원문 기사: https://polkadot.com/blog/defai-crypto-ai-agents-explained/
편집자: OneBlock+
어떤 혁신은 대대적인 홍보와 함께 시작되지만, 어떤 혁신은 조용히 뒤에서 진행되다가 갑자기 모든 곳에서 인기를 얻습니다. 분산형 금융 시스템도 예외는 아닙니다. DeFi는 개방형 프로토콜을 통해 기존 중개자가 필요 없이 복잡한 금융 상품에 대한 접근성을 민주화합니다. 하지만 "공개"라는 것이 항상 이용 가능하다는 것을 의미하는 것은 아닙니다.
DeFi 시장을 탐색하려면 여전히 적극적인 주의가 필요합니다. 즉, 가격을 주시하고, 포트폴리오를 재조정하고, 시장 변화에 수동으로 대응하는 것입니다. DeFi에 참여하려면 가파른 학습 곡선과 최적이 아닌 사용자 경험을 감수해야 하는데, 이로 인해 많은 사람들이 DeFi에 접근하기 어려워합니다.
여기서 DeFAI(탈중앙화 금융 인공 지능)가 등장합니다. 마찰을 줄이고, 복잡성을 자동화하고, 탈중앙화 금융을 직관적인 것에 더 가깝게 만드는 것을 목표로 하는 지능형 암호화 AI 에이전트입니다.
DeFAI란 무엇인가요?
DeFAI는 분산형 금융에 인공지능을 통합하는 것을 말합니다. 암호화 AI 에이전트는 블록체인 네트워크와 DeFi 플랫폼에서 실행되는 자율 프로그램입니다. 이러한 로봇은 최소한의 인간 개입으로 주변 환경을 모니터링하고, 데이터를 분석하고, 설정된 목표를 추구하고, 전략을 실행하도록 설계되었습니다.
주로 콘텐츠를 생성하는 대규모 언어 모델(LLM)과 달리 AI 에이전트가 해당 작업을 수행합니다. 이들은 자율적으로 작동하여 변화하는 환경에 적응하고 성능을 최적화할 수 있습니다. 중요한 점은 이러한 조치가 사용자가 정의한 위험 매개변수와 시스템 제약에 따라 관리되어 의도치 않은 결과가 발생하지 않는다는 것입니다.
모든 형태의 DeFi 자동화가 DeFAI로 간주되는 것은 아닙니다. 기존의 로봇이나 의도 기반 시스템은 미리 정의된 작업을 수행할 수 있지만, DeFAI는 인지하고, 학습하고, 추론하는 에이전트로의 지능형 전환을 의미합니다.
DeFAI에서 AI 에이전트를 정의하는 주요 기능은 다음과 같습니다.
자율성 : 지속적인 인간의 지도나 개입 없이 독립적으로 작업할 수 있는 능력
학습 능력 : 데이터 분석 및 결과 평가를 기반으로 성과를 개선하거나 행동을 조정하는 능력
상황 인식 : 복잡하고 역동적인 시장 및 시스템 조건을 감지하고 대응하는 능력
오늘의 가능성
오늘날의 암호화폐 AI 에이전트는 이미 DeFi 경험을 개선하고 있습니다. 아직 완전히 자율적이지는 않지만 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
온체인 및 오프체인 시장 신호의 크로스 프로토콜 모니터링
기본 거래 실행 및 포트폴리오 재조정
자동화된 유동성 채굴 전략
잠재적 위험 신호를 위한 스마트 계약 모니터링
X(이전의 Twitter)에서 AI 계정의 답변을 본 적이 있거나 포트폴리오 로봇이 백그라운드에서 자산 배분을 조정하는 모습을 본 적이 있다면 이러한 변화의 시작을 엿볼 수 있을 것입니다. 하지만 그 다음에 일어나는 일은 훨씬 더 야심적입니다. 실시간으로 학습하고 진화할 수 있는 AI를 생각해 보세요. 이를 통해 DeFi가 정적인 툴셋에서 반응형이고 자체 최적화되는 금융 계층으로 전환할 수 있는 길을 열 수 있습니다.
DeFAI의 주요 응용 분야는 무엇입니까?
분산형 금융에서 AI 에이전트는 점점 더 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
크로스 프로토콜 예측 및 포트폴리오 최적화
전통적으로, 여러 프로토콜에 걸친 DeFi 포트폴리오를 관리하려면 대시보드와 애플리케이션 전반에 걸쳐 지속적인 경계가 필요합니다. AI 에이전트는 이러한 감독을 자동화하고, 시장 상황의 변화를 스캔하고, 포트폴리오를 사전에 재조정하고, 여러 생태계에 걸쳐 유동성을 이전하는 데 활용됩니다. 완전한 자율성은 아직 진행 중이지만 의도에 맞는 반자율적 실행은 이미 제한된 형태로 존재합니다.
