AI 에이전트의 후반부: 포스의 각성

암호화폐 시장은 2025년 5월에 새로운 모멘텀을 경험하고 있으며, 비트코인이 기관 투자 증가와 규제 명확성에 힘입어 110,000달러 이상의 사상 최고치를 기록했습니다. 이러한 강세 배경 속에서, 우리는 AI 에이전트 섹터의 힘이 인공지능의 급속한 발전과 AI와 블록체인 기술의 통합 증가로 인해 깨어나고 있다고 생각합니다. 이 글에서 CoinEx Research는 Virtuals Protocol과 ai16z가 지원하는 ElizaOS 생태계와 같은 주요 인프라 이니셔티브에 초점을 맞추어 이 분야 내에서 급성장하는 발전을 검토하고자 합니다. 또한 Base와 Solana에서 AI 에이전트 생태계를 육성하기 위한 각각의 전략을 분석하고, 그들의 성장을 이끄는 기본 메커니즘을 면밀히 조사하며, 분산화된 환경 내에서 정교한 AI 에이전트 기능을 가능하게 하는 Model Context Protocol(MCP) 인프라의 중요한 역할에 특히 중점을 두고 AI 내러티브를 활용하는 블록체인 프로젝트의 더 넓은 잠재적 방향을 탐구할 것입니다.

또한 이전 연구를 검토할 수 있습니다: 암호화폐 세계의 AI 에이전트: Web2에서 Web3로의 혁명적 진화

Virtuals Protocol - 생태계 후속 조치

Virtuals Protocol은 Base 네트워크에서 정교한 AI 에이전트 생태계를 위한 인프라를 전략적으로 구축하며 일관된 개발 궤도를 유지해왔습니다. 최근 몇 달 동안 달성한 주요 이정표는 단계적 출시에 대한 이러한 약속을 강조합니다:

• 2025년 2월: Agent Commerce Protocol(ACP) 출시
• 2025년 3월: Virtuals Partner Network(VPN) 출시
• 2025년 4월: Genesis Launch 플랫폼 데뷔

Agent Commerce Protocol(ACP) 배포

ACP의 도입은 자율적인 AI 에이전트 상호작용을 위한 기초 계층을 나타냅니다. 이 다중 에이전트 프레임워크는 잘 정의된 운영 사이클을 통해 안전하고 검증 가능하며 효율적인 교환과 협업을 위한 표준화된 환경을 구축합니다:

• 요청 단계: 에이전트는 초기 접촉 요청을 설정하고 거래를 위한 기본 호환성을 결정합니다
• 협상 단계: 에이전트는 특정 조건에 동의하며, 이는 암호학적으로 서명되어 합의 증명(PoA)을 생성합니다
• 거래 단계: 실제 가치 교환이 발생하며, 지불과 결과물 모두 에스크로에 보관됩니다
• 평가 단계: 거래는 합의된 조건에 대해 평가되어 평판 구축과 지속적인 개선을 가능하게 합니다

출처: Virtuals Protocol

ACP는 AI 에이전트를 위한 분산형 상업 생태계를 효과적으로 구축하여 자율적인 상호작용, 협업 노력 및 원활한 거래 기능을 가능하게 합니다. Virtuals Protocol은 시뮬레이션 연구 를 통해 ACP의 응용을 보여주는데, 이는 장난감 레모네이드 가판대 사업을 설립하고 운영하기 위해 협력하는 다섯 개의 독립적이고 전문화된 에이전트를 포함합니다. 이 대화형 다중 에이전트 데모 는 사용자에게 ACP가 촉진하는 자율적 조정에 대한 실질적인 통찰력을 제공합니다.

사실, 구글이 이후 발표한 개념적으로 유사한 Agent-to-Agent(A2A) 프레임워크는 직접적인 스마트 계약 상호작용보다는 프로토콜 수준의 연결에 의존한다는 점에서 차이가 있지만, 이 패러다임에 대한 업계의 인식이 증가하고 있음을 강조합니다.

Virtuals Partner Network(VPN) 설립

VPN은 전략적으로 투자자, 선구적인 창업자, 도메인 전문가 및 학술 연구원을 포함한 다양한 이해관계자 집단을 모아 AI x 크립토 벤처의 발굴, 지원 및 확장을 주요 목표로 합니다. 이 네트워크는 구성원들의 집단적 전문 지식과 자본이 유망한 프로젝트의 가속화된 성장과 성숙에 기여하는 시너지 생태계를 조성하며, 혁신적인 빌더와 프로젝트 팀을 위한 인큐베이션 허브로 효과적으로 기능합니다.

