Quicknode

2025년 6월 9일 — 읽는 데 8분 소요

인공지능과 블록체인 기술 사이의 경계가 모호해지고 있다.

2025년의 개발자라면 두 분야 모두를 경험해 보셨을 것입니다. 어느 날은 스마트 계약을 개발하고, 다음 날에는 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 식으로 말이죠. 하지만 현재 흥미로운 융합 현상이 일어나고 있습니다. 바로 AI agents 온체인으로 agents , 탈중앙화 시스템에 자율적이고 검증 가능한 지능을 제공할 전망입니다.

온체인 AI agents 블록체인의 ‘신뢰 불필요’ 특성과 AI 모델의 인지 능력을 결합한 디지털 agents . 이들은 스마트 계약과 상호작용하고, 오라클로부터 정보를 처리하며, 실시간 블록체인 데이터를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있으며, 이 모든 과정에서 투명성과 불변성을 유지합니다.

이 agents 어떻게 작동하는지, agents 자세히 살펴보고, 개발자들이 현재 agents AI agents 배포하는 과정에서 직면하고 있는 몇 가지 과제에 대해 알아보겠습니다.

온체인 AI Agents란 무엇인가요?

온체인 AI agents 블록체인 상에서 직접 상주하며 작동하는 자율 agents . 이들은 블록체인의 상태를 모니터링하고, AI 모델을 통해 데이터를 처리하며, 프로그래밍된 목표에 따라 조치를 취합니다. 일단 배포되면 이 모든 과정이 사람의 개입 없이 이루어집니다.

예: agent DeFi 포지션의 재조정, 검증자 노드 관리, 심지어 가스 비용 최적화까지 담당할 agent 있습니다.

Agent : 지갑 + 논리 + 의도

모든 기능성 온체인 agent 다음 세 가지 기본 구성 요소를 기반으로 agent :

1. 지갑: agent 블록체인 신원 및 경제적 인터페이스로, 자산을 관리하고, 가스 수수료를 지불하며, 거래를 실행하는 데 사용됩니다. 고급 agents 일괄 거래, 가스 비용 없는 작업, 다중 서명 보안 모델과 같은 복잡한 작업을 수행하기 위해 agents 스마트 계약 지갑이나 계정 추상화 기법을 사용합니다.

2. 논리: 정보를 처리하고 실행 방안을 결정하는 의사결정 엔진입니다. 이는 단순한 규칙 기반 시스템(“토큰 가격이 10% 하락하면 포지션을 매도한다”)부터 시장 심리지수, 기술적 지표, 온체인 지표를 동시에 분석하는 정교한 AI 모델에 이르기까지 다양합니다.

3. 의도: agent 이끄는 프로그래밍된 목표와 제약 조건. 의도는 agent 바를 정의하며, 이는 DeFi 포지션에서 수익을 극대화하거나, 프로토콜의 건전성을 유지하거나, 크로스체인 자산 이체를 촉진하는 것 등을 포함합니다.

온체인 agents 신뢰가 필요 없는 시스템이라는 더 광범위한 비전과 부합하는 투명성, 검증 가능성, 그리고 탈중앙화된 운영에 대한 의지를 agents .

인프라가 성숙해짐에 따라, 개발자들은 지능과 탈중앙화 중 어느 한쪽도 타협하지 않는 agents 구축할 수 agents 도구를 점점 더 필요로 하고 있습니다.

온체인 AI Agents 구동하는 주목할 만한 프레임워크들

agent 자리를 잡아가면서, 점점 더 확장되는 프레임워크 생태계 덕분에 개발자들이 온체인 AI agents 더 쉽게 구축, 배포 및 관리할 수 있게 되었습니다. 이러한 프레임워크는 의도 인코딩이나 실행 환경과 같은 복잡한 요소를 abstract , 개발자들이 agent 논리에 집중할 수 있도록 해줍니다.

코인베이스의 AgentKit

AgentKitagents 생성 및 조정을 간소화하기 위해 설계된 개발자 툴킷입니다. 이 툴킷을 agents 사용자의 의도를 agents , 블록체인 상태를 분석하며, 구조화된 실행 flow 통해 스마트 계약과 상호작용할 agents 있습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 의도 인코딩: agent 제약 agent 기술하는 표준화된 방법.

• 지갑 추상화: 스마트 계약 지갑 및 계정 추상화 패턴에 대한 네이티브 지원.

• 조합 가능한 액션: Agents 여러 프로토콜에 걸쳐 액션을 연쇄적으로 실행하거나 일괄 처리할 Agents .

• 안전한 실행: 신뢰가 필요 없는 특성을 유지하는 검증 가능한 실행 경로.

가상 프로토콜

Virtuals 프로토콜agents 자율적인 경제적 행동을 agents 네이티브 agents 초점을 맞추는 독특한 접근 방식을 취합니다. 이 프레임워크는 자산을 소유하고, 거버넌스에 참여하며, 활동을 통해 수익을 창출할 agents AI agents "가상 존재(Virtual Beings)"라는 개념을 중심으로 설계되었습니다.

