DeFAI는 새로운 AI 에이전트의 물결을 일으킬 수 있을까요?

저자: Ac-Core, YBB Capital 연구원

1.1 DeFAI란 무엇인가

1.2 DeFAI는 무엇입니까?

1.1 디파이란 무엇인가

단순히 말해 디파이는 AI+디파이이며, 시장에서는 AI 연산 능력부터 AI 밈, 다양한 기술 아키텍처와 인프라에 이르기까지 AI에 이어 AI를 과대 포장해왔습니다. 최근 AI 에이전트의 전체 시가총액이 전반적으로 감소하고 있음에도 불구하고 DeFAI라는 개념은 새로운 돌파구가 되고 있습니다. 현재 DeFAI는 크게 AI 추상화, 자율 디파이 에이전트, 시장 분석 및 예측으로 분류할 수 있으며, 아래 차트에서 큰 범주 내의 구체적인 구분을 살펴볼 수 있습니다.

사진 출처: 작성자 본인

1.2 DeFAI의 작동 방식

DeFi 시스템에서 AI 에이전트의 핵심은 데이터 수집부터 의사 결정 실행에 이르기까지 여러 수준의 프로세스 및 기술에서 작동하는 LLM(대규모 언어 모델)입니다. IOSG 백서의 @3sigma에 따르면 대부분의 모델은 아래와 같이 데이터 수집, 모델 추론, 의사 결정, 호스팅 및 운영, 상호 운용성, 지갑의 6가지 구체적인 워크플로우를 따릅니다.

1. 데이터 수집 : AI의 첫 번째 작업은 다음과 같습니다. 에이전트의 첫 번째 임무는 에이전트가 작동하는 환경에 대한 포괄적인 이해를 얻는 것입니다. 여기에는 여러 소스에서 실시간 데이터 수집이 포함됩니다.

• 온체인 데이터: 인덱서, 예후 예측기 등을 통해 거래 로그, 스마트 컨트랙트 상태, 네트워크 활동 등 실시간 블록체인 데이터를 확보합니다. 이는 에이전트가 시장 역동성과 동기화 상태를 유지하는 데 도움이 됩니다.

• 오프체인 데이터: 외부 데이터 제공업체(예: 코인마켓캡, 코인게코)에서 가격 정보, 시장 뉴스, 거시경제 지표를 획득하여 에이전트가 시장의 외부 상황을 파악할 수 있도록 합니다. 시장 상황. 이 데이터는 일반적으로 API 인터페이스를 통해 에이전트에게 제공됩니다.

• 분산형 데이터 피드: 일부 에이전트는 분산형 데이터 피드 프로토콜을 통해 가격 예측 기계의 데이터에 액세스하여 데이터가 분산되고 신뢰할 수 있도록 할 수 있습니다.

2. 모델 추론: 데이터 수집이 완료되면 AI 에이전트는 추론 및 계산 단계에 들어갑니다. 여기서 에이전트는 여러 AI 모델을 사용하여 복잡한 추론과 예측을 수행합니다.

• 지도 및 비지도 학습: AI 모델은 레이블이 있거나 없는 데이터를 학습하여 시장 및 거버넌스 포럼의 행동을 분석할 수 있습니다. 거버넌스 포럼의 행동을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 과거 거래 데이터를 분석하여 미래 시장 동향을 예측하거나 거버넌스 포럼 데이터를 분석하여 특정 투표 제안의 결과를 추측할 수 있습니다.

• 강화 학습: 시행착오와 피드백 메커니즘을 통해 AI 모델은 자율적으로 전략을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 토큰 거래에서 AI 에이전트는 여러 거래 전략을 시뮬레이션하여 최적의 매수 또는 매도 시점을 결정할 수 있습니다. 이러한 유형의 학습을 통해 에이전트는 변화하는 시장 상황에서 지속적으로 개선할 수 있습니다.

• 자연어 처리(NLP): 사용자의 자연어 입력을 이해하고 처리함으로써 에이전트는 거버넌스 제안이나 시장 토론에서 핵심 정보를 추출하여 사용자가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 탈중앙화된 거버넌스 포럼을 검색하거나 사용자 지시를 처리할 때 특히 중요합니다.

3. 의사 결정: 수집된 데이터와 추론 결과를 바탕으로 AI 에이전트는 의사 결정 단계에 들어갑니다. 이 단계에서 에이전트는 현재 시장 상황을 분석할 뿐만 아니라 여러 변수 간의 트레이드 오프도 수행해야 합니다.

