수십 년마다 1980년대 개인용 컴퓨터, 1990년대 인터넷, 2000년대 스마트폰 등 모든 것을 변화시키는 새로운 기술이 등장합니다. 그리고 AI 에이전트가 2025년까지 흥분의 물결을 타고 기술 세계는 AI 에이전트가 우리 삶을 비슷하게 바꿀지 여부를 묻지 않고 얼마나 빨리 바꿀지 묻고 있습니다.
그러나 모든 기대에도 불구하고 분산형 에이전트의 약속은 아직 실현되지 않았습니다. 오늘날 대부분의 소위 에이전트는 진정한 자율성과 복잡한 작업 처리 능력이 없는 미화된 챗봇이나 부조종사에 지나지 않습니다. 실제 AI 에이전트가 있어야 할 자동 조종 장치는 아닙니다. 그렇다면 이 혁명을 방해하는 것은 무엇이며 이론에서 현실로 어떻게 이동할 수 있습니까?
현재 현실: 진정한 분산형 에이전트는 아직 존재하지 않습니다.
오늘은 무엇이 있는지부터 시작해 보겠습니다. X/Twitter를 스크롤해 본 적이 있다면 Truth Terminal 및 Freysa와 같은 봇에 대한 많은 소문을 본 적이 있을 것입니다. 그들은 영리하고 매우 매력적인 사고 실험이지만 분산된 에이전트는 아닙니다. 가깝지도 않아요. 실제로는 자율적인 의사 결정과 작업 실행이 불가능한 신비주의에 싸인 반스크립트 봇입니다. 결과적으로 그들은 대규모로든 다른 방식으로든 동적으로 학습, 적응 또는 실행할 수 없습니다.
AI 블록체인 공간에서 훨씬 더 진지한 플레이어들은 진정한 분산형 에이전트의 약속을 이행하기 위해 고군분투해 왔습니다. 전통적인 블록체인에는 AI를 처리하는 “자연스러운” 방법이 없기 때문에 많은 프로젝트가 지름길을 택하게 됩니다. 일부는 검증에만 집중하여 AI 출력의 신뢰성을 보장하지만 해당 출력이 체인에 전달되면 의미 있는 유틸리티를 제공하지 못합니다.
다른 사람들은 실행을 강조하지만 AI 추론 프로세스 자체를 분산시키는 중요한 단계를 건너뜁니다. 종종 이러한 솔루션은 AI 출력에 대한 검증자나 합의 메커니즘 없이 작동하여 블록체인의 핵심 원칙을 효과적으로 회피합니다. 이러한 임시방편 솔루션은 강력한 설명과 세련된 MVP(최소 실행 가능 제품)로 화려한 헤드라인을 만들 수 있지만 궁극적으로 실제 유틸리티에 필요한 내용이 부족합니다.
AI와 블록체인을 통합하는 데 대한 이러한 과제는 오늘날의 인터넷이 AI가 아닌 인간 사용자를 염두에 두고 설계되었다는 사실로 귀결됩니다. 이는 Web3의 경우 특히 그렇습니다. 백그라운드에서 자동으로 작동하도록 되어 있는 블록체인 인프라가 투박한 사용자 인터페이스와 수동적인 크로스체인 조정 요청의 형태로 프런트엔드로 끌려가기 때문입니다. AI 에이전트는 이러한 혼란스러운 데이터 구조와 UI 패턴에 잘 적응하지 못하며, 업계에 필요한 것은 AI와 블록체인 시스템이 상호 작용하도록 구축되는 방식에 대한 근본적인 재검토입니다.
AI 에이전트가 성공하기 위해 필요한 것
분산형 에이전트가 현실이 되려면 이를 뒷받침하는 인프라를 완전히 점검해야 합니다. 첫 번째이자 가장 근본적인 과제는 블록체인과 AI가 서로 원활하게 “대화”할 수 있도록 하는 것입니다. AI는 확률적 결과를 생성하고 실시간 처리에 의존하는 반면, 블록체인은 결정적인 결과를 요구하며 거래 최종성과 처리량 제한으로 인해 제약을 받습니다. 이러한 격차를 해소하려면 맞춤형 인프라가 필요하며 이에 대해서는 다음 섹션에서 자세히 설명하겠습니다.
다음 단계는 확장성입니다. 대부분의 전통적인 블록체인은 엄청나게 느립니다. 물론 사람이 주도하는 트랜잭션에서는 잘 작동하지만 에이전트는 기계 속도로 작동합니다. 수천 또는 수백만 개의 상호 작용을 실시간으로 처리하시겠습니까? 기회가 없습니다. 따라서 재구성된 인프라는 복잡한 다중 체인 작업을 위한 프로그래밍 가능성과 네트워크를 제한하지 않고 수백만 건의 에이전트 상호 작용을 처리할 수 있는 확장성을 제공해야 합니다.