이 프로토콜의 강점은 agents 투자 가능한 자산이 되는 토큰화 모델에 있습니다. 이를 통해 agent 토큰 가치에 직접적인 영향을 미치는 새로운 경제적 인센티브가 창출되며, 개발자의 이익과 agent 일치하게 됩니다.

이 프레임워크는 정교한 평판 관리 시스템과 성과 추적 기능을 갖추고 있어, 장기적인 신뢰와 신뢰성을 구축해야 agents 이상적입니다.

ElizaOS

ElizaOSagents 운영 체제로 자리매김하며, 다중 모달 AI agents 위한 포괄적인 런타임 환경을 제공합니다. 이 프레임워크는 모듈성과 조합성을 중시하여, 개발자가 여러 블록체인, AI 모델 및 외부 API와 원활하게 상호작용할 수 agents 구축할 수 있도록 지원합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

1. agent 확장하기 위한 플러그인 아키텍처,

2. 상호작용 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하기 위한 내장 메모리 관리 기능, 그리고

3. 일반적인 블록체인 작업을 위한 표준화된 인터페이스.

ElizaOS agents 텍스트, 음성, 시각적 입력을 모두 처리할 agents 있어 복잡한 사용자 대상 애플리케이션에 적합합니다. 이 프레임워크의 강점은 문맥과 사용자 선호도를 유지하면서 자연어 명령에 따라 블록체인 거래를 실행할 수 agents 정교한 대화형 agents 구축할 수 있다는 점에 있습니다.

GOAT 프레임워크

The GOAT(Generative Onchain Agent ) 프레임워크는 는 단순성과 신속한 프로토타이핑에 중점을 둡니다. 이 프레임워크는 모든 EVM 호환 블록체인과 상호작용할 수 agents 구축하기 위한, 최소한이지만 강력한 추상화 집합을 제공합니다.

GOAT의 철학은 개발자 경험에 중점을 두고 있습니다. 이 프레임워크는 확장성을 갖추면서도 간단한 agents 단 몇 분 만에 agents 수 있게 해줍니다.

이 프레임워크는 온체인 agents 처음 접하는 개발자들에게 특히 유용하며, 방대한 문서, 구현 예제, 그리고 커뮤니티가 기여한 agent 구성된 지속적으로 확장되는 라이브러리를 제공합니다.

ZerePY

ZerePYagent 많은 AI 개발자들이 파이썬 생태계에서 가장 편안함을 느낀다는 점을 인식하여, agent 파이썬 우선 접근 방식을 채택합니다. 이 프레임워크는 널리 사용되는 파이썬 AI 라이브러리와 블록체인 네트워크 간의 원활한 통합을 제공합니다.

이 프레임워크의 핵심 혁신점은 안전한 키 관리 및 트랜잭션 실행을 유지하면서 agent 루프 내에서 Python 기반 AI 모델을 직접 실행할 수 있다는 점입니다. ZerePY는 PyTorch 및 transformers와 같은 널리 사용되는 ML 프레임워크에 대한 내장 지원을 포함하고 있어, 정교한 AI 모델을 손쉽게 배포할 수 있습니다.

ZerePY는 특히 복잡한 데이터 분석, 머신러닝 추론, 또는 기존 Python 기반 AI 워크플로우와의 통합이 agents 뛰어난 성능을 발휘합니다.

적합한 프레임워크 선택하기

각 프레임워크는 서로 다른 사용 사례와 개발자의 선호도에 맞춰 제공됩니다.

• AgentKit 엔터프라이즈급 안정성이 요구되는 프로덕션 애플리케이션을 개발하는 팀에 적합합니다.

• Virtuals Protocol은 경제성을 중시하는 AI agents 개발하는 크리에이터들에게 효과적입니다.

• ElizaOS는 정교한 다중 모드 기능이 필요한 프로젝트에 적합합니다.

• GOAT 프레임워크는 신속한 프로토타이핑과 간편한 배포를 원하는 개발자들에게 적합합니다.

• ZerePY는 파이썬 기반 AI 팀들에게 어필합니다.

이러한 선택은 대개 agent 구체적인 agent , 팀의 전문성, 그리고 장기적인 유지보수 측면을 고려하여 결정됩니다. 많은 개발자들은 프로토타이핑 단계에서는 GOAT나 ZerePY와 같은 비교적 간단한 프레임워크로 시작하다가, agents 따라 더 포괄적인 솔루션으로 전환합니다.

프레임워크 덕분에 agent 점점 더 쉬워짐에 따라, 문제는 온체인 agents 여부가 아니라, 이들이 블록체인 상호작용과 디지털 경제를 얼마나 근본적으로 재편할 것인가 하는 점입니다.

