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암호화 에이전트는 차세대 트렌드입니다.

JinseFinance

2025/12/07 18:14

따르다

저자: diego_defai; 컴파일러: Vernacular Blockchain

DeFi(탈중앙화 금융)는 2020년의 '차세대 트렌드! "라고 말하며 그 동안 수천 명의 신규 사용자를 암호화폐 분야로 끌어들였습니다. 안타깝게도 그 이후로 진정한 의미의 산업적 대량 채택의 순간은 없었습니다.

예측 시장이 오늘날에도 비슷한 역할을 한다고 주장할 수도 있지만, 2020년을 경험한 사람이라면 누구나 그 당시가 훨씬 덜 열광적이었다는 것을 알고 있습니다.

제 이론은 AI 에이전트가 궁극적으로 모든 사람이 암호화폐와 디파이를 더 쉽게 사용할 수 있도록 만들 수 있기 때문에 차세대 대세가 될 것이라는 것입니다. 따라서 업계 진입 장벽을 낮출 수 있습니다.

이 글에서는 제가 이렇게 확신하는 이유를 설명하고 각 특정 사용 사례에 대한 최고의 AI 에이전트 프로젝트를 공유하고자 합니다.

< h2 style="text-align:왼쪽;">암호화폐 업계에 필요한 것은 에이전트
'새로운 금'이자 디지털 가치 저장 수단으로 떠오르고 있는 비트코인($BTC)을 제외한 나머지 암호화폐들은 "새로운 금"이자 디지털 가치 저장 수단으로 부상하고 있는 비트코인($BTC)을 제외한 나머지 블록체인 기술은 오랫동안 기다려온 대중적 채택을 달성하기 위해 고군분투하고 있습니다.
서두에서 언급했듯이, 디파이가 탄생한 이래로 대규모의 사용자 유입이 있었던 적은 없었습니다. 하지만 지난 몇 달 동안 좋은 성과를 거둔 카테고리를 꼽으라면 다음과 같습니다.
스테이블코인: 중앙화된 경쟁에서 승리한 경쟁에서 승리하기 위한 $USDT 및 $USDC와 같은 솔루션.
예측 시장: @Polymarket과 @Kalshi가 주도하고 있습니다.
이러한 제품들이 특정 수준의 채택에 도달한 이유와 방법은 암호화폐 업계에 에이전트가 필요한 이유를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
스테이블코인의 가치 제안은 전 세계 누구나 이용할 수 있는 디지털 달러의 보유라는 분명한 명제를 가지고 있습니다. 게다가 획득하는 방법도 매우 쉽습니다. 오늘날 법정화폐 입금(온램프) 솔루션은 어디에나 존재하며, 스테이블코인은 모바일 앱에서 예금 계좌로도 사용할 수 있습니다.
예측 시장도 비슷합니다. 사용해 보셨다면 웹2.0 앱처럼 느껴진다는 것을 아실 것입니다. 웹3.0 지갑도 없고, 복잡한 온체인 거래도 없으며, 지불해야 하는 블록체인 수수료도 없습니다. 단순함이 핵심입니다.
< h2 style="text-align: 왼쪽;">암호화폐 포용성을 위한 솔루션 - AI 에이전트를 통한 사용자 경험(UX) 간소화
"DeFi는 모두를 위한 금융이어야 합니다. 개방적이고, 라이선스가 필요 없고, 공정해야 합니다. 하지만 2025년 디파이의 현실은 그렇지 않습니다."
몇 달 전 유행했던 용어는 "AgentFi"였습니다. 이는 프로세스를 간소화하기 위해 에이전트를 사용하는 다양한 온체인 금융 상품을 가리킵니다.
예시? 스테이블코인 에이전트는 24시간 연중무휴로 최고의 APY(연환산 수익률)를 찾아주기 위해 여러 블록체인에 걸쳐 $USDC를 전송할 수 있습니다.
또 다른 예는? 인공지능 에이전트는 온체인 움직임, 커뮤니티 정서, 토큰 할당, 기술적 분석을 분석하여 트레이더가 최적의 알파를 찾을 수 있도록 도와줍니다.
대량 채택을 달성하려면 암호화폐 공간을 단순화해야 하며, 이를 위해 AI 에이전트가 일부 작업을 처리할 수 있도록 해야 합니다.
< h2>에이전트파이 내러티브의 주요 항목
"이 작업을 계속 수동으로 수행하면 실패합니다." 인간은 24시간 연중무휴로 운영되는 시장에 적합하지 않습니다. 에이전트는. 이를 빨리 받아들일수록 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다.
이 아이디어를 바탕으로, AgentFi 영역의 상위 프로젝트를 그들이 해결하고자 하는 사용 사례별로 분류하여 소개하고자 합니다.
패시브 APY를 가능하게 하는 스테이블코인 에이전트
사용 사례: 새로운 수익 기회가 발생할 때마다 스테이블코인을 제어하고 다른 프로토콜과 블록체인에 배포하는 에이전트를 상상해 보십시오.
인기 프로젝트:
@ZyfAI_. : 멀티체인 스테이블코인 에이전트는 스테이블코인을 아비트럼과 베이스에서 자율적으로 이동하여 APY를 최적화하고 심지어 +15%까지 도달할 수 있습니다. strong>+15% APY에 도달할 수도 있습니다.
@ 세일닷머니: Base 및 Arbitrum에서 실행되는 또 다른 멀티체인 스테이블코인 에이전트입니다. 스테이블코인 할당을 서로 다른 프로토콜로 분할한다는 점에서 독특합니다.
@ gizatechxyz: 이 분야의 선구자 중 하나는 기관 자본을 관리할 수 있는 최초의 플랫폼입니다. 그들은 $USDC를 입금하는 모든 사용자에게 고정된 15% APY를 제공합니다.
@ yieldseekerxyz: Base의 에이전트가 $USDC를 관리하고 패시브 APY를 제공하며, 현재 모든 입금 사용자에게 크레딧을 지급하고 있습니다. "잠재적 에어드랍을 파밍"하고 있습니다.

