느 정도의 이해를 가지도록 보장합니다). 따라서 AI 에이전트 토큰은 활동 중인 에이전트와 그 에이전트의 성공에 따라 토큰 수요가 확장되는 모델을 점점 더 채택하고 있습니다, 이는 순수한 투기적 사용이 아닙니다. 이는 DeFi에서 차용한 경향으로 (예를 들어, DEX 토큰은 거래 수수료로 가치를 축적합니다), 유틸리티를 포함하여 하이프 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.
보안 프레임워크 및 샌드박스: AI 코드가 자금을 제어할 때의 위험성을 인식하여 일부 프로젝트는 샌드박스 환경과 에이전트를 위한 안전 장치를 구현하고 있습니다. 예를 들어, 에이전트의 스마트 계약 지갑은 하루에 X 금액 이상 보내지 못하거나 비정상적인 행동이 감지되면 비상 회로 차단이 발동되는 규칙을 가질 수 있습니다. 이러한 조치는 무단 또는 해킹된 AI가 모든 것을 한 번에 철회하지 못하게 하기 위한 방안으로 보안 서클에서 논의되었습니다. 추가적으로, 감사 도구가 AI 에이전트의 논리까지 확장되어 스마트 계약 코드뿐만 아니라 전략이나 학습 데이터를 감사를 통해 악의적인 백도어가 없는지 확인하고 있습니다. 이는 아직 발전 중이지만 블록체인의 보안 사고방식을 AI 에이전트 영역에 통합하기 위한 중요한 단계입니다.

본질적으로, 블록체인 기술과 AI 에이전트는 함께 진화하고 있습니다 - 블록체인은 에이전트가 작동할 수 있는 레일과 안전 장치를 제공하며, 에이전트 사용의 증가가 새로운 블록체인 기능이나 프로토콜 설계에 영향을 미치고 있습니다 (더 많은 유연성, 더 많은 안전성, 더 많은 데이터 가용성). 이 긍정적인 사이클은 “Agentic Web”을 현실적인 가능성으로 만드는 주요 경향입니다.

커뮤니티와 문화적 현상: 밈, 하이프, 교육

어떠한 암호화폐 트렌드도 문화적 요소 없이는 완전하지 않습니다. AI 에이전트는 순수 기술의 진공 상태에서 떠오른 것이 아니라, 커뮤니티의 매혹, 밈 문화, 그리고 보다 넓은 이야기 sense에 의해 촉발되었습니다.

밈의 힘: “자율 에이전트”의 개념은 밈과 의인화에 잘 맞았습니다. 트위터의 암호화폐 사용자들은 밤중에 코인에 투자하는 “AI degens”나 밈을 퍼뜨리며 “신의 일”을 수행하는 에이전트를 농담거리로 만들었었습니다 (Truth Terminal처럼). 에이전트 테마를 탑재한 밈코인이 등장했는데 – 예를 들어, 실제 AI는 없지만 공부를 끌기 위해 AI 관련 유행어로 이름 붙여진 토큰 (이것은 “Inu”라는 이름을 가진 모든 코인이 밈 열풍 동안 폭발했을 때와 유사했습니다). 토론에서는 우리가 밈 주도 하이프 단계를 지나갔을다는 암시가 있었으며. BULLY (Virtuals 생태계 밈코인) 같은 프로젝트는 _커뮤니티 지원과 트렌디함으로 번창하는 AI 에이전트 밈코인_의 예시로 급속한 바이럴 가능성을 보여주었습니다. 이러한 코인 중 대다수는 오래가지 않겠지만, 갑작스럽게 캐주얼한 거래자들마저 “AI 에이전트”라는 유행어를 알게 되었고, 이는 흥미의 사이클을 더욱 부추겼습니다.
교육과 접근성: 흥미롭게도 긍정적 경향은 많은 AI 에이전트 프로젝트가 동시에 암호화폐와 AI에 대해 사용자들을 교육시키는 데 투자했다는 것입니다. AI 에이전트는 종종 채팅 인터페이스를 가지고 있기 때문에, 신규 사용자가 에이전트에게 질문하고 배우는 것이 쉬웠습니다. 예를 들어, 누구든지 스테이킹에 관해서나 DeFi 플랫폼을 사용하는 법에 대해서 그 플랫폼에 통합된 AI 에이전트와 대화하여 배울 수 있었습니다. 이로 인해 더 많은 사람들이 참여할 수 있게 되었고 – 수십 개의 문서를 읽을 필요 없이, 단지 AI 어시스턴트에게 질문하면 되는 상황이 되었죠. 따라서 더 많은 플랫폼이 AI 에이전트를 프론트엔드나 지원으로 포함하면서, 암호화폐 서비스를 사용하는 진입장벽이 낮아졌습니다. 이 추세가 지속된다면 암호화폐 채택이 크게 확장될 가능성이 있습니다 (모든 지갑에 AI 튜터가 있고, 모든 DApp에 AI 가이드가 있는 것을 상상해보십시오).
오픈 소스와 커뮤니티 개발: AI 에이전트 트렌드는 강한 오픈 소스 정신을 가지고 있습니다. 프로젝트들은 에이전트 청사진, 전략 템플릿, 심지어 에이전트 “개성”까지 공유하여 다른 사람들이 구축할 수 있도록 합니다. Reddit의 커뮤니티들 (예: r/Build_AI_Agents)과 Discord에서는 에이전트 생성에 협력하고, 특정 작업에 가장 적합한 모델이나 프롬프트에 관한 팁을 공유하는 장소가 생겨나고 있습니다. 이 협력적인 문화는 개발을 가속합니다 – 누군가가 에이전트를 유니 스왑 계약에 더 잘 연결하는 방법을 알아내면, 그 지식이 전파되고, 등등. 이는 또한 올바르게 조정된 운동이 아니기 때문에, 암호화폐 자체처럼, 많은 독립적인 기여자가 있는 분산된 혁신 추진입니다.
규제의 주제로서의 스크래니: 아직 완전한 트렌드로 자리잡진 않았지만, 1분기 말 기준으로는 규제에 관한 대화가 점점 확대되고 있었습니다. AI 에이전트가 기존 법에 어떻게 맞는지에 관한 정책 입안자들의 질문이 시작되었습니다. 투자 조언자인가? 에이전트가 돈을 관리한다면 창작자에게 라이센스가 필요한가? 에이전트가 손해를 입히는 경우 누가 책임을 질까? 이런 질문들이 패널과 기사에서 제기되었습니다. 1분기에는 아직 구체적인 규제가 적용되지 않았지만, 커뮤니티는 대비를 하고 있으며, 일부 플랫폼은 선제적으로 에이전트에 대해 KYC(고객 알기) 절차를 구현하거나 특정 기능을 관할 구역상 제한하기 시작했습니다. 따라서 이야기의 일부는 순수 서부개척 시대에서 다소 더 준수 인식 개발로 전환되고 있으며, 특히 대규모 자금을 다루는 에이전트에 있어서는 더욱 그렇습니다.

