Crypto x AI가 가져온 패러다임 업그레이드: 프록시 인터넷으로 가는 길
원작자: Davide Crapis
원본 편집: Deep Chao TechFlow
최근 몇 달 동안,"Crypto×AI(암호학과 인공지능의 교차점)"혹은 암호화+AI(인공지능으로 증강된 암호화폐 인프라)라는 화두가 주목을 받기도 했습니다. 블록체인 커뮤니티의 많은 사람들은 이에 대해 열광하고 있으며 일부는 회의적이거나 아직 확신하지 못하고 있으며 일부는 이를 구축하고 있습니다. 블록체인과 인공지능이 교차하는 실시간 프로젝트가 진화했고, 새로운 프로젝트도 많이 등장하고 있습니다.
지난 1년 동안 저는 이 분야, 특히 블록체인 인프라에서 실행되는 인공 지능 에이전트에 관한 연구를 수행해 왔습니다. 우리는 Ethereum Foundation, Flashbots, DeepMind 등의 동료들과 함께 연구 그룹을 구성했습니다. 우리는 어떤 유형의 AI 에이전트 애플리케이션이 블록체인에 가장 적합한지, 그리고 이를 지원하기 위해 어떤 새로운 인프라가 필요한지 이해하고 테스트하기 위해 응용 연구의 경계를 지속적으로 확장하고 있습니다.
이 기사에서 나는 블록체인 인프라와 인공 지능 에이전트를 통합하는 것이 바람직하며 에이전트 인터넷(Internet of Agents)을 가져올 것이라고 주장할 것입니다. 즉, 향상된 인센티브와 현대적인 암호화를 통해 현재의 상호 연결 패러다임으로 업그레이드하여 전례 없는 보안, 효율성 및 협업 가능성을 갖춘 AI 에이전트로 구동되는 경제입니다.
그런 다음 이 목표를 달성하기 위한 경로에 대해 논의하겠습니다. 저는 단기적인 사용 사례와 애플리케이션에 초점을 맞추겠습니다. 그 중 일부는 이미 설계 및 개발되고 있습니다. 저는 이들의 한계와 잠재적인 개선 사항, 그리고 중기적으로 새로운 사용 사례를 발굴하기 위해 AI와 블록체인에 필요한 연구에 대해 논의할 것입니다.
프록시 인터넷의 백엔드로서의 블록체인
이 주장의 스타일은 추측적이지만 실용적이라는 점부터 시작하겠습니다. 블록체인과 인공지능은 지난 10년 동안 가장 빠르게 발전한 기술 중 두 가지입니다. 둘 다 인터넷과 인간 사회의 구조에 지대한 영향을 미쳤습니다. 따라서 이러한 기술이 어떻게 발전하고 상호 작용할 것인지에 대한 의미 있는 비전을 제시하려면 약간의 추측이 필요합니다. 그러나 그럼에도 불구하고팽창법빠른 개선 방향은 분명하지만 AGI에 대한 장기적인 추측은 피하고 싶습니다. (최근의 모든 과대 광고에도 불구하고 우리는 자율적으로 자기 개선을 하는 AGI와는 상대적으로 거리가 멀다고 생각하며 AGI가 어떤 형태를 취할지는 확실하지 않습니다.)
저는 인공지능이 인간 비서와 에이전트의 형태를 취하는 단기 및 중기 미래에 초점을 맞출 것입니다. 이러한 형태에서 인공지능은 인간 활동의 수행을 촉진하거나 인류에게 봉사하는 새로운 활동을 수행함으로써 인류에게 봉사하는 도구이다.
그림 1. 왼쪽: 성능 향상에 따른 인공 지능 진화의 개념적 타임라인. 오른쪽: 인간 활동과 다양한 형태의 인공 지능 활동의 블록 다이어그램.