제네시스 런치 소개

제네시스 런치는 AI 에이전트 토큰의 초기 배포를 위한 혁신적인 패러다임을 나타내며, pump.fun과 같은 플랫폼과 개념적 유사성을 가지지만 기여 기반 참여로 크게 전환했습니다. 이 런치패드는 "초기 DEX 제공"(IDO) 모델의 진화를 의미합니다. pump.fun과 같은 플랫폼의 종종 적대적이고 봇이 지배하는 환경과 달리, 제네시스 런치는 생태계에 대한 입증 가능한 기여를 우선시합니다. 사용자는 다양한 참여 메커니즘을 통해 포인트를 축적하여 새로운 AI 에이전트 토큰의 사전 판매에 우선적으로 접근할 수 있으며, 이를 통해 Virtuals 생태계 내에서 적극적인 참여와 가치 창출을 장려합니다.

출처: Virtuals 프로토콜

현재 포인트 적립 메커니즘:

• AI 에이전트 프로젝트에 투자: 이는 주로 Virtuals 생태계 내의 기존 AI 에이전트(현재 Sentient 및 Prototype으로 분류됨)에 대한 전략적 투자를 포함합니다. 이 메커니즘은 투자에 비례하는 포인트 적립 형태를 효과적으로 제공하며, 이는 제네시스 런치 이벤트 참여에 재배치될 수 있습니다.
• $VIRTUAL 보유: 네이티브 $VIRTUAL 토큰을 직접 보유하면 포인트가 적립되며, 향후 스테이킹 메커니즘을 통해 잠재적으로 향상될 수 있습니다.
• 에이전트 스테이킹: Virtuals 생태계 내에서 인정받는 에이전트의 네이티브 토큰을 스테이킹하면 추가 포인트가 적립되어 다양한 프로젝트 지원을 장려합니다.
• "Yapping Points": 커뮤니티 주도 홍보의 가치를 인식하여, 사용자는 트위터에서 Virtuals 관련 콘텐츠를 적극적으로 참여하고 생성함으로써 포인트를 획득할 수 있으며, 이는 Kaito AI 사용자에게 익숙한 메커니즘입니다.

제네시스 런치의 토큰노믹스 구조는 투명하고 반독점적인 24시간 사전 판매 기간을 포함합니다:

• 할당: 새 토큰 총 공급량의 37.5%가 사전 판매에 할당되고, 12.5%는 유동성 풀 주입에 지정되며, 나머지 50%는 프로젝트 개발, 재무 관리 및 마케팅 이니셔티브에 할당됩니다.
• 동적 분배: 사전 판매 내 개인 할당은 참가자의 축적된 포인트가 총 포인트 풀에서 차지하는 비율에 따라 동적으로 결정되며, 고래 축적 위험을 완화하기 위해 총 공급량의 0.5%로 개인 할당이 제한됩니다. 시스템은 모든 참가자가 기여한 총 포인트를 기반으로 실시간으로 개인 할당을 계산합니다.
• 환불 메커니즘: 사용되지 않은 $VIRTUAL 토큰과 적립된 포인트는 참가자에게 자동으로 환불됩니다.
• 고정 가치 평가 출시: 제네시스 런치를 통해 시작된 새 프로젝트는 고정된 초기 시가총액과 총 공급 모델을 채택하며, 기본 가치 평가는 112,000 $VIRTUAL 토큰(완전 희석 가치 평가 약 $200,000)으로 표준화됩니다.

출처: Virtuals 프로토콜

Virtuals의 기반 기술과 핵심 내러티브의 상대적 안정성을 고려할 때, 이 새로운 '신구교환' 자산 발행 모델은 침체된 시장에서 효과적으로 관심을 불러일으켰습니다. 기여 기반 시스템을 통해 참여를 장려함으로써, 이 접근법은 Virtuals 생태계 내의 유동성과 참여를 활성화시킵니다. 더 넓은 시장 맥락을 고려하여 전체 시장을 살펴보면, 이전에 두각을 나타냈던 AI 에이전트 토큰들이 일정 수준의 상향 가격 조정을 경험했음을 관찰할 수 있습니다.

Virtuals 프로토콜 생태계 스포트라이트: Basis OS

Genesis 출시에서 비롯된 주목할 만한 성공 사례는 Basis OS입니다. 수익 창출 접근 방식에서 Ethena와 유사하게 기능하는 Basis OS는 관리형 베이시스 트레이딩 전략을 통해 특수 시장에서 수익을 최적화하도록 설계된 탈중앙화 프로토콜입니다. 핵심 메커니즘은 현물 시장에서 롱 포지션을 설정하고 동시에 영구 탈중앙화 거래소에서 숏 포지션을 설정하여, 시장 중립적 노출을 유지하면서 자금 조달 비율 프리미엄을 확보할 수 있게 합니다.