결론적으로, 기술 외에도, AI 에이전트의 파도는 사회현상입니다. 이는 상상력을 사로잡았으며 – 진지한 개발자들은 이를 자동화의 미래로 여기고, 밈 대장들은 이를 새로운 크레이즈로 보고 즐기며 (그리고 빠른 수익을 얻기 위해) 기능하여, 점진적으로 교육과 책임에 관한 논의로 담금됨으로서 2025년 1분기의 암호화폐 커뮤니티의 분위기를 정의했습니다.

AI 에이전트 붐의 위험, 도전 및 비판

암호화폐에서 AI 에이전트의 급상승은 흥미진진했지만, 동시에 2025년 1분기 동안 열띤 논쟁의 대상이 되었던 위험과 도전도 다수 존재합니다. 이러한 문제를 객관적으로 평가하는 것이 중요합니다:

기술적 위험: 데이터 품질, 보안 및 신뢰성

AI 에이전트는 그저 그들이 운용하는 데이터와 코드의 품질만큼만 좋습니다. 주요 위험 중 하나는 데이터 정확성 및 신뢰성입니다. 에이전트가 잘못된 혹은 오래된 데이터를 제공받으면, 매우 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 가격 피드가 지연되는 것을 읽는 에이전트는 잘못된 가격에 매도나 매수를 하거나, 이미 한 시간 전에 잘못된 소문을 기반으로 자신의 조언을 할 수 있습니다. 1분기에는 에이전트가 멈추지 않은 블록체인을 멈췄다고 잘못된 정보를 제공하는 것처럼 잘못된 정보를 토해내는 몇 가지 사소한 사건이 있었습니다. 에이전트가 시기 적절하고 정확한 정보를 가지는 것을 보장하는 도전 – 이는 분산된 환경에서 어려운 일입니다. 솔루션으로는 여러 데이터 소스를 사용하는 것 (5개의 피드가 한 가격에 동의하면 이는 아마도 정확할 것입니다)을 포함하며, 확인 절차를 구현하기도 합니다 (에이전트가 다른 에이전트에게 답변을 이중 확인할 것을 요청할 수도 있습니다). 그러나 위험은 없앨 수 없으며; 따라서, AI에 의해 제공되는 잘못된 정보는 사용자들이 에이전트를 맹목적으로 신뢰할 수 있는 경우에 특히 걱정거리입니다.