보조자는 수년에 걸쳐 다양한 형태로 존재해 왔으며 최근 LLM의 발전은 차세대 AI 에이전트가 이전보다 더 유능하고 빠르게 발전할 것임을 시사합니다. 다음은 내 의견이다AI 에이전트실제 정의:
세상과 상호작용하는 컴퓨터 프로그램. 센서를 통해 주변 환경을 감지하고(입력 데이터), 데이터를 자율적으로 처리하고(예측 및 계획), 목표 달성을 위해 조치를 취합니다(행동).
에이전트는 제한을 받고 환경에서 학습할 수 있습니다. 오늘날 상담원은 특정 유형의 입력과 특정 유형의 작업을 전문으로 하는 경우가 많습니다. 예를 들어, ChatGPT와 같은 챗봇은 텍스트 프롬프트를 입력으로 사용하고, 일부 도구를 사용하여 답변을 생성하고, 텍스트 출력으로 응답할 수 있습니다. 반면에 트레이딩 로봇은 과거 시장 상태를 입력으로 받아 미래 시장 상태와 최적의 조치를 예측하고 거래를 실행합니다. 에이전트는 다양한 유형이 있을 수 있습니다(예: 챗봇은 LLM이고 트레이딩 봇은 소규모 RL 에이전트임).결합하여 작업 수행. 미래에는 대부분의 사용 사례를 처리하도록 훈련할 수 있는 공통 아키텍처를 발견할 수 있습니다.
블록체인은 독특하고 바람직한 특성을 가지고 있습니다.
퍼블릭 블록체인은 인공 지능 에이전트의 통신 및 상호 작용에 매우 적합한 고유한 특성을 가지고 있습니다. 나중에 에이전트 AI 지원을 위한 최고의 백엔드 중 하나를 형성한다고 주장할 것입니다.
탈중앙화: 잘 설계된 블록체인 프로토콜은 탈중앙화되어 있습니다. 게다가, 분산화는 원래 이를 구축하고 업그레이드한 커뮤니티 정신의 일부입니다. 이는 프로토콜에 내장되어 있으며 거버넌스를 통해 보호됩니다.
인센티브: 잘 설계된 블록체인은 기본 자산(예: 이더리움의 ETH)을 통해 경제적 보안을 촉진하는 강력한 인센티브를 제공합니다. 또한 프로그래밍 가능한 스마트 계약을 통해 애플리케이션은 기본 자산을 활용하고, 원하는 속성을 가진 새로운 디지털 자산을 발행하고, 참가자를 위한 자체 기본 자산 및 인센티브 메커니즘을 정의할 수 있습니다.
개방성 및 구성성: 블록체인 플랫폼은 사용자와 애플리케이션 개발자 모두에게 열려 있습니다. 또한 블록체인에 배포된 스마트 계약을 기반으로 하는 애플리케이션은 개방성과 마찰 없는 구성성이라는 동일한 속성을 상속합니다.
암호화 보장: 블록체인은 최신 암호화를 활용하여 고유한 수준의 보안, 감사 가능성 및 프로그래밍 가능한 개인 정보 보호를 제공합니다. 결과적으로 기존 시스템보다 신뢰가 최소화되고 더 안전합니다. 블록체인 해킹은 기술 초기 단계에서 불가피한 스마트 계약 취약성에서 비롯됩니다. 기술 스택이 성숙해짐에 따라 더욱 강력하고 안전해지며, 이는 인간의 신뢰에 의존하는 기존 시스템에는 없는 특성입니다.
우리는 이것을 분산화만 갖고 있는 전통적인 인터넷과 대조할 수 있습니다. TCP/IP 또는 SMTP와 같은 기본 계층 프로토콜은 공개되어 있지만 그 위에 구축된 거의 모든 애플리케이션은 독점적입니다. 이는 인터넷의 구성성을 떨어뜨리며 에이전트 상호 작용 프로토콜을 설계하는 데 있어 핵심 속성이라고 생각합니다. 또한 인터넷에는 프로토콜 계층의 인센티브와 최신 암호화 기능이 전혀 없습니다.
