AI에 분산화가 필요한 이유
AI가 점점 더 콘텐츠 생성, 의사 결정 및 온라인 상호 작용을 주도함에 따라 투명성과 책임이라는 중요한 문제가 계속해서 대두되고 있습니다. SubQuery는 모든 에이전트 상호 작용과 추론을 온체인에 저장하여 데이터가 변경 불가능하고 추적 가능하며 감사 가능하도록 보장함으로써 이러한 문제를 해결합니다.
SubQuery의 분산 접근 방식으로 해결되는 주요 문제는 다음과 같습니다.
단일 실패 위험 지점 : 분산형 인프라는 시스템 탄력성을 높입니다.
불투명한 의사 결정 프로세스 : 온체인 스토리지는 에이전트 작업에 대한 책임을 도입합니다.
자율 에이전트의 확장성 : 개발자에게 AI 에이전트를 신속하게 프로토타입화하고 배포할 수 있는 도구를 제공합니다.
SubQuery의 핵심 초점은 과대광고에 의존하기보다는 실제 애플리케이션 가치를 제공하는 것이며, 신뢰할 수 있는 AI 기반 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.
SubQuery AI 프레임워크 소개
SubQuery의 AI 프레임워크는 AI 에이전트를 간단하고 직관적으로 생성하고 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 개발자는 필요한 모든 구성 요소가 포함된 상용구 프로젝트로 시작할 수 있습니다.
프레임워크의 주요 기능은 다음과 같습니다.
모듈형 디자인
Node.js를 재구성한 Deno 기반의 현대적이고 안전한 런타임 환경과 결합된 TypeScript로 개발되었습니다.
오픈 소스 모델
Llama 3B와 같은 널리 사용되는 오픈 소스 모델과의 통합 지원은 개발자에게 독점 도구로부터의 유연성과 독립성을 제공합니다.
시스템 프롬프트
개발자는 각 상호 작용의 역할, 성격 및 목적을 지정하여 에이전트의 동작을 정의할 수 있습니다.
기능적인 도구
에이전트는 API 호출, 블록체인 데이터와의 상호 작용 또는 스마트 계약 실행과 같은 특정 작업을 수행할 수 있습니다.
라이브 데모: 맞춤형 AI 에이전트 구축
데모에서 SubQuery는 프레임워크의 단순성을 강조하는 단계별 예를 보여줍니다. 'Greeter AI'라고 불리는 이 에이전트는 사용자에게 이름을 묻고 독특한 농담이나 말장난으로 인사하도록 설계되었습니다.
이 흥미로운 예는 시스템 프롬프트와 간단한 구성이 상담원 행동을 어떻게 형성할 수 있는지를 강조합니다. 고급 사용 사례의 경우 데모에서는 기능 도구를 탐색하여 사용자 입력 반전 또는 블록체인 데이터 검색과 같은 복잡한 작업을 처리하는 기능을 보여줍니다.
실제 적용사례 : 지식기반 투명대리인
SubQuery의 대표적인 예는 소셜 미디어 플랫폼에서 토론에 참여하도록 설계된 AI 에이전트인 "Argument"입니다.
Argument의 특징은 온체인 메모리 기능입니다.
추론 및 의사 결정 프로세스를 포함하여 모든 상호 작용은 온체인에 기록됩니다 .
공개 액세스를 통해 누구나 저장된 트랜잭션 및 응답을 통해 Argument의 "사고 과정"을 볼 수 있습니다.
이 접근 방식은 AI 시스템의 주요 문제, 즉 의사 결정 프로세스가 종종 "블랙 박스"라는 문제를 해결합니다. AI의 추론을 온체인에 저장하면 개발자와 사용자가 상호작용 기록을 추적하고 잠재적인 오류를 식별할 수 있어 '환각'과 같은 모호한 문제를 제거할 수 있습니다.
RAG 지원으로 지식 확장
또 다른 데모에서는 SubQuery가 RAG(Retrieval Augmentation Generation) 를 사용하여 포괄적인 문서에 대해 훈련된 AI 기반 봇을 구동하는 방법을 강조합니다.
RAG를 통해 SubQuery의 AI는 다음 기능을 구현합니다.
대규모 지식 기반 처리 : 효율적인 쿼리를 위해 LanceDB를 사용하여 문서를 벡터 임베딩으로 변환합니다.
사용자 쿼리를 정확하게 처리합니다 . 특정 문서 소스의 자세한 답변을 제공합니다.
향상된 유용성 : 사용자 정의 가능한 프롬프트를 통해 냉소적, 단순화 또는 기술적인 스타일로 설명을 제공합니다.
이 애플리케이션은 복잡한 생태계를 탐색하는 개발자를 프레임워크가 어떻게 지원하여 더 많은 사람들이 도구에 더 쉽게 접근할 수 있는지 보여주는 실제 사례입니다.
개발자와 혁신가의 역량 강화
SubQuery의 초점은 내부 사용 사례를 넘어 Web3 개발자 커뮤니티 에 권한을 부여하여 자체 AI 기반 솔루션을 상상하고 개발하도록 영감을 줍니다. 프레임워크는 분산 프로세스 자동화, 대화형 dApp 구축 또는 완전히 새로운 에이전트 기반 플랫폼 생성 등 새로운 아이디어를 탐색할 수 있는 유연성을 제공합니다.
SubQuery의 James는 다음과 같이 말합니다. "우리는 귀하의 상상력을 마음껏 발휘할 수 있는 도구를 제공합니다. 귀하의 창의성이 유일한 한계입니다."
결론: 분산형 AI의 미래 형성
SubQuery의 AI 프레임워크는 인공지능과 블록체인 기술의 결합 가능성을 보여줍니다. 투명성, 책임성, 실질적인 유용성에 초점을 맞춰 SubQuery는 AI 3.0 시대에 가능한 것을 재정의하고 있습니다.
분산형 에이전트가 확산됨에 따라 SubQuery의 도구는 이러한 새로운 혁신의 물결이 강력하고 책임감 있게 이루어지도록 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. Argument와 같은 재미있는 토론 에이전트를 통해서든 강력한 AI 기반 봇을 통해서든 SubQuery는 투명하고 탄력적인 차세대 AI 시스템을 위한 기반을 마련하고 있습니다.