보안도 또 다른 막대한 문제입니다. 기본적으로, 이러한 에이전트는 가치를 보유하고 전송할 수 있기 때문에, 이는 착취의 대상이 됩니다. 침해된 AI 에이전트는 치명적일 수 있습니다 – 누군가가 에이전트의 키를 해킹하거나 논리를 조작할 수 있다면 그들은 자금을 빨아 먹을 수 있습니다. 피싱이나 사회공학을 통한 에이전트 공격의 위험도 있습니다: 공격자가 AI 에이전트를 속여 민감한 정보를 공개하거나 악의적인 입력을 통해 무단 작업을 수행하도록 할 수 있습니다 (챗봇의 프롬프트 주입 공격과 유사하다고 볼 수 있습니다). 전문가들은 지갑 자격증명을 관리하는 에이전트가 잠재적 표적이 되므로 잘 보안되어야 한다고 주목했습니다. 논의되고 있는 최선의 관행에는 모든 에이전트 통신의 암호화, 엄격한 권한 부여 (에이전트가 해킹되더라도 _모든 작업_을 할 수는 없고, 필요한 최소한의 권한만 부여) 및 에이전트의 코드 및 AI 모델의 취약성에 대한 정기적 감사가 포함됩니다. 이는 새로운 분야이기 때문에, 보안 프레임워크는 따라잡는 중입니다. 1분기 동안 AI 에이전트의 주요 해킹 사례는 공개되지 않았지만 많은 화이트햇 해커들이 확실히 탐색하고 있었고, 강력한 조치가 마련되지 않는다면 시간문제가 될 것입니다.

신뢰성은 이해와 관련이 있습니다. 고급 AI조차도 훈련 분포 외부의 복잡한 쿼리 또는 가장자리 케이스에 어려움을 겪을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 국가에서 crypto에 관한 법률적 질문을 하는 에이전트에게 물어보면, 제대로 다루지 못하거나 전혀 다루지 못할 수 있습니다. 또는 에이전트가 모호함으로 인해 명령을 오해하고 의도치 않은 작업을 시행할 수도 있습니다. **“복잡한 쿼리에 대한 제한된 이해”**는 위험으로 인식됩니다. 현재까지의 완화 조치는: 명확하게 에이전트의 의무를 범위 지정 (예를 들어, 무역 봇에게 세금 영향을 설명할 것을 기대하지 않음)하고 인간 지원 또는 개입에 대한 쉬운 방법을 확보.``` Content: Some platforms put a “Are you satisfied? Yes/No” after agent interactions so a human can quickly review if something seems off.


어떤 플랫폼에서는 에이전트 상호작용 후에 "만족하셨나요? 예/아니오"를 추가하여 사람이 이상 여부를 빠르게 검토할 수 있게 합니다.

Another facet is overfitting and lack of generalization – an agent might do well in normal conditions but fail during black swan events because it never encountered similar data in training. This is risky in crypto where extreme events happen. Hence, risk management components or circuit breakers are important to stop agents when things go way out of expected bounds.


또 다른 측면은 **과적합 및 일반화 부족**입니다. 에이전트가 정상적인 조건에서는 잘 작동할 수 있지만, 블랙 스완 이벤트 발생 시 유사한 데이터를 훈련 동안 접하지 못했기 때문에 실패할 수 있습니다. 극단적인 사건이 발생하는 암호화폐에서는 이것이 위험합니다. 따라서 예측 범위를 벗어날 때 에이전트를 멈추기 위한 리스크 관리 구성 요소나 회로 차단기가 중요합니다.

## Over-Reliance and Human Oversight

자동화가 있으면 사람들이 그것을 너무 신뢰할 위험이 있습니다. **AI 에이전트에 대한 과도한 의존**은 안일함을 초래할 수 있습니다. 사용자가 이유를 이해하지 못하고 모든 결정을 에이전트에게 맡기기 시작하면, 에이전트가 잘못되었을 때 문제가 발생할 수 있습니다. 한 시나리오: 에이전트가 시장 침체 시 특정 토큰을 보유하라고 조언했을 때 사용자가 그것을 맹목적으로 수용하면 큰 손실을 입을 수 있으며, 경험 많은 투자자는 재고하고 매도했을 수 있습니다. 경험이 부족한 트레이더들이 AI 봇을 따라 거래에 들어갔다가 시장이 급격히 변할 때 손실을 입었다는 일화들이 있었습니다 (특정 에이전트의 움직임을 복제하기 위해 텔레그램 그룹이 형성됨, 인간 "구루"의 복사 거래를 연상시킴).