다음으로, 인간과 에이전트가 협력하는 이상적인 경제 모델을 소개하고, 여기에는 블록체인 프로토콜이 제공하는 모든 기능 세트가 필요함을 보여줍니다.
AI 에이전트를 위한 블록체인 이점
몇 년을 빨리 감으세요. AI 에이전트가 광범위한 인간 활동을 수행하고 충분한 의사결정 및 계획 능력을 갖춘 시대가 왔다고 가정해 보자. 또한 다른 에이전트와 협력하여 자율적으로 작업을 수행할 수도 있습니다. 에이전트는 사회에 널리 배포되며 사회적이든 재정적이든 관계없이 인간에게 잠재적으로 높은 가치가 있는 활동을 수행합니다.
다음은 에이전트 AI 시스템과 인간과의 상호 작용이 갖기를 원하는 속성/욕망 중 일부와 블록체인이 이를 가능하게 하는 방법입니다.
에이전트 시스템 요구 사항
일관성: 가치 학습, 설명 가능성, 조작 가능성과 같은 에이전트 일관성의 특정 측면은 대부분 블록체인을 직접 활용하지 않는 AI 설계 및 훈련 프로세스에 따라 달라집니다. 그러나 블록체인 애플리케이션의 개방성과 구성성은 에이전트 활동을 명확하게 하고, 자동으로 모니터링하고, 귀속시킬 수 있는 고유한 기회를 제공할 수 있으며, 이는 인센티브 배포 및 에이전트 시스템 조정의 핵심입니다.
보안: 블록체인은 가치가 큰 적대적 환경에서 최소한의 신뢰 가정으로 신뢰성과 보안을 제공하도록 설계되었습니다. 스마트 계약 애플리케이션을 통해 상호 작용하는 에이전트는 이러한 강력한 속성을 상속받습니다. 또한 영지식 증명과 같은 최신 암호화 기술의 발전은 스마트 계약 애플리케이션에 강력한 성능을 제공합니다. 예를 들어, 애플리케이션은 민감한 계산의 증거를 요구할 수 있지만 에이전트 가중치와 입력은 비공개로 유지될 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 스마트 계약은 에이전트의 작업 공간을 제한하고 기본 및 조건부 권한을 설정하는 데 이상적인 도구이기도 합니다.
검색: 애플리케이션 간 환경의 개방성은 애플리케이션 상태와 에이전트의 과거 성능을 기반으로 더 풍부한 요청 라우팅을 허용하며, 이를 모두 완전히 관찰할 수 있습니다. 에이전트가 행동 내역을 기반으로 신뢰성 있게 평판을 축적하고 프로그래밍 방식으로 작업 순위를 매기고 최고의 에이전트를 찾는 데 사용되는 것을 상상하기 쉽습니다.
효율성: 블록체인 인프라는 에이전트가 직접적인 인간 개입 없이 저렴한 비용으로 결제를 포함한 중요한 결정을 수행할 수 있도록 하여 에이전트 자율성을 향상시킵니다.
인정
통제 및 프로그래밍 가능한 개인 정보 보호: 블록체인을 통해 인간은 중개자 없이도 에이전트에 대한 통제권을 직접 소유하고 유지할 수 있습니다. 개인 데이터는 완전 비공개 계산(TEE/FHE)부터 zk 증명을 통해 선택한 속성의 프로그래밍 가능한 공유에 이르기까지 암호화 장치를 사용하여 조건부로 액세스를 제어하여 비공개로 유지될 수 있습니다.
소유권 및 공정성: 사람들은 에이전트를 공동으로 소유하고 관리하는 프로토콜을 설정할 수 있습니다. 에이전트 작업에 대한 보상은 프로그래밍 방식으로 아주 작은 금액까지 할당될 수 있습니다. 공정성은 프로토콜 업그레이드와 민주적 거버넌스를 통해 측정되고 개선될 수 있습니다. 개발 중인 최신 ID 솔루션과 결합된 블록체인 인프라는 중요한 장기 응용 프로그램인 보편적 기본 소득(UBI)과 같은 야심찬 배포 계획을 지원하고 자동화할 수도 있습니다.