• 최적화 엔진: 에이전트는 최적화 엔진을 사용하여 다양한 조건에서 최적의 실행 계획을 찾습니다. 다양한 조건에서의 실행 시나리오. 예를 들어 유동성 공급 또는 차익거래 전략에서 에이전트는 슬리피지, 거래 비용, 네트워크 지연 시간, 펀드 규모 및 기타 요소를 고려하여 최적의 체결 경로를 찾아야 합니다.

• 멀티 에이전트 시스템 협업: 복잡한 시장 상황에 대처하기 위해 단일 에이전트가 모든 결정을 완전히 최적화하지 못할 수 있습니다. 모든 결정을 완전히 최적화할 수 없습니다. 이러한 경우 각각 다른 업무 영역에 집중하고 협업하여 전체 시스템의 의사 결정 효율성을 개선하기 위해 여러 AI 에이전트를 배치할 수 있습니다. 예를 들어 한 에이전트는 시장 분석에 집중하고 다른 에이전트는 트레이딩 전략 실행에 집중하는 식입니다.

4. 호스팅 및 실행: AI 에이전트는 많은 연산을 처리해야 하므로 오프체인 서버나 분산 컴퓨팅 네트워크에서 모델을 호스팅해야 하는 경우가 많습니다.

• 중앙 집중식 호스팅: 일부 AI 에이전트는 컴퓨팅 및 스토리지 요구 사항을 호스팅하기 위해 AWS와 같은 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅 서비스에 의존할 수 있습니다. 이 접근 방식은 모델이 효율적으로 실행되도록 하는 데 도움이 되지만, 중앙 집중화의 잠재적 위험도 있습니다.

• 분산 호스팅: 중앙 집중화의 위험을 완화하기 위해 일부 에이전트는 분산된 분산 컴퓨팅 네트워크(예: Akash)와 분산 스토리지 솔루션(예: Arweave)을 사용하여 컴퓨팅 및 스토리지 요구 사항을 호스팅합니다. 모델과 데이터를 호스팅하기 위한 분산 컴퓨팅 네트워크(예: Arweave)도 있습니다. 이러한 솔루션은 데이터 저장의 지속성을 제공하면서 모델의 탈중앙화된 운영을 보장합니다.

• 온체인 상호작용: 모델 자체는 오프체인에서 호스팅되지만, AI 에이전트는 스마트 컨트랙트 기능(예: 거래 체결, 유동성 관리)과 자산 관리를 수행하기 위해 온체인 프로토콜과 상호 작용해야 합니다. 관리) 및 자산을 관리합니다. 이를 위해서는 MPC(다자간 컴퓨팅) 지갑 또는 스마트 콘트랙트 지갑과 같은 안전한 키 관리 및 트랜잭션 서명 메커니즘이 필요합니다.

5. 상호운용성: DeFi 생태계에서 AI 에이전트의 핵심 역할은 여러 다른 DeFi 프로토콜 및 플랫폼과 원활하게 상호작용하는 것입니다.

• API 통합: 에이전트는 API 브리지를 통해 데이터를 교환하고 다양한 탈중앙화 거래소, 유동성 풀, 대출 프로토콜과 상호 작용합니다. 이를 통해 에이전트는 시장 가격, 거래 상대방, 대출 금리 등과 같은 주요 정보에 실시간으로 액세스하고 그에 따라 거래 결정을 내릴 수 있습니다.

• 탈중앙화 메시징: 에이전트가 체인 상의 프로토콜과 동기화되도록 하기 위해 에이전트는 탈중앙화 메시징 프로토콜(예: IPFS 또는 Webhook)을 통해 연결할 수 있습니다. IPFS 또는 웹후크 등)를 통해 연결하여 업데이트를 받을 수 있습니다. 이를 통해 AI 에이전트는 거버넌스 제안에 대한 투표 결과, 유동성 풀의 변경 등 외부 이벤트를 실시간으로 처리하여 전략을 조정할 수 있습니다.

6. 지갑 관리: AI 에이전트는 블록체인에서 실제 작업을 수행할 수 있어야 하며, 이는 지갑과 키 관리 메커니즘에 의존합니다.

• MPC 지갑: 다자간 컴퓨팅 지갑은 여러 참여자에게 개인 키를 분할하여 에이전트가 단일 키의 위험 없이 안전하게 거래를 수행할 수 있도록 합니다. 예를 들어 코인베이스 레플리트 지갑은 사용자가 일부 통제권을 유지하면서 부분적으로 자율적인 작업을 AI 에이전트에 위임할 수 있는 안전한 키 관리를 위해 MPC를 사용하는 방법을 보여줍니다.