문제는 인간을 적절히 루프에 유지시키는 것입니다. **맹목적인 신뢰를 어떻게 피할 수 있을까요?** 전문가들은 AI 에이전트를 상사가 아닌 보조자로 대하라고 제안합니다. Botpress 가이드에서는 사용자에게 **에이전트를 보조 도구로 사용하고 유일한 조언자가 되지 않도록 하며**, 에이전트 통찰력을 항상 자신의 연구와 결합하라고 권장합니다. 일부 플랫폼은 이것을 설계에 포함시킴 – 중요한 행동에 대해 에이전트가 _추천_ 할 수 있지만 여전히 사용자가 클릭하여 확인해야 하거나 적어도 그런 설정이 있습니다. 그러나 이는 완전 자동화의 이점을 줄입니다. 미세한 균형입니다. Q1 동안 많은 초기 채택자들이 기술을 잘 알고 에이전트를 주의 깊게 지켜보았지만, AI가 일을 처리하는 쉬움에 끌려 많은 주류 사용자가 다가오면, 과도한 의존의 위험이 커집니다.

또한 철학적 측면도 있습니다: **결정 책임**. AI 에이전트가 DAO에서 특정 방식으로 투표하고 최종적으로 그것이 잘못된 결정이 된다면, 커뮤니티는 AI 또는 그 창작자를 비난할 수 있습니다. 그러나 그것이 "자율적"이기 때문에, 책임의 회색 영역이 있습니다. 개인 에이전트의 경우, 당신의 돈을 잃게 한다면, 기술적으로는 그것을 사용한 당신의 책임이지만 – 사용자 경험 면에서는 이것은 쓰라린 알약일 수 있으며, 에이전트 성과에 대한 보험이나 보증 형태가 현재 널리 존재하지 않기 때문에 요청할 수 있습니다.

## Hype vs. Reality: Sustainability of the Trend

암호화폐 산업은 많은 과대 광고 사이클을 경험했으며, AI 에이전트의 회의론자들은 이것이 단지 **최신 유행어 밴드왜건**이라고 주장합니다. 실제로, 2025년 3월까지 초기 열광에서 일부 진정이 있었습니다. 분석에 따르면 2024년의 초기 AI 에이전트 프로젝트 물결 이후, 2025년 초에는 급속한 유동성 희석이 발생했습니다 – 너무 많은 프로젝트가 등장하여 [투자자 자금](https://dapp.expert/news/en_from-ico-hype-to-ai-utility-the-evolution-of-crypto-agents-in-web3-1742829237-661797)이 얇게 퍼졌습니다. 많은 토큰들이 급등했다가 투기꾼들이 다음 것으로 옮겨가면서 폭락했으며, 이는 ICO 시대나 DeFi 여름의 패턴을 연상시킵니다.

여기서의 도전은 과대 광고를 실질성으로 전환하는 것입니다. 기사에서는 우리가 **수익 및 제품 성능에 중점을 두는 더 성숙한 단계**로 접어들고 있으며, **실질적 가치와 안정적인 수입 스트림을 제공하는 에이전트 프로젝트만이 생존할 것**이라고 암시합니다. 현재 많은 프로젝트가 사그라들 것이며 – 본질적으로 다가오는 통합입니다. Q1은 아마도 최고조의 과열일 수 있고; Q2와 Q3는 몇 가지 어려운 교훈을 볼 수 있습니다 (어떤 에이전트는 자금을 날리고, 어떤 토큰은 약속된 기술을 제공할 수 없어 거의 제로에 가까워 질 것입니다).

당혹스럽다는 비판도 있습니다 – 이 모두를 이야기 하면서도 많은 AI 에이전트가 _아직 혁신적인 결과를 제공하지 못하고 있습니다_. AI가 관리하는 포트폴리오가 시장을 크게 능가하고 있습니까? AI DAO 관리자가 인간보다 더 나은 결정을 하고 있습니까? 증거는 여전히 부족하거나 일화적입니다. 초기 사용자 중 일부는 적당한 이익이나 개선을 보고했지만, 기술적 인간 팀이 달성할 수 있는 것보다 더 큰 혁신적인 것이 아닙니다. 이로 인해 논쟁이 일어났습니다: **AI 에이전트 서사는 현실을 앞서고 있는가?** 일부 암호화폐 포럼에서는 "이것은 단지 화려한 새로운 이름이 붙은 DeFi 자동화인가?"라는 질문이 제기되었습니다. 주장 측의 반론은 이들이 초창기이며 에이전트 기술이 기하급수적으로 개선될 것이지만 (특히 더 나은 AI 모델과 실수로부터 배워가면서) 더 넓은 시장을 설득하려면 성공이 명확히 보여야 한다는 것입니다.