AI 공급망 개요
블록체인 인프라는 통신 및 상호 운용성 외에도 전체 모델 생산 공급망(데이터 수집, 데이터 큐레이션, 교육, 미세 조정)에 도움이 될 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 여러 데이터 수집 프로토콜 및 컴퓨팅 시장을 포함하여 많은 애플리케이션이 개발 중입니다. 이는 분산형 AI 스택의 중요한 부분이지만 여기서는 논의하지 않습니다.
글로벌 규제 및 거버넌스
블록체인은 광범위한 규칙과 검사를 신뢰할 수 있는 다양한 프로토콜을 제공합니다. 제 생각에는 이는 AI 시장과 애플리케이션에 대한 글로벌 규제를 위한 독특한 기회이며, 감사와 규정 준수 확인이 용이합니다. 또한 프로토콜 전반의 투명성을 통해 쉽게 편차를 식별하고 수정 사항을 실시간으로 배포할 수 있습니다. 이는 레거시 시스템에서는 불가능합니다.
블록체인 인프라의 위험과 비용
민감하고 영향력 있는 결정을 내리도록 AI 에이전트를 교육할 때 개방성이 항상 바람직한 것은 아닙니다. 예를 들어, 보험 인수 결정을 위해 개방형 가중치 모델을 배포하면 모델 취약점이 노출되고 공격/악용 가능성이 높아질 수 있습니다.
한 가지 해결책은 최신 암호화를 활용하여 에이전트를 비공개로 유지하고 해당 작업은 공개하는 것일 수 있습니다. 그러나 블랙박스 적대적 기계 학습 공격은 여전히 가능하며 일반적으로 안전하지만 검증 가능한 기계 학습 계산을 위한 암호화 체계는 비용이 많이 들고 이미 비용이 많이 드는 훈련 프로세스에 오버헤드를 추가합니다. 이는 AI 보안과 블록체인의 교차점에서 가장 중요한 연구 분야 중 하나이다. 우리는 이를 기술적으로나 경제적으로 실제로 실현 가능하게 만들어야 합니다. 최근 혁신 중 하나는 ML 컴퓨팅에 대한 낙관적인 증거입니다. 이에 대해서는 아래에서 설명합니다.
이미 논의된 또 다른 위험은 LLM 기반 오라클이 현실 세계에서 잠재적으로 유해한 행동에 인센티브를 올바르게 할당할 수 있는 배포의 임계값을 낮추는 것입니다. 이는 아직 가능하지 않지만 긍정적인 사용 사례를 활성화하는 방법과 유해한 동작을 감지하고 방지하는 방법에 대한 더 많은 연구가 수행되어야 합니다.
블록체인 기반 시스템은 수요를 충족시키기 위해 성장할 수 있습니다.
블록체인 시스템의 현재 상태에 익숙하지 않은 사람들의 마음 속에 자주 발생하는 질문은 사용자 활동 증가에 따른 부하를 수용할 준비가 되어 있는지 여부입니다.
이는 적어도 지난 5년 동안 블록체인 RD의 초점이었으며 오늘날 우리는 많은 솔루션이 온라인에 등장하고 확장성이 크게 향상되는 전환점에 있습니다. 예를 들어, 이더리움과 해당 레이어 2 블록체인은 완전한 경제적 보안과 확장 가능한 데이터 가용성 솔루션을 상속받으며 곧 수만 건의 초당 트랜잭션(TPS)을 처리할 수 있게 될 것입니다. 병렬성을 활용하여 초당 수십만 건의 거래를 처리하는 새로운 체인이 온라인에 등장하고 있습니다. 공유 시퀀싱 솔루션과 보안 브리지를 통해 다양한 도메인에 배포된 애플리케이션이 안전하고 효율적으로 상호 운용될 수 있습니다. 영지식 증명 집계의 발전으로 거래가 더 저렴해지고, 새로운 유형의 오프체인 계산과 보안 균형을 더욱 효과적으로 만드는 하이브리드 시스템이 가능해집니다.