• TEE(신뢰 실행 환경). 키 관리에 대한 일반적인 접근 방식은 개인키가 보호된 하드웨어 영역에 저장되는 TEE 기술을 사용하는 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 AI 에이전트가 제3자의 개입에 의존하지 않고 완전히 자율적인 환경에서 트랜잭션을 수행하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 TEE는 현재 하드웨어 중앙 집중화 및 성능 오버헤드 문제에 직면해 있지만, 이러한 문제가 해결되면 완전 자율 AI 시스템이 가능해질 것입니다.

1.3 종파적 기원? 인텐트에서 DeFAI로

사진 제공: 작성자 본인

디파이의 비전은 AI 에이전트와 다양한 AI 플랫폼을 통해 사용자가 자율적으로 포트폴리오를 관리하고 누구나 쉽게 암호화폐 시장 거래에 참여할 수 있도록 하는 것이라면, 이 비전은 자연스럽게 '의도'라는 개념을 떠올리게 할까요?

패러다임이 인텐트의 개념을 개척했다는 점을 상기해 보시기 바랍니다. 일반적인 트랜잭션에서는 유니스왑에서 토큰 A를 토큰 B로 교환하는 것처럼 명확한 실행 경로를 지정하지만, 인텐트 기반 시나리오에서는 솔버와 AI가 실행 경로를 매칭하고 최종 결정합니다. 즉, 트랜잭션 = TX가 실행되는 방법을 지정하고 인텐트 = TX 결과만 원하고 실행 과정은 원하지 않습니다. 백미러 관점에서 보면, DeFAI의 내러티브는 AI 에이전트의 최종 아이디어에 가까울 뿐만 아니라 AI에 맞으면서도 인텐트를 실현하는 비전에 완벽하게 부합하며, 종합적으로 보면 DeFAI는 인텐트를 위해 새롭게 추가된 경로에 가깝습니다.

앞으로 대규모 블록체인 애플리케이션의 궁극적인 버전은 'AI 에이전트 + 솔버 + 인텐트-센트릭 + DeFAI = 미래'가 될 것입니다.

이것이 바로 DeFAI가 사용되는 새로운 방식입니다. 둘째, DeFAI 관련 프로젝트

사진 출처: 작성자 본인

2.1 그리핀

@griffaindotcom $GRIFFAIN: 원활한 토큰 스왑, 유동성 공급, 생태계 성장을 지원하는 강력하고 확장 가능한 탈중앙화 금융(DeFi) 솔루션을 만드는 데 중점을 두고 AI 에이전트를 블록체인과 결합한 혁신적인 플랫폼으로 사용자가 AI 에이전트를 발급할 수 있도록 돕고 있습니다. 생태계 성장을 지원합니다. 지갑, 거래, 대체 불가능한 토큰을 손쉽게 관리하고 멤코인 발행 및 에어드랍과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다.

2.2 헤이아논

@HeyAnonai $ANON: 상호작용을 단순화하고, 실시간 프로젝트 데이터를 집계하며, 자연어 처리를 통해 복잡한 작업을 수행하는 AI 기반 디파이 프로토콜로, 사용자 친화적으로 복잡한 작업을 수행하고 사용자 친화적인 DeFi 추상화 계층을 촉진합니다.DWF Labs는 AI 에이전트 펀드를 통해 DeFAI 프로젝트 Hey Anon에 대한 지원을 발표하고 1월 14일 Moonshot과 함께 출시했습니다.

2.3 Orbit

Hey Anonai $ANON. "text-align: left;">@orbitcryptoai $GRIFT: 복잡한 디파이 인터페이스와 운영을 단순화하여 일반인의 참여 장벽을 낮추고 현재 100개 이상의 블록체인과 200개 프로토콜(EVM 및 Solana)을 지원하며 플랫폼 활성화에 토큰 GRIFT가 사용되고 있습니다.

2.4 Neur

@neur_sh $NEUR: 솔라나 생태계를 위해 설계된 LLM 모델과 블록체인 기술 기능을 통합하는 오픈 소스 풀스택 애플리케이션입니다. 원활한 프로토콜 상호작용을 위해 솔라나 에이전트 키트를 사용합니다.