또 다른 비판은 **토크노믹스와 가치 포착**에 관한 것입니다. 반대자들은, 좋다, AI 에이전트 토큰이 있습니다 – 그것이 정확히 무엇의 권리를 부여합니까? 에이전트가 성공하면, 토큰이 어떤 가치나 현금흐름을 가져오는지, 아니면 단지 투기적인 것인지? 어떤 에이전트 토큰은 명확한 유틸리티가 부족할 수 있습니다 (거버넌스나 명성을 넘어서서). 우리가 주목한 대로 더 스마트한 프로젝트들은 토큰의 가치를 에이전트 사용과 연계하려고 시도하지만, 모두 그런 것은 아닙니다. 너무 많은 에이전트 토큰이 실체 없는 과대 광고로 끝나면, 전체 섹터가 손상을 입을 수 있습니다. Q1 종료 시까지 일부 토큰은 작동하지 않는 에이전트 제품 없이 과대 광고로 출시되어 빠르게 가치의 80-90%를 잃었습니다.

본질적으로, **지속 가능성**의 질문이 중심이 됩니다: AI 에이전트가 기대에 부응할 수 있는가? 더 진지한 목소리들 사이의 합의는 **예, 혁신적일 수 있지만, 소음을 제거해야 한다는 것**입니다. 이는 닷컴 버블이 붕괴되고 진정한 인터넷 거대 기업들이 등장한 것과 유사합니다. 우리는 "AI 에이전트 버블"이 꺼질 수 있지만, 개념이 죽은 것은 아니고 – 단지 과잉일 뿐입니다.

## Ethical and Regulatory Concerns

AI 에이전트가 더 자율적이 될수록, **윤리적 질문**이 제기됩니다. AI 에이전트에게 최대 수익을 지시하면, 비윤리적 행동에 참여하게 될까요 (예: 펌프 앤 덤프 스킴이나 다른 사람에게 해를 끼치는 허점을 악용하는 방식)? AI 거래 에이전트가 어떻게 하면 로우캡 토큰의 가격을 조작하여 이익을 얻는 방법을 찾아낼 수 있는 시나리오가 있습니다 – 기본적으로 도덕적 컴퍼스가 없는 불량 거래자가 할 수 있는 일을 AI가 수행할 수 있는 것입니다. 아니면 AI 에이전트가 시장을 뒤흔들기 위해 네트워크나 소셜 미디어에 잘못된 정보를 스팸 발송하는 것도 고려해볼 수 있습니다 (Truth Terminal 에이전트가 밈 코인을 홍보하는 것이 이의 온화한 버전이라고 볼 수도 있습니다). 제대로 체크되지 않으면 **AI 에이전트가 악의적인 활동을 증폭할 위험이 있습니다**. 이는 자율 에이전트가 할 수 있는 것에 대한 지침이나 제약을 요구하게 되고, 아마도 프로그래밍에 인코딩될 수 있습니다 (아시모프의 법칙과 유사하되 암호화 금융을 위한 것처럼).

**규제** 측면에서는 다양한 각도가 검토되고 있습니다:

- **금융 규제**: AI 에이전트가 투자 자문을 제공하거나 펀드를 관리할 때, 투자 자문가나 펀드 매니저로 등록되어야 할까요? 현재 법은 이러한 역할에 비인간적인 존재를 상정하지 않습니다. 규제 당국은 기존 프레임워크하에 에이전트의 창작자나 운영자를 책임지게 하려고 할 수 있습니다. 예를 들어, SEC는 AI가 운영하는 펀드에도 여전히 책임 있는 사람이 있다(창작자)고 말하며 규제를 준수해야 한다고 주장할 수 있습니다. 지금은 회색 영역이지만, 어떤 AI 에이전트 펀드가 많은 소비자 자금을 잃을 경우에 시험될 가능성이 높습니다.

- **책임과 법인격**: 일부 법학자들은 고도의 자율적 에이전트가 법인격 같은 상태를 필요로 할 수도 있다고 제안합니다 – 그래서 소송을 당하거나 계약을 체결할 수 있게. 하지만 이건 매우 초기 논의입니다. 현재로서는 기본적으로 누군가(개발자, 사용자, 에이전트를 "소유"하는 DAO)가 에이전트의 행동에 대한 책임을 질 것입니다. 이러한 불확실성은 특정 사용을 방해할 수 있습니다 (예를 들어, 전통적인 금융 기관이 암호화폐 AI 에이전트를 사용하기 주저할 수 있습니다. 무언가 잘못되었을 때 책임이 불분명하기 때문에).

- **AML/KYC**: AI 에이전트가 실제로 누가 뒤에 있는지를 숨기는 방식으로 자금을 이동시키는데 사용될 수 있습니다. 규제 당국은 에이전트가 자금 세탁의 전면으로 사용되는 것을 우려합니다. Q1에 AI 에이전트 토큰을 상장한 일부 거래소들은 토큰 금고가 적절히 KYC되었는지 등과 같은 질문들을 하기 시작했습니다. AI 에이전트가 상당한 자산을 보유하면, 확인된 신원이 필요하거나 큰 금액을 전송할 때 여행 규칙을 준수해야 할 것인가? 이러한 준수 문제는 표면화될 가능성이 있습니다. 한 트위터 스페이스에서, VC는 블록체인 기반 AI 에이전트가 **규제 경계 내에 들어맞는 효율적인 사용 사례를 찾아야 할** 것이라고 언급했습니다 (VC가 참여한 X 스페이스 회고에서 블록체인은 AI 에이전트를 위한 효율적인 사용 사례가 필요하다며), 에이전트가 야생적으로 작동하면 억제 조치에 직면할 것임을 암시합니다.