향후 몇 년에 걸쳐 이러한 모든 인프라 혁신이 성숙해짐에 따라, 성숙한 블록체인 생태계가 현재 초당 수만 TPS부터 수백 개의 매우 낮은 거래당 비용에 이르기까지 매우 높은 처리량을 지원할 수 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다. TPS.
프록시 인터넷으로 가는 길
위 이미지는 프록시 인터넷으로 가는 길의 세 가지 주요 단계를 나타내는 보물 지도입니다.
하나씩 살펴보겠습니다.
현재 분산형 애플리케이션 강화
첫 번째 단계는 AI를 통해 현재의 블록체인 애플리케이션을 향상시키는 것입니다. AI는 이미 가장 인기 있는 애플리케이션 카테고리인 탈중앙화 금융(DeFi)에서 역할을 하고 있습니다. 이는 특정 조치를 취하기 위해 시장 상태를 지속적으로 모니터링하는 전문 모델의 형태를 취합니다. 예를 들어 거래 봇, 청산 봇, 라우팅 봇, 통계 차익거래 봇, 더 일반적으로는 사용자 거래 흐름에서 이익(MEV라고도 함)을 추출하도록 설계된 전략을 실행하는 봇이 있습니다.
블록체인 경제가 현재의 DeFi 기반을 기반으로 구축됨에 따라 인공 지능을 활용할 수 있는 기회에 대한 논의가 시작되는 것은 자연스러운 일입니다.
DeFi 강화
블록체인 프로토콜은 현재 자동화되어 있지만 인터페이스와의 인터페이스는 매우 수동적이고 때로는 투박하며 종종 비효율적입니다. AI는 지능형 에이전트를 통해 인간과 온체인 시장을 연결하는 새로운 인터페이스가 될 가능성이 있습니다. 현재 프로토콜을 향상시킬 수 있는 구체적인 기회가 있는 영역은 적어도 세 가지가 있습니다.
사용자 의도 매칭: 사용자는 AI 에이전트와 상호 작용하여 자신의 의도를 전달하고 때로는 구조화/정제합니다. AI는 이를 사용자가 위임한 일련의 온체인 작업과 일치시킵니다. 의도는 목표와 여러 보호 장치의 형태를 취하며, 조치는 단일 거래일 수도 있고 장기간에 걸쳐 실행되는 구조화된 계획일 수도 있습니다. 간단한 의도 예는 다음과 같습니다.
“나는 $Z 이하의 가격으로 X 단위의 토큰 Y를 얻고 싶습니다.” 또는
“향후 6개월 동안 Ethereum Layer 2 프로젝트에 매달 $Z를 투자하고 싶습니다.” 또는
“내 $ETH를 EigenLayer에 다시 스테이킹하고 APR이 최소 X%이고 위험 요소가 최대 Y%인 AVS에 위임하고 싶습니다.”
첫 번째 예에는 몇 가지 거래만 필요하지만 다른 예에는 계획, 계획 내에서 여러 거래를 실행하기 위한 계획, 여러 가격 피드, 위험 및 보상 예측 모델, 상황별 정보가 필요합니다.