AI 기반 유동성 마이닝 및 자산 재분배
Agentic AI는 APY를 모니터링하고, 가스 비용과 일시적 손실을 고려하고, 자본을 동적으로 이동시켜 수익을 극대화할 수 있습니다. 아직도 많은 시스템에 사용자 정의 가드레일이 필요하지만, 진정으로 적응형 DeFi 참여를 위한 아키텍처는 지속적으로 개발되고 있습니다.
스마트 계약 모니터링 및 위험 감지
아마도 가장 중요한 점은, 경계심이 무엇보다 중요한 산업에서 안전을 강화한다는 것입니다. 정상적인 스마트 계약 작동을 위한 행동 기준을 확립함으로써 악용 시도나 기술적 취약성을 나타낼 수 있는 미묘한 이상을 감지하여 손상이 발생하기 전에 자동으로 보호 조치를 실행할 수 있습니다.
이러한 각 예는 DeFAI가 어떻게 금융 시스템을 기본 거래 실행에서 지속적인 적응형 전략 관리로 전환할 수 있는지 보여줍니다.
DeFAI의 장점과 과제는 무엇입니까?
DeFAI를 과대평가하기 쉽지만, 다른 신기술과 마찬가지로 DeFAI가 금융 시스템과의 상호작용 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 위험, 상충관계, 그리고 더 근본적인 방식을 인식하는 것이 중요합니다.
DeFAI의 장점
효율성: 상담원은 기계 속도로 정보를 처리하고 거래를 실행하여 인간 작업자가 볼 수 없는 덧없는 기회를 포착합니다.
민주화된 접근성: 정교한 금융 전략이 일반 사용자에게도 접근 가능해져 현재 참여를 제한하는 기술적 장벽이 제거되었습니다.
지속적인 최적화: 시스템은 강화 학습을 통해 전략을 개선하고 인간의 개입 없이 성능을 향상시킵니다.
수동 오버헤드 감소: 사용자는 지루한 세세한 관리에서 벗어나 고수준 목표 및 위험 매개변수 설정으로 전환합니다.
DeFAI 챌린지
데이터 품질 위험: 에이전트의 성과는 정보 품질에 따라 달라집니다. 불완전하거나 조작된 데이터는 재앙적인 결정을 촉발할 수 있습니다.
블랙박스 의사결정: 정책이 복잡해짐에 따라 에이전트가 특정 작업을 수행하는 이유를 이해하는 것이 어려워집니다.
신뢰 부족: 의미 있는 투명성이 없으면 사용자는 자율 시스템에 재정적 권한을 위임하는 데 주저할 수 있습니다.
규제 불확실성: 대리인 주도 행위에 대한 법적 틀이 아직 개발되지 않아 책임에 모호함이 발생합니다.
시스템적 위험: 유사한 AI 에이전트의 광범위한 사용은 시장 스트레스 기간 동안 무리 행동으로 이어질 수 있으며 시장 변동성을 악화시킬 수 있습니다.
사용자 운영 시스템에서 에이전트 증강 시스템으로 전환함에 따라 DeFAI는 책임에 대해 다시 생각하도록 요구합니다. 자율 에이전트에 화재가 발생하면 누가 대응하나요? 분산형 시스템은 어떻게 자동화와 투명성을 보장하는가?
인프라가 중요한 이유:
Polkadot에서 대규모 AI 에이전트 지원
DeFAI가 성공하려면 인프라가 새로운 요구 사항을 충족해야 합니다. 에이전트는 다양한 프로토콜과 플랫폼에서 효과적으로 실행되기 위해 원활한 상호 운용성이 필요합니다. 그들은 혼잡이나 과도한 비용 없이 동시적 의사결정 프로세스를 처리할 수 있는 안정적인 확장성과 유연성이 필요합니다.
Polkadot의 모듈형 아키텍처는 기본 설계를 통해 이러한 요구 사항을 구체적으로 해결합니다.
크로스 컨센서스 메시징(XCM) : 에이전트는 여러 개인 체인과 롤업에서 복잡한 협업을 조정할 수 있어 단일 프로토콜이 아닌 전체 생태계를 포괄하는 포괄적인 금융 전략을 구현할 수 있습니다.