전반적으로, 2025년 Q1은 주로 구축과 과대 광고에 중점을 두었지만, 이러한 **도전 과제와 비판**들이 책임있는 팀들이 주목해야 할 기반을 형성했습니다. 커뮤니티가 데이터 보안, 적절한 감독, 과대 광고 관리 및 법적 문제에 대처하는 방식이 AI 에이전트가 암호화폐 생태계의 신뢰할 수 있는 장기적인 부분으로 발전할 수 있을지를 결정할 것입니다.

# Outlook for AI Agents in Crypto (Rest of 2025 and Beyond)

Q1의 초기 러시를 지나면서, 큰 질문은: **암호화폐 분야에서 AI 에이전트의 다음 단계는 무엇일까?**입니다. 2025년 나머지 기간에 대한 전망은 몇 가지 주요 주제를 주목하며 조심스럽게 낙관적입니다:

## Towards an “Agentic Web”: Increasing Autonomy and Ubiquity

산업 리더들, 예를 들어 Virtuals의 Jansen Tang은 **“Agentic Web”**의 등장을 예상하고 있습니다 – **AI 에이전트가 디지털 거래 및 서비스의 상당 부분을 처리하는 시나리오**입니다. 이는 변혁적일 수 있습니다: 2025년 말까지, 개인 AI 에이전트가 다중 체인 포트폴리오 관리, 암호화폐 대출 재융자 방법 찾기, 휴가 중에도 DAO 투표 일정 잡기, 심지어 암호화폐 결제를 수락하는 전자상거래 스토어를 운영하는 것이 정상적인 것이 될 수 있습니다. 그리고 이 모든 에이전트간 및 에이전트와 사람 간의 상호작용은 **블록체인에 의해 보안 및 기록**될 것이며, 투명성과 책임이 있습니다.
```Content: we normally wouldn’t have with black-box AI.

이는 수십 년이 지나야 실현되는 것이 아니라, 옹호자들은 그 요소들이 이미 **몇 개월 후에** 나올 수 있다고 말합니다. 이미 우리는 개인 금융 에이전트, NFT 마켓플레이스 에이전트 등 약간의 단편을 엿보고 있습니다. 2025년 후반쯤에는 **일상적인 암호화폐 앱에 에이전트 통합**이 등장할 수도 있습니다. 예를 들어, 암호화폐 지갑 앱은 모든 DeFi 앱의 명령을 하나의 인터페이스를 통해 실행할 수 있는 “AI 비서” 탭을 제공할 수 있습니다. 거래소는 AI 기반 포트폴리오 리밸런싱 기능을 제공할 수 있습니다. 이러한 것들 중 일부는 경쟁이 치열해짐에 따라 출시될 가능성이 있습니다. 스마트하고 안전한 AI 비서를 제공하는 사람이 사용자를 끌어들일 수 있습니다.

**에이전트는 스마트 계약만큼이나 일반화될 것이라는 기대가 있습니다**, 실제로 에이전트는 스마트 계약 위에 지능을 추가한 레이어가 될 것입니다. 그리고 에이전트가 확산되면서 서로 직접 상호작용을 더 많이 시작할 것입니다. 우리는 이러한 진화적 행동을 목격할 수 있습니다: 예를 들어, **분산형 헤지 펀드**를 유지하기 위해 협력하는 에이전트 모임이나 사람이 개입하지 않고 프로토콜 간에 유동성 스왑을 협상하는 에이전트들이 나타날 수 있습니다.

## Utility와 입증된 가치에 집중

과대 광고 대신에 “**결과를 보여주세요**”라는 사고방식이 자리잡을 가능성이 높습니다. 2025년 나머지 기간 동안 어떤 AI 에이전트 프로젝트가 실제로 성과를 내고 있는지 명확해질 것입니다. 우리는 다음과 같은 것들을 예상합니다:

- **약한 프로젝트의 도태**: 빠른 수익을 노린 토큰이나 완성도가 낮은 아이디어는 사용자들이 실제로 작동한다는 것을 증명한 솔루션에 집중하면서 사라질 것입니다. 생존하는 프로젝트는 **활발한 사용자 기반이나 실제 수익, 명확한 성과 지표**(예: 시장을 X% 초과 달성한 에이전트 운영 펀드, Y% 응답 시간을 단축한 AI 고객 지원)를 가지고 있을 가능성이 큽니다. 이러한 다윈식 과정은 건강하고 이전의 혁신 주기를 반영합니다.