2.5 Modenetwork

@modenetwork $MODE: 이더 레이어2에서 AI x DeFi 혁신을 위한 중심 플랫폼으로 자리매김한 MODE 보유자는 MODE를 서약하여 ve. 를 얻기 위해 MODE를 서약할 수 있습니다.

2.6 더 하이브

@@. askthehive_ai $BUZZ: Solana를 기반으로 구축되었으며, OpenAI, Anthropic, XAI, Gemini 등 여러 모델을 통합하여 거래, 담보, 대출 등과 같은 복잡한 디파이 작업을 가능하게 합니다.

2.7 Bankr

@bankrbot $BNKR: 사용자가 한 번의 메시지로 쉽게 구매, 판매, 교환, 지정가 주문을 하고 지갑을 관리할 수 있는 AI 기반 암호화폐 동반자입니다. 가까운 시일 내에 토큰 스와핑과 온체인 추적 기능을 추가할 계획이며, 모든 사람이 DeFi에 접근하고 거래를 자동화하는 것을 비전으로 삼고 있습니다.

2.8 핫키스왑

@HotKeySwap $HOTKEY: AI 기반 DEX 어그리게이터와 분석, 크로스체인 거래, 크로스체인 거래 및 분석 지원 등 전체 DeFi 도구 모음을 제공합니다. 그리고 크로스체인 트레이딩 및 분석을 지원합니다.

2.9 게코 AI

@Gekko_Agent $GEKKO: 가상 프로토콜에서 만든 AI 에이전트로, 종합적인 자동 트레이딩 솔루션 제공에 중점을 두고 있습니다. 예측 시장을 위해 특별히 제작된 AI 에이전트로, 자동 리밸런싱, 이익 수확, 새로운 토큰 지수 생성 기능 등 GEKKO 토큰의 자동화된 거래 전략을 제공합니다.

2.10 ASYM

@ASYM41b07 $ASYM: 높은 ROI 기회를 식별하고 결과 수익을 $ASYM으로 정산하는 AI 기반 DEX 애그리게이터 및 분석 툴을 제공합니다. ASYM.

2.11 Wayfinder 재단

@AIWayfinder $WAYFINDER: 카드 게임 체인인 Parallel의 AI 기반 체인 전반의 상호작용 도구입니다. 에이전트가 온체인 환경을 탐색하고 트랜잭션을 실행하며 탈중앙화 애플리케이션과 상호 작용할 수 있도록 설계된 체인 전반의 상호 작용 도구입니다.

2.12 Slate

@slate_ceo $Slate: 는 에이전트가 자연어 명령을 전달하고 이를 온체인 작업으로 변환하는 범용 AI 에이전트 및 연결 인프라 레이어입니다. 특정 조건에서 거래 전략 실행, 매수 또는 매도 실행을 자동화하여 온체인 작업을 생각처럼 간단하게 만드는 데 중점을 둡니다.

2.13 Cod3x

@Cod3xOrg $Cod3x : 디파이 전략을 자동화하는 에이전트를 구축하기 위한 노코드 개발 도구를 제공하는 Solana AI 해커톤 프로젝트입니다. 에이전트 인터페이스는 인텐트 표현식만으로 복잡한 작업을 수행할 수 있는 도구입니다.

2.14 Almanak

@알마낙__ $알마낙: 에이전트 기반 모델링을 사용하여 DeFi와 게임플레이를 최적화하는 자가 학습, 자율 AI 에이전트입니다. 데이터 과학과 트랜잭션 지식을 활용하여 프로토콜의 수익성을 극대화하는 동시에 경제적 보안을 보장한다는 사명을 가지고 DeFi 및 게임 프로젝트를 최적화하는 모델링입니다.

2.15 HIERO

@HieroHQ $HTERM: 사용자가 자연어를 사용하여 에이전트에 명령하여 자율적으로 거래를 완료할 수 있는 솔라나 및 베이스 네트워크용 멀티체인 인텔리전스 툴. 사용자가 에이전트에 명령하여 거래를 자율적으로 완료할 수 있습니다. 여기에는 토큰 구매 및 판매, 간단한 토큰 분석 수행 등이 포함됩니다.

셋째: AI 에이전트가 끝나는 곳

사진 출처: 작성자 본인

인치 단위로 바닥을 향한 경쟁이 벌어지고 있으며, 디파이 프로젝트가 여기저기서 등장하고 있습니다. 1월 13일 비트코인이 9만 달러 이하로 급락한 다음날 코인게코 데이터에 따르면 DeFAI 관련 토큰은 38.73% 상승했으며, 그 중 $GRIFT, $BUZZ, $ANON이 가장 큰 폭으로 상승했습니다. 하지만 인공지능 에이전트의 재무적 방향성에 대해 생각해 볼 필요가 있으며, 현재 가장 중요한 교차점은 왼쪽의 게임과 오른쪽의 디파이를 가리킵니다.