실행 계획 및 라우팅: Ethereum 블록체인에서 트랜잭션을 전송하기 위한 인프라가 더욱 성숙하고 정교해졌습니다. 이제 보안, 속도, 가격 효율성, 개인 정보 보호 등 다양한 요구 사항에 최적화된 다양한 경로가 있습니다. 심지어는 이를 목표로 하는 프로토콜도 있습니다.새로운 경로를 더 쉽게 배포할 수 있도록 합니다.. 오늘날의 DEX 수집기가 개별 거래소에 대해 수행하는 것과 유사하게, 더 광범위한 거래 공급망 컨텍스트와 다양한 애플리케이션을 고려하는 고급 라우팅 알고리즘을 설계할 수 있습니다. 특히 사용자 또는 레이어 1 프로토콜에서 서비스를 구매하는 레이어 2 애플리케이션을 대신하여 장기 전략을 계획할 때 조치를 취할 여지가 상당하며 새로운 메커니즘이 배포됨에 따라 확장되고 있습니다. 예를 들어, 사용자 포트폴리오 최적화를 위한 최선의 계획은 자금을 더 저렴한 레이어 2에 부분적으로 재배치하고 거기에서 투자를 실행하는 것일 수 있습니다.
공유 자금 및 자산 풀: 많은 사람들이 자원을 모으고, 목표를 달성한 후 실행을 AI 에이전트에 위임하는 자금을 생성 및 관리합니다. 이를 위해서는 의도 일치 및 행동 계획 측면뿐만 아니라 블록체인이 고유하게 제공할 수 있는 공유 소유권 메커니즘도 필요합니다. 예를 들어, 최신 버전의 디지털 아트 컬렉션 에이전트에는 이러한 모든 기능이 필요하며, 커뮤니티 선호도를 통합하고 일치하는 자산을 식별하기 위해 최신 LLM이 제공하는 보다 풍부한 컨텍스트를 활용합니다.
이 모든 경우에 우리는 오프체인에서 실행되는 일부 에이전트에 고부가가치 온체인 작업을 아웃소싱하는 지배적인 인간 또는 커뮤니티를 보유하고 있습니다. 따라서 추론 보장에 대한 필요성이 큽니다. 이는 두 가지 방법으로 달성할 수 있습니다.
자체 보안 가정을 바탕으로 프록시 네트워크를 오프체인으로 실행합니다. 예를 들어 특별히 고안된 인센티브로 L1을 다시 스테이킹하거나 실행하여 앵커 체인 자산의 경제적 보안이나 ETH의 경제적 보안을 활용하세요.
운영 유효성을 보장하기 위해 추론 증명이 필요한 온체인 스마트 계약을 사용하여 에이전트 오케스트레이션 프로토콜을 설계합니다. 이는 zkML(zk-proofs) 또는 opML(낙관적 증명)을 통해 달성할 수 있습니다. 두 영역 모두 빠르게 발전하고 있지만 opML은 대규모 LLM 실행을 경제적으로 보호할 수 있는 매우 흥미로운 솔루션입니다. 오늘날 이는 암호화된 보안 zk 증명을 사용하여 달성하는 것이 불가능하거나 엄청나게 비용이 많이 듭니다.
AI 서비스 계약
관련 범주는 소매 애플리케이션이 아닌 자율 에이전트를 사용하여 프로토콜 인프라를 강화하는 것입니다. 여기에 있는 대부분의 애플리케이션은 기존 비즈니스 서비스용으로 구축된 에이전트 기반 제품과 유사하지만 이러한 에이전트는 블록체인의 개방성, 활성 및 데이터 풍부함을 활용할 수 있습니다.
예를 들어 스마트 계약 보안 감사자/테스터, 분석 에이전트, 자동화된 재무 및 위험 관리 서비스 역할을 하는 에이전트가 있습니다. Web3에 초점을 맞춘 회사는 이미 다양한 유형의 서비스를 제공하고 있지만 에이전트 자율성과 추론 증명의 발전으로 이제 중요한 서비스에서 프로토콜 운영까지 신뢰를 분산시키고 제거할 수 있는 기회가 제공됩니다.
새로운 응용 분야는 콘텐츠 관리입니다. Farcaster 및 Lens와 같은 분산형 소셜 미디어의 등장으로 에이전트 자동화/중개 관리를 위한 새로운 기회가 나타났습니다. 그러나 이를 위해서는 지금 설명하는 상담원 협업을 조율하기 위한 새로운 메커니즘을 만들어야 합니다.