모듈식 블록체인 개발 : Polkadot 개발 툴킷을 사용하면 개발자는 AI 에이전트 통합에 최적화된 특수 블록체인을 설계하고 에이전트 작동을 지원하는 성능 특성에 맞춰 환경을 미세 조정할 수 있습니다.
공유 보안 모델 : Polkadot에 연결된 롤업은 유연성이나 전문성을 희생하지 않고도 Polkadot 체인의 분산형 검증자 세트로부터 이점을 얻으며, 에이전트가 여러 상황에서 안전하게 작동할 수 있는 환경을 조성합니다.
특수 실행 환경 : 롤업은 개인 정보 보호 컴퓨팅에서 고처리량 데이터 처리에 이르기까지 특정 에이전트 동작과 요구 사항에 최적화된 사용자 지정 실행 환경을 구현할 수 있습니다.
Polkadot 생태계의 AI 시스템의 실제 사용 사례
DeFAI는 분산형 AI 애플리케이션을 포함하여 아직 신흥 분야이지만, Polkadot 생태계의 여러 프로젝트가 이미 핵심 아이디어를 실현하고 있습니다.
Phala Network: 개인 정보 보호 AI 에이전트 실행
Phala 네트워크는 기밀성과 검증 가능성을 우선시하는 방식으로 AI 에이전트를 배포하기 위한 분산형 인프라를 제공합니다. Phala는 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)을 통해 암호화된 실행 증명을 제공하는 동시에 처리 중에 민감한 데이터가 보호되도록 보장합니다.
OriginTrail: AI 추론을 위한 구조화된 지식
OriginTrail의 분산 지식 그래프(DKG)는 AI 에이전트에게 의미적으로 연결되고 맥락이 풍부한 데이터를 제공하며, 이는 섬세한 의사 결정에 중요합니다. DKG는 기존 오라클과 달리 검증 가능하고 상호 연결된 정보를 제공하여 AI 에이전트의 추론 능력을 향상시킵니다. Polkadot과의 통합으로 다양한 네트워크와 시스템 간의 상호 운용성이 보장됩니다.
효과적인 에이전트 시스템을 구축하려면 분산화 이상의 것이 필요합니다. Polkadot 아키텍처가 기본적으로 지원하는 기능인 데이터 가용성, 구성 가능한 프로토콜, 원활한 크로스체인 조정에 의존합니다.
DeFAI의 다음 계획은 무엇인가?
오늘날 대부분의 금융은 DeFi를 포함한 기본적인 인터페이스를 통해 운영됩니다. 사용자가 버튼을 클릭합니다. 그들은 양식을 작성합니다. 그들은 대시보드를 모니터링합니다.
물론 기능적이긴 하지만 직관적이지는 않습니다.
자율 에이전트는 근본적으로 다른 것을 제공합니다. 시스템은 수동적으로 지시를 기다리는 대신 스스로 적응하고 협상하고 거래할 수 있습니다. 이를 통해 금융 서비스가 역동적이고 개인화되며 점점 더 자율적으로 운영되는 에이전트 간(A2A) 경제로의 전환이 가능해질 수 있습니다.
사용자 경험과 참여도는 운영자에 따라 다를 수 있습니다. 지능형 시스템은 사용자의 필요를 예측하고, 전략을 개발하고, 개별 목표에 맞춰 사용자를 대신해 조치를 취합니다. 이는 자율주행차와 자율주행차에 가고 싶은 곳을 알려주는 것의 차이라고 생각해 보세요.
이러한 미래에는 다음이 포함될 수 있습니다.
개인 에이전트는 귀하의 위험 감수성과 재정 목표에 따라 귀하의 암호화폐 포트폴리오를 관리합니다.
자율적으로 결정을 제안하고, 투표하고, 실행하는 DAO
귀하의 목표를 전체 생태계에 대한 조정된 행동으로 전환하세요
이 비전을 달성하려면 업그레이드된 dapps 이상이 필요합니다. 인프라는 사후에 엉터리로 조립하는 것이 아니라, 똑똑한 기본 원칙을 바탕으로 설계되어야 합니다. 네트워크는 모듈식이어야 하고, 상호 운용이 가능해야 하며, 본질적으로 적응 가능해야 합니다.
폴카닷은 이러한 원칙을 염두에 두고 설계되었으며 이미 이를 현실로 만들었습니다. 사용 사례를 탐색하든, 구축을 준비하든, 아이디어를 현실로 만들기 위한 자금을 찾든, Polkadot은 스마트 금융의 미래가 형성되는 곳입니다.