그 다음에는 프로그래밍 가능성이 있습니다. 오늘날의 블록체인은 간단한 작업에는 적합하지만 AI 에이전트가 요구하는 복잡한 다단계 워크플로에는 적합하지 않은 엄격한 스마트 계약에 의존합니다. DeFi 거래 전략을 관리하는 에이전트를 생각해 보세요. 단순히 매수 또는 매도 주문을 실행할 수는 없습니다. 데이터를 분석하고, 모델을 검증하고, 체인 전반에 걸쳐 거래를 실행하고, 실시간 조건에 따라 조정해야 합니다. 이는 기존 블록체인 프로그래밍의 기능을 훨씬 뛰어넘는 것입니다.
마지막으로 신뢰성이 있습니다. AI 에이전트는 결국 위험도가 높은 작업을 맡게 될 것이며, 실수는 기껏해야 불편하고 최악의 경우 파괴적일 것입니다. 현재 시스템은 특히 LLM(대형 언어 모델)의 출력을 통합할 때 오류가 발생하기 쉽습니다. 하나의 잘못된 예측으로 인해 에이전트는 DeFi 풀을 고갈시키거나 결함이 있는 금융 전략을 실행하는 등 큰 혼란을 초래할 수 있습니다. 이를 방지하려면 인프라에 자동화된 가드레일, 실시간 검증 및 시스템 자체에 포함된 오류 수정 기능이 포함되어야 합니다.
이 모든 것이 내구성 있는 기본 요소와 온체인 인프라를 갖춘 강력한 개발자 플랫폼으로 결합되어야 합니다. 그러면 개발자는 더 효율적이고 비용 효율적으로 새로운 제품과 경험을 구축할 수 있습니다. 이것이 없다면 AI는 2024년에도 정체될 것입니다. 즉, 가능한 것의 표면을 거의 긁지 않는 부조종사와 장난감으로 전락하게 될 것입니다.
복잡한 과제에 대한 풀스택 접근 방식
그렇다면 이 에이전트 중심 인프라는 어떤 모습일까요? AI를 블록체인과 통합하는 기술적 복잡성을 고려할 때 가장 좋은 솔루션은 합의 메커니즘부터 개발자 도구에 이르기까지 인프라의 모든 계층이 자율 에이전트의 특정 요구 사항에 맞게 최적화되는 맞춤형 풀 스택 접근 방식을 취하는 것입니다.
실시간 다단계 워크플로를 조율할 수 있는 것 외에도 AI 우선 체인에는 간단한 알고리즘부터 고급 AI까지 다양한 기계 학습 모델을 처리할 수 있는 검증 시스템이 포함되어야 합니다. 이러한 수준의 유동성에는 에이전트가 전문적인 조정 없이 단편화된 블록체인 생태계 내에서 탐색하고 운영할 수 있도록 속도, 구성성 및 확장성을 우선시하는 옴니체인 인프라가 필요합니다.
AI 우선 체인은 LLM과 기타 AI 시스템을 통합함으로써 발생하는 고유한 위험도 해결해야 합니다. 이를 완화하기 위해 AI 우선 체인은 추론 검증부터 사용자 정의 목표와의 정렬 보장에 이르기까지 모든 계층에 보호 장치를 내장해야 합니다. 우선순위 기능에는 실시간 오류 감지, 의사결정 검증, 에이전트가 결함이 있거나 악의적인 데이터에 대해 조치를 취하지 못하도록 방지하는 메커니즘이 포함됩니다.
스토리텔링부터 솔루션 구축까지
2024년은 AI 에이전트에 대한 초기의 과대광고를 많이 보았고, 2025년은 Web3 업계가 실제로 이를 얻게 되는 해입니다. 이 모든 것은 온체인 실행부터 애플리케이션 계층까지 모든 계층이 AI 에이전트를 염두에 두고 설계되는 기존 블록체인을 근본적으로 재구성하는 것에서 시작됩니다. 그래야만 AI 에이전트가 재미있는 봇에서 필수적인 운영자 및 협력자로 진화하여 전체 산업을 재정의하고 일과 놀이에 대해 우리가 생각하는 방식을 뒤집을 수 있습니다.
진정하고 강력한 AI 블록체인 통합을 우선시하는 기업이 현장을 장악하여 기존 체인이나 Web2 플랫폼에서는 배포할 수 없는 귀중한 서비스를 제공할 것이라는 것이 점점 더 분명해지고 있습니다. 이러한 경쟁 환경에서 인간 중심 시스템에서 에이전트 중심 시스템으로의 전환은 선택 사항이 아닙니다. 그것은 불가피하다.