새로운 대행사 서비스 메커니즘 만들기
우리는 블록체인의 초능력을 활용하여 에이전트 사용자를 직접 활용하는 새로운 애플리케이션과 새로운 시장 메커니즘을 구현하는 신뢰할 수 있는 약속 장치를 만들 수 있습니다. 여기에서 우리는 새로운 서비스를 제공하기 위해 많은 에이전트를 조정하는 힘을 살펴보기 시작할 것입니다. 우리는 최근 논문에서 이 주제에 대해 자세히 논의했으며 여기서는 몇 가지 특정 응용 프로그램에 중점을 두고 싶습니다.
AI 예측 시장
단기적으로 가장 흥미롭고 구체적인 적용은 AI 예측 시장이다. DeFi는 소규모 프로토콜의 유틸리티 토큰과 같은 롱테일 자산을 블록체인에서 거래할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 자산은 이를 지원하는 인프라가 운영하기에 너무 비싸기 때문에 기존 시장에서는 거래할 수 없습니다. AI 예측 시장은 잠재력이 있다슈퍼 롱테일자산도 같은 일을 합니다. 사람들이 관심을 갖는 가장 작은 이벤트의 결과는 토큰화되어 거래될 수 있습니다. 이러한 시장이 작동하려면 다음이 필요합니다.
효율적인 가격 발견: 의미 있는 유동성과 대용량을 포함하여 정보를 집계합니다.
신뢰할 수 있는 시장 솔루션: 시장은 신뢰할 수 있고 효율적으로 해결되어야 합니다.
AI가 될 수 있다전문 거래 대리인은 LLM에 쿼리하여 이벤트에 대한 확률 추정치를 얻은 다음 베팅합니다., 최근과 마찬가지로대규모 경쟁에 표시된 대로 이러한 작업을 자동화합니다. 어떤 사람들은 그렇게 제안하기도 했어요.다단계 분쟁 프로토콜을 사용하여 시장 해결을 자동화할 수 있습니다., 초기 라운드에서는 LLM을 사용하고 이후 라운드로 확대되는 경우에만 사람이 참여합니다.
일단 이러한 시장이 작동하면 보안 위협이나 편견에 직면할 수 있는 중앙 권한에 의존하지 않고 완전한 자율성을 통해 작은 불확실성을 평가하기 위한 새로운 기본 요소가 됩니다. 이를 기반으로 소액 보험, 금융 상품, 분산형 소셜 미디어의 콘텐츠 조정, 스팸 필터링 등 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
특수 모델을 위한 안정적이고 효율적인 라우팅 제공
오늘날 대부분의 인간과 AI 상호 작용은 폐쇄형 프론티어 모델(무거운 모델)이든 개방형 모델(경량 모델)이든 공통 모델이 있는 독점 환경에서 격리됩니다. 하지만,GPT Store조기 성공, 그리고유사한 수집자, 위의 대화형 모드가 에이전트 기능과 전문 지식을 갖춘 방대한 GPT 공급의 시작점일 뿐이라는 점을 나타냅니다. 즉, 곧 포커 규칙을 설명하는 것부터 포커를 하는 것까지, 여행 계획부터 예약까지 진행할 것입니다. 전체 여행).
그러한 세계에서는 사용자 세션을 사용자의 의도에 가장 잘 맞는 특수 모델로 효율적으로 라우팅해야 하는 분명한 필요성이 있습니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 거래를 수행할 때 서비스 사용자로부터 추출할 수 있는 가치는 상당합니다. 라우터/중개자 측면(임대료 추출)이든 엔드포인트 모델 측면(더 많은 트래픽을 얻기 위한 오탐지 결과/성능)이든 가치를 추출할 인센티브가 있습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 라우팅 메커니즘과 서비스 제공업체가 사용자 선호도를 충족하기 위해 경쟁할 시장이 분명히 필요합니다. 이것은 제가 매우 기대하고 있는 향후 적용 분야입니다.