- **표준을 설정하는 승자**: 잘 나가는 프로젝트는 업계에 대한 사실상의 표준을 정할지도 모릅니다. 예를 들어, Virtuals가 계속해서 시장을 지배한다면, 그들 에이전트의 토큰화 표준이 널리 채택되고 다른 체인도 Virtuals 호환성을 구현할 수 있습니다. 또는 다른 플랫폼이 에이전트 간 통신에 가장 적합한 시스템을 가지고 있다면, “HTTP for agents”와 유사해질 수도 있습니다. 2025년 말까지 우리는 모범 사례 및 프로토콜에 대한 약간의 수렴을 목격할 가능성이 있으며, 아마도 AI 에이전트 인터페이스를 표준화하기 위한 공식 기구나 작업 그룹이 있을지도 모릅니다.

- **기존 시스템 및 CeFi와의 통합**: 진정한 가치를 증명하려면 AI 에이전트가 암호화폐 원주민 세계를 넘어서 확장될 수도 있습니다. 전통적인 금융이나 Web2 서비스와의 인터페이스를 볼 수 있을 것입니다. 실제로 초기 예시 중 하나는 **Circle (USDC 발행자)이 USDC 결제를 자동화하는 데 AI 에이전트를 활용하는 방법을 보여주는 것**(Enabling AI Agents with Blockchain - Circle)입니다. 이러한 실험들이 성과를 거두면, 은행이나 핀테크 앱이 국경 간 결제나 자금 운영과 같은 용도로 암호화폐 AI 에이전트를 통합할 수도 있으며, 이는 광범위한 금융 시스템에서의 유용성을 강조할 것입니다.

연말까지의 주요 지표는 **AI 에이전트가 얼마나 실제 경제 활동을 관리하고 있는가**가 될 것입니다. DeFi TVL, 거래량, DAO 재정 할당 중 상당한 부분이 에이전트의 통제를 받고 있다면(그리고 이들이 좋은 결과를 낳는다면), 이들의 유용성이 입증된 것입니다.

## 지속적인 혁신: 더 스마트하고 안전하며 전문화된 에이전트

기술적으로, 우리는 **AI 에이전트가 더욱 스마트하고 효율적으로 발전할 것**이라 기대합니다. 열린 경쟁(DeepSeek vs OpenAI vs 기타)을 통해 새로운 모델 버전이 나타나고, 어쩌면 2025년 말까지 DeepSeek-R2나 “GPT-5” 수준의 모델이 도입될 수 있습니다. AI의 각 도약은 에이전트의 개선으로 곧바로 이어질 것입니다 – 더 많은 컨텍스트, 더 나은 추론, 더 적은 오류. 또한, 모델이 더 **전문화**될 수도 있습니다. 예를 들어, 시장 데이터로 미세 조정된 “AI 트레이더 모델”은 거래 작업에서 일반 모델보다 우수할 수 있습니다. 에이전트가 작업에 따라 교체할 수 있는 특수화된 모델의 라이브러리가 생길 가능성이 있습니다(하나는 언어 작업에, 다른 하나는 양적 작업에 등).

**멀티모달 에이전트**도 진보할 것입니다 – 가상 또는 실제 공간에서 보고, 듣고, 작동할 수 있는 에이전트. AI 에이전트가 위성 이미지를 분석하여 상품 거래를 알리거나 블록체인 코드 저장소를 스캔하여 새로운 DeFi 프로젝트가 잘 구축되었는지 판단하는 것은 그리 멀지 않은 일입니다. 입력이 풍부할수록 에이전트의 결정은 더욱 정보에 기반하게 됩니다.

안전성 측면에서는, **에이전트 정렬**(AI 목표가 사용자 목표 및 윤리적 규범과 일치하도록 보장하는 것)에 대한 혁신이 있을 것입니다. 아마도 에이전트는 부적절한 전략을 피하기 위해 인증된 훈련을 받을 것입니다. 그리고 더 견고한 **테스트 프레임워크**가 마련될 것입니다 – 실질적인 자금으로 배포하기 전에 극단적인 시장 시나리오에서 AI 에이전트를 스트레스 테스트하는 것을 생각해보세요(아마도 시뮬레이션 환경이나 “에이전트 테스트넷”이 등장할 가능성도 있을 것입니다).