왜 온체인 Agents 미래에 Agents

온체인 agents 탈중앙화 시스템의 운영 방식에 새로운 패러다임을 agents . 바로 자동화가 중앙화를 대가로 삼지 않는 패러다임입니다. 기존의 봇이나 클라우드 기반 스크립트와 달리, 이러한 agents 신뢰가 필요 없는 환경에서 agents , 투명하고 검증 가능하며 프로토콜 수준의 제약 조건을 따르는 작업을 수행합니다.

중앙 집중화 없는 자동화

온체인 agents 신뢰할 수 있는 중개자를 도입하지 않고도 웹3의 자동화 문제를 agents . 중앙 집중식 서버에서 실행되는 기존 봇과 달리, 이러한 agents 블록체인 네트워크에서 직접 agents , 투명성과 검증 가능성을 유지한 채 복잡한 전략을 실행합니다.

사용자는 탈중앙화 시스템의 가치를 높이는 ‘신뢰 불필요’ 특성을 훼손하지 않으면서도 연중무휴 포트폴리오 최적화, 자동화된 수익 창출, 지능형 거래 타이밍을 활용할 수 있습니다.

그 결과, 탈중앙화 원칙을 훼손하지 않으면서도 사용자 경험이 획기적으로 개선되었습니다.

조합형 지능

agents 때 진정한 힘이 발휘됩니다. 전문 agents 표준화된 블록체인 인터페이스를 통해 서로를 agents , 개별 능력을 뛰어넘는 새로운 형태의 지능을 창출합니다.

포트폴리오 관리 agent 시장 분석 agents, 위험 평가 agents, agents 실행 agents 협력하여 정교한 전략을 agents agent .

이러한 조합성을 통해 복잡한 다중 프로토콜 운영과 크로스체인 전략을 원활하게 조율할 수 있어, 일반 사용자들도 첨단 DeFi 서비스를 이용할 수 있게 됩니다.

사용자에서 Agents 네트워크로

블록체인 애플리케이션은 개별 사용자에게 서비스를 제공하는 단계에서 벗어나, 자율 agents 네트워크를 조정하는 방향으로 진화하고 있습니다. 사람이 수동으로 거래를 실행하는 대신, 자율 경제 내에서 agents 사용자, 프로토콜, AI 시스템을 agents .

프로토콜은 상태를 모니터링하고, 매개변수를 조정하며, 업그레이드를 조정하는 agent 통해 자율적으로 규제됩니다. 이를 통해 agents 성능을 최적화하고 기회를 발굴하는 ‘살아있는 생태계’가 형성되며, 이는 분산형 시스템의 운영 및 진화 방식을 근본적으로 변화시킵니다.

그 결과, agents 구동하고 블록체인이 보안을 담당하며 Quicknode 같은 플랫폼을 통해 구현되는, 더욱 유연하고 지능적이며 자율적인 인터넷이 탄생했습니다.

‘에이전트 기반 웹’의 부상은 불가피하다

온체인 agents 자율 지능과 탈중앙화 인프라가 결합된, 블록체인 기술의 차세대 진화 형태를 agents .

AgentKit과 같은 프레임워크가 발전하고, Quicknode 와 같은 인프라 제공업체들이 안정적이고 확장 가능한 접근을 원활하게 제공함에 따라, 지능적이고 agent 중심의 웹3를 위한 토대가 마련되고 있습니다. 미래는 AI의 역량과 블록체인의 신뢰성을 모두 활용하여 진정으로 자율적인 탈중앙화 시스템을 구축할 수 있는 개발자들에게 있습니다.

agent 이제 막 시작 단계에 불과합니다.

오프체인 대신 agents 배포하면 어떤 이점이 있나요?

온체인 배포는 투명성, 검증 가능성, 탈중앙화를 보장합니다. 이는 중앙 집중식 서버나 제3자에 대한 의존을 없애며, Web3 생태계 내에서 신뢰가 필요 없는 자동화를 가능하게 합니다.

첫 번째 온체인 agent 구축하려면 어떤 프레임워크를 사용해야 할까요?

신속한 프로토타이핑의 경우, GOAT나 ZerePY는 간편한 사용성과 충실한 문서화를 제공합니다. 실제 운영에 적합한 빌드의 경우, AgentKit은 체계적인 인텐트 인코딩과 안정적인 인프라를 제공하며, 특히 Quicknode 함께 사용할 때 그 장점이 두드러집니다.

온체인 agents 구축하려면 AI 전문가여야 하나요?

꼭 그렇지는 않습니다. GOAT나 AgentKit과 같은 프레임워크는 개발자가 기본적인 프로그래밍 agents 효과적인 agents 구축할 수 있도록 템플릿과 추상화 기능을 제공합니다. 하지만 머신러닝 모델이나 자연어 처리 기술을 agents 정교한 agents , AI/ML 지식이 큰 도움이 될 것입니다.