새로운 시장을 위한 빌딩 블록 만들기
전문 기술을 갖춘 더 많은 에이전트가 배치되고 체인에 기록이 축적됨에 따라 보다 강력한 인프라의 구성 요소가 개발될 수 있습니다. 예를 들어 과거 결과 및 에이전트 순위를 기반으로 한 평판, 예측 결과를 기반으로 한 마이크로서비스 자동 입찰 등을 포함한 에이전트 검색 프로토콜이 있습니다.
이는 프록시 서비스 프로토콜의 새로운 물결이 만들어질 때마다 통신, 평판 및 교환 인프라의 새로운 반복이 발전하면서 완전히 구현하는 데 수년이 걸리는 반복 프로세스입니다. 궁극적인 목표는 매우 편리하고 임대료가 없는 가장 효율적인 디지털 조정 메커니즘 시스템이 될 것이며, 이는 세계 경제에서 점점 더 많은 비중을 차지하는 중추가 될 것입니다. 궁극적으로 에이전트 역량이 지속적으로 향상되고 더 많은 실제 활동이 자동화됨에 따라 대부분의 사회 경제적 거래가 이 인프라에서 해결될 것으로 예상할 수 있습니다.
공유 소유권 및 거버넌스 확장
일단 규모가 커지면 공유 소유권, 공정 가치 분배, 스마트 에이전트 생산 시스템의 거버넌스와 같은 문제를 해결하는 것이 중요해질 것입니다. 블록체인은 이 솔루션을 구현하기 위한 기반을 제공합니다. 오늘날 우리는 실험의 초기 단계에 있지만 몇 가지 흥미로운 모델이 등장하고 있습니다. 우리에게는 두 가지 극단이 있습니다:
직접 소유권 및 최소화된 거버넌스: 비트코인과 유사하게 프로토콜 거버넌스가 최소화된 모델입니다. 프로토콜은 최소한이며 상대적으로 고정되어 있습니다. 대리 자산/자원 소유권 메커니즘은 간단합니다. 대리 자산은 작성자가 직접 소유하고 사용량에 비례하여 가치를 축적합니다. 단순히 유틸리티, 서비스에 대한 지불, 기여에 대한 보상을 위한 귀중한 자본 자산으로 사용할 수 있는 네이티브 네트워크 토큰이 있습니다.
공유 소유권 및 DAO 거버넌스: 또 다른 극단은 오늘날 이더리움에서 볼 수 있는 애플리케이션과 유사한 더욱 풍부한 프로토콜입니다. 명시적인 거버넌스 프로세스를 통해 매개변수를 변경할 수 있는 풍부한 프로토콜 사양이 있습니다. 기본 토큰은 거버넌스에 사용될 수 있으며 다양한 시스템 구성 요소의 공유 소유권을 가능하게 하는 보다 풍부한 인센티브 메커니즘을 갖습니다.
첫번째는 비슷해요Morpheus제가 실험하고 있는 것 중 두 번째는 다음과 같습니다.Olas, 둘 다 자율 대리인 경제를 구축하려는 초기 시도였습니다. 우리는 여전히 이러한 새로운 유형의 에이전트 기반 프로토콜의 초기 단계에 있으며, 인센티브 및 소유권 모델이 설계되는 방식을 바꿀 수 있는 새로운 애플리케이션과 새로운 기능이 있을 것입니다. 이는 프로토콜 설계자가 사용할 수 있는 광범위한 솔루션을 보여주는 매우 다른 두 가지 예일 뿐입니다. 마지막으로, 에이전트 경제를 넘어서는 AI 스택의 다른 수준에서도 유사한 문제가 존재하며 유사한 솔루션을 사용하여 AI 교육, 데이터 및 인프라 서비스를 인센티브화할 수 있습니다.