3.1 왼쪽의 게임 :

M3 ( 메타버스 메이커 _) (@m3org)는 아마도 이 프로젝트의 가장 유망한 대표주자로, ai16z의 배후로 의심되는 조직의 아티스트와 오픈소스 해커 커뮤니티로 구성되어 있으며 핵심 팀은 진(@dankvr), 레닐(@reneil1337), 사오리(@saori_xbt), 쇼( (@shawmakesmagic) 등으로 구성되어 있습니다. 그러나 현실적으로 가장 큰 장애물은 인력과 자원이 풍부한 웹2.0 시장에서 진정으로 폭발적인 AI 게임이 없었다는 점입니다. 2024년 1월 많은 기대를 모았던 팬텀 비스트 파루는 훨씬 더 효율적인 개발로 인해 AI로 설계된 것이 아니냐는 논란을 일으켰지만 결국 CEO가 이 주장을 부인했습니다. 게임 자체의 개발 주기가 길다는 점 외에도, AI 게임은 오른쪽의 DeFI보다 시장에서 더 많은 열정을 필요로 하는 것으로 보입니다.

3.2 오른쪽의 DeFi:

프로젝트 시가총액 순위: $GRIFFAIN, $ANON, $OLAS, $GRIFT, $SPEC, $BUZZ, $RSS3, SNAI, GATSBY 순이며, GRIFFAIN과 ANON이 전체 DeFAI 시가총액의 37.29%를 차지합니다.

GRIFFAIN: 솔라나를 기반으로 구축된 GRIFFAIN은 현재 4억 5,700만 달러의 시가총액과 103,000명의 트위터 팔로워를 보유한 DeFAI 시가총액 차트에서 1위를 차지하고 있습니다. 핵심 기능은 포인팅 거래, 빠른 거래 및 기타 기능을 완료하기 위한 지갑을 생성하는 것이며, 현재 에이전트 엔진의 NFT 캐스팅을 완료하기 위해 0.01 Sol을 사용할 수 있습니다.

Hey Anon: 현재 소닉 인사이더, 솔라나, EVM, opBNB 등과 같은 다양한 퍼블릭 체인을 지원하는 다중 실행 모델을 채택한 $ANON의 갑작스러운 스프린트는 전적으로 설립자 다니엘(@danielesesta)의 아우라에 의해 주도되고 있으며, 그는 Wonderland, Solana, EVM 및 opBNB의 창립자이기도 합니다. 그는 원더랜드, 아브라카다브라, 와그미의 창립자이기도 하며, 그의 트래픽만으로도 $ANON에 활력을 불어넣었으며, 그의 다음 스타트업인 헤이아논은 현재 시가총액 2억 4,800만 달러로 2위를 차지하고 있습니다.

넷째, 요약

디파이의 등장은 우연이 아니며 블록체인의 핵심 특성은 강력한 금융 시나리오이며 현재 게임파이의 왼쪽이나 디파이의 오른쪽 모두 비슷한 시장 잠재력을 보여주고 있습니다. 현재 게임 방향의 왼쪽과 오른쪽에 있는 게임파이와 디파이 모두 비슷한 시장 잠재력을 보이고 있습니다. 게임 방향의 왼쪽에는 미래에는 AI의 도움으로 가상 재산, 역할, 경제 및 기타 측면의 관리가 밈의 요소적 플레이 방식을 재현한 AI 에이전트의 도움을 받아 메타 우주의 자율적 진화와 번영을 달성할 수 있는 유산 메타 우주의 지속이 나타날 수 있습니다.

DeFi의 올바른 발전은 필연적으로 열정적 인 감정적 과대 광고에서 점차 실제 가치 지향의 끝으로 향할 것입니다. AI 에이전트 가치는 시장 동향을 충족시키기 위해 밈의 발행에 의존 할 수 없지만 AI 에이전트 스토리의 지속은 DeFi 수익 중첩 인형 클래스의 지원을 받아야하며 왕의 승리는 항상 밈을 착용하지는 않으며 왕은 항상 밈을 착용하지는 않습니다. 왕이 항상 갑옷을 입는 것은 아니며 시장 경쟁의 최종 결과는 기다릴 가치가 있습니다.