Via 복잡한 DeFi 전략을 생성하는 에이전트
사용 사례: AI 에이전트의 도움을 받아 복잡한 거래와 DeFi 전략을 자동화할 수 있다면 어떨까요?
인기 프로젝트:
@. 심포니오: 다양한 온체인 전략이 에이전트에 의해 실행되는 "에이전트 볼트"를 생성할 수 있는 프레임워크입니다. 현재 @monad에서 실행 중입니다.
@ HeyAnonai: 사용자가 ChatGPT와 유사한 인터페이스를 통해 요청을 유도하여 AI 에이전트와 채팅하고 복잡한 온체인 프로세스(거래부터 DeFi LP 전략까지)를 자동화할 수 있는 올인원 엔드포인트입니다! .
@ 알마낙: 방금 전략 빌더를 출시하여 사용자가 지시 트레이딩 전략 또는 지시 LP 전략을 만들 수 있습니다.
< strong>@glider_fi: AI를 사용하여 사용자가 "Big 5" 전략($BTC , $ETH, $SOL, $XRP, $DOGE).
AI 에이전트로서 트레이딩 동반자
사용 사례: 트레이딩은 암호화폐에서 가장 큰 사용 사례 중 하나이며, AI 에이전트는 승률 향상과 전반적인 거래 경험을 향상시킬 수 있습니다.
인기 프로젝트:
@Velvet Capital: 리서치부터 체결까지 전 과정 에서 트레이더를 돕는 다양한 AI 기능을 갖춘 트레이딩 터미널.
@ Cod3xOrg: 이미 확고한 트레이딩 신념을 가지고 있다면 좋습니다. 트레이딩 논거를 제시하면 에이전트가 인사이트를 제공하고 이를 바탕으로 자율적으로 행동할 수도 있습니다.
@ modenetwork: 당신을 위해 거래하는 100% 자율적인 개체인 Mode의 AI 트레이딩 에이전트를 출시했습니다. 에이전트가 거래할 수 있는 시장과 최대 레버리지를 결정한 다음 스테이블코인을 에이전트의 지갑에 입금하기만 하면 됩니다.
@ 피그먼트트레이드: 누구나 몇 분 안에 자율 트레이딩 에이전트를 만들 수 있는 새로운 프레임워크입니다. 흥미로운 점은 에이전트가 거래를 시작하면 각 거래에 대한 추론을 계속 공유하여 '블랙박스' 역할을 하는 트레이딩 에이전트의 신뢰 문제를 해결한다는 점입니다.
예측 에이전트는 다음과 같은 도움을 줍니다. 더 나은 베팅
사용 사례: 트레이딩 에이전트와 마찬가지로 예측 에이전트는 사용자가 더 나은 예측을 하거나 완전히 자동화하는 데 도움을 줍니다. 전체 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
주요 항목:
@sire_. 에이전트: 다양한 스포츠 시장에 자율적으로 베팅하는 예측 에이전트입니다. 출시 이후 승률은 55-58%로 유지되고 있습니다.
@ polybroapp: 예측 시장용 ChatGPT와 비슷합니다. 어떤 예측이든 분석을 요청하면 다양한 결과의 확률 백분율을 알려줍니다.
@ SemanticLayer: x402 표준을 사용하여 에이전트가 폴리마켓에서 자율적으로 거래할 수 있는 최초의 프레임워크가 이제 "예언자 아레나를 통해 제공됩니다. ""는 예측 시장에서 사용되는 최고의 AI 모델을 평가하고 있습니다(@grok이 우승 중).
@aixbet _ai: 고품질의 AI 기반 교차 시장 인사이트를 제공하는 예측 엔드포인트입니다. 감정, 자금 흐름 및 기타 지표를 추적합니다.
전체 추적 에이전트파이 공간
위 내용은 현재 사용 가능한 모든 에이전트 중 작은 부분에 대해서만 설명한 것입니다. 지난 몇 달 동안 저는 모든 에이전트를 추적하고 사용 사례별로 분류하는 스프레드시트를 만들었습니다.