web3 AI Agent의 적용 시나리오에 대해 더 생각해 본 후, 다음과 같이 미래 지향적인 생각을 요약했습니다 .
1) web3 AI Agent의 가장 기본적인 애플리케이션 기능은 '거래'가 아닐 수 있습니다. DeFi 거래 에이전트는 항상 암호화폐 시장에서 최종 형태의 에이전트로 간주되어 왔습니다. 하지만 AI 자체는 모호한 추론과 환각 과정을 수반하는데, 이는 당연히 거래 시나리오에서 요구되는 정확성과 낮은 허용 오차와는 상충됩니다.
제 생각에, 단기적으로 web3 AI Agent의 장점은 자산 거래 실행 수준의 절대적 정확도보다는 '데이터 정리'와 '의도 분석' 수준에 있습니다. 예를 들어, 효과적인 정보 맵을 구축하기 위해 온체인과 오프체인의 적용 데이터를 정리합니다. 예를 들어: 온체인 사용자 거래 행동에 대한 모델링 및 위험 선호도 분석, 스마트 머니 거래 결정 지원 도구의 사용자 정의 등.
2) Web3 AI Agent는 MCP보다 A2A와 같은 Agent 통신 프로토콜 기능에 대한 필요성이 더 클 수 있습니다. MCP는 비교적 성숙한 기능적 API 인터페이스를 호출하므로, 성숙한 Agent 애플리케이션 생태계가 있는 경우 MCP가 데이터 섬 문제를 완벽하게 해결할 수 있습니다. 반면, 애플리케이션 포맷 자체가 미숙하다면 MCP의 표준화된 인터페이스는 무용지물이 될 것입니다.
이와 대조적으로 A2A 프로토콜은 특정한 증분적 에이전트 시장을 만들어낼 수 있으며, 이를 통해 온체인 데이터 분석 에이전트, 스마트 계약 감사 에이전트, MEV 기회 포착 에이전트 등 전문화된 업무 분담을 갖춘 여러 수직적 에이전트가 생겨날 것 입니다. A2A의 내장된 에이전트 기능 레지스트리와 P2P 메시징 네트워크 및 기타 조건은 각 수직 에이전트가 연결의 가치와 복잡한 상호 작용 조합에 더 잘 적응할 수 있도록 해줍니다. MCP 프로토콜 수준에만 머물러 있다면, web3 AI Agent가 언어 상호작용 수준의 한계를 돌파하기 어려울 가능성이 높습니다.
3) web3 AI Agent의 인프라 구축 수요 > 애플리케이션 랜딩. web2AI 맥락에서 Agent의 실용적 가치를 추구하는 것이 당연히 최우선 순위이지만, web3 AI Agent가 완전한 생태계를 구축하려면 통합 데이터 계층, Oracle 계층, 의도 실행 계층, 분산 합의 계층 등 심각하게 부족한 기본 인프라를 채워야 합니다.
애플리케이션 계층에서 Web2와 정면으로 경쟁하는 것보다(이는 손해가 될 수밖에 없음), 인프라 계층에서 새로운 방식을 찾아 Web3의 차별화된 장점을 갖춘 인프라를 구축하는 것이 올바른 접근 방식입니다. A2A 운영을 위한 분산형 합의 네트워크 구축, MCP가 기능하기 위한 통합 상호 운용 표준 구축 등 기본 인프라는 블록체인의 고유한 특성과 매우 잘 호환됩니다. 인프라 구축의 시급성은 애플리케이션 구현의 시급성 못지않습니다.
4) Crypto Native에서 AI Native로의 빌드 사고방식의 전환. 지난 몇 년간 암호화폐의 역사를 돌이켜보면, "탈중앙화" 프레임워크를 고수한 것만으로도 풍부하고 다양한 흐름과 혁신의 물결이 생겨났습니다. 미래에는 AI+암호화폐 분야가 'AI 자율성'을 중심으로 더욱 발전할 가능성이 있습니다.
Agentic이든 Robotic이든, 그들은 본질적으로 자체 자금 관리 기능을 갖춘 AI Agent 클러스터, 네트워크 환경과 피드백에 따라 자체 업그레이드가 가능한 스마트 계약 템플릿, 커뮤니티 기여에 따라 동적으로 조정 및 최적화되는 DAO 거버넌스 프레임워크와 같은 새로운 AI 중심 패러다임 프레임워크를 추구하고 있습니다. 궁극적으로 핵심은 단순한 도구 적용 사고에서 벗어나 AI가 자율적인 진화 시스템을 갖도록 하고, AI가 AI 발전을 주도하도록 하는 것입니다.