**규제 기술**도 또 다른 분야입니다: 우리는 처음으로 준수 AI 에이전트를 만들려는 시도를 볼 수 있습니다. 예를 들면, 특정 규정을 따르는 AI 트레이딩 에이전트가 그 결정의 모든 것을 감사 기록으로 남기고, 내부 정보를 추론할 경우 내부자 거래를 실행하지 않으며, 법적 이유로 특정 자산의 화이트리스트/블랙리스트를 시행할 가능성이 있습니다. 기업 버전의 에이전트를 만들어 이러한 가드레일을 포함시켜 기관 사용자를 유치하려고 하는 회사들이 있을 수 있습니다.

## 잠재적 도전과제 및 외부 요인

긍정적인 경로에도 불구하고, 몇 가지 요소가 전망을 방해하거나 형성할 수 있습니다:

- **규제의 단속**: 만약 고프로필의 실수가 발생해서(예: AI 에이전트가 많은 재정적 손실을 초래하거나 세탁에 연루되면) 규제 당국이 강하게 반응할 수 있습니다 – 아마도 자율 금융 소프트웨어의 사용을 제한하거나 라이센스를 요구할 수도 있습니다. 이는 개발을 늦추거나 더욱 지하로 이동하게 할 수 있습니다 / 분권화될 수 있습니다. 반대로, 명확하고 지원적인 규제(일부 관할 구역은 이를 수용할 수도 있으며, AI 에이전트를 위한 샌드박스를 제공할 수 있습니다)가 발전을 가속화할 수 있습니다. 글로벌 규제 환경은 결정적인 요인이 될 것입니다.

- **시장 상황**: 2025년 심각한 암호화폐 시장 침체가 일어나면 AI 에이전트 실험에 대한 열정과 자금이 축소될 수 있습니다. 사람들이 시장에서 떠나면 화려한 AI 트레이더가 필요하지 않게 되는 것입니다. 반면, 안정적이거나 황소 시장에서는 이러한 시스템을 테스트하고 이익을 얻기 위한 비옥한 토양을 제공합니다. 그렇긴 하지만, AI 에이전트는 곰 시장에서 복잡성을 헤쳐나가는 데 더 유용할 수도 있지만, 대중의 관심은 탈출의 여지가 줄어들면 사라질 수 있습니다.

- **공공의 인식 및 신뢰**: 에이전트가 실패하거나 이상하게 행동하는 이야기가 너무 많으면 공공의 의심이 커질 수 있습니다. 신뢰를 얻기는 힘들지만 잃기는 쉽습니다, 특히 일부 사람들이 본질적으로 불신하는 AI에 대해서는 더욱 그렇습니다. 커뮤니티는 성공을 하이라이트하고 실패에 대해 투명하게 하여 전반적인 긍정적 감정을 유지해야 할 것입니다.

## 장기적인 비전: AI와 블록체인의 통합

멀리 바라보면, 암호화폐에서의 AI 에이전트 추세는 AI와 블록체인이라는 두 가지 변혁적인 기술의 더 큰 통합의 일부입니다. 장기 비전은 **블록체인이 AI에게 신뢰 레이어를 제공한다**는 것입니다. 블록체인은 자율 에이전트의 행동을 기록하여 그들을 _책임 있는_ 존재로 만들 수 있습니다. 그것은 가치 전송을 처리하여 그들에게 경제적 대리권을 제공합니다. AI는 그 반대으로 _지능과 자동화_를 블록체인에 제공하여 분산 시스템을 더 효율적이고 사용자 친화적으로 만듭니다.

2025년 마지막에는, 이 통합이 근본적으로 새로운 무언가를 창조한다는 강력한 증거를 처음으로 목격하게 될 것입니다 – 아마도 AI에 의해 완전히 운영되고 인간 조직이 달성할 수 없는 결과를 달성하는 DAO, 또는 AI 에이전트가 서비스들을 초고속으로 거래하여 자율적으로 가치를 창출하는 탈중앙화된 시장일 것입니다. 이러한 것들은 아직 초기 단계일 수도 있지만, **자율 경제 에이전트가 Web3의 정상적인 일부가 되는 미래**를 가리킬 만큼 충분히 보일 것입니다. 

결론적으로, 2025년 나머지 기간 동안 AI 에이전트 현상은 초기 단계에서 _검증의 시련_을 거칠 가능성이 높습니다. 성공적으로 나타나는 프로젝트와 에이전트는 새로운 암호화폐 패러다임의 중추가 될 수 있습니다. 

Q1부터의 흥분은 현실 세계의 영향으로 성숙하여, “_이는 단순한 과대 광고 이상이다 — 이 에이전트들은 암호화폐와 AI를 혁신하고 있다_”는 약속을 실현하게 될 것입니다. 모든 것이 잘 된다면, 연말 보고서를 작성할 때, AI 에이전트를 하나의 별개의 트렌드로 보는 것이 아니라 암호화폐 생태계의 직물에 통합되고 가정된 부분으로 볼 수 있을 것입니다.

암호화폐의 AI 에이전트 – 심층 분석