Virtuals 프로토콜 생태계 스포트라이트: Arbus Terminal

Arbus는 Genesis 출시를 통해 선보인 또 다른 잠재적 프로젝트로, InfoFi와 에이전트 경제를 위한 AI 기반 시장 인텔리전스 레이어를 제공합니다. 주력 플랫폼인 Arbus Terminal은 분산된 Web3 신호를 구조화된 실시간 인사이트로 변환하여 트레이더, 개발자 및 AI 에이전트에게 실행 가능한 데이터를 제공합니다. Virtuals의 Agent Commerce Protocol(ACP)과 통합함으로써, Arbus는 자율 에이전트가 향상된 맥락 인텔리전스로 온체인에서 조정하고 거래할 수 있게 하여 더 스마트한 탈중앙화 애플리케이션과 거버넌스를 촉진합니다.

출처: Arbus

ElizaOS / ai16z - 생태계 후속 업데이트

ElizaOS V2 개발

ai16z 팀은 크로스 플랫폼 에이전트 상호작용을 위한 더 간결하고 유연한 아키텍처를 제공하도록 설계된 ElizaOS 버전 2를 소개했습니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다:

• 크로스 플랫폼 존재감: 에이전트가 트위터에서 시작하여 SMS를 통해 계속하고 비즈니스에 주문을 할 수 있으며, 모든 과정에서 대화 맥락을 유지합니다.
• 통합 블록체인 관리: 모든 체인을 관리하는 하나의 지갑—더 이상 체인 전환의 번거로움이 없습니다.
• 자율 워크플로우: 다단계 프로세스를 독립적으로 처리하는 에이전트—데이터 조사, 결과 분석, 보고서 생성 및 후속 일정 예약을 지속적인 감독 없이 수행합니다.
• 진화하는 인텔리전스: 최소한으로 시작하여 대중과의 상호작용을 통해 성장할 수 있는 데이터베이스 기반 캐릭터.
• 강화된 보안: 기본 TEE 통합은 개인정보를 유지하면서 민감한 작업에 대한 검증 가능한 보안 보장을 제공합니다

auto.fun 플랫폼 데뷔

마찬가지로, ai16z 팀은 솔라나 블록체인에서 AI 에이전트와 관련 토큰을 출시하기 위한 플랫폼인 auto.fun을 소개했습니다. 이 플랫폼은 맞춤형 계약 주소, AI 검증 통신 채널 및 커뮤니티 콘텐츠 제작 도구와 같은 기능을 통합하여 에이전트 토큰화를 위한 더 공정하고 지속 가능한 모델을 육성하는 것을 목표로 합니다.

auto.fun의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• "공정한 출시보다 더 공정함": 본딩 커브 메커니즘을 구현하면 프로젝트 팀이 공개 시장 상장 전에 토큰 공급량의 최대 50%를 확보할 수 있습니다. 이 접근 방식은 순수한 공정 출시의 내재적 한계를 해결하면서 특권을 가진 내부자 할당보다는 더 넓은 커뮤니티 접근을 보장하는 것을 목표로 합니다.
• 노코드 에이전트 빌더: Fleek과의 통합을 통해 크리에이터는 최소한의 코딩 요구 사항이나 코딩 없이 토큰과 함께 에이전트를 배포하거나 기존 에이전트를 해당 토큰에 원활하게 연결할 수 있습니다.
• AI 생성 마케팅: 이 플랫폼은 단일 사용자 프롬프트를 기반으로 토큰, 마케팅 콘텐츠 및 시각적 자산의 자동 생성을 촉진하여 출시 프로세스를 간소화합니다.
• 지속 가능한 프로젝트 자금 조달: 유동성 NFT 메커니즘은 프로젝트가 탈중앙화 거래소에서 생성된 거래 수수료로부터 지속적인 수익을 확보하여 장기 개발 자금을 위한 초기 토큰 판매에 대한 의존도를 줄입니다.

auto.fun의 토큰노믹스 구조:

• 현재 메커니즘 - 주요 SOL: AT 풀: 에이전트 토큰(AT)이 auto.fun 플랫폼에서 Raydium으로 졸업하면, 관련 유동성이 알고리즘적으로 소각되어 이 소각된 유동성을 나타내는 대체 불가능한 토큰(유동성 NFT)이 생성됩니다. 이 유동성 NFT는 이후 SOL과 페어링되어 Raydium에 주요 유동성 풀(SOL:AT)을 설립합니다.
• 프로젝트 크리에이터를 위한 유동성 NFT(Raydium 제공): auto.fun에서 성공적으로 출시된 각 프로젝트는 Raydium 유동성 NFT를 발급받으며, 이는 Raydium에서 소각된 유동성으로부터 생성되는 미래 거래 수수료의 소유권을 나타냅니다.
• 플랫폼 수수료 → $ai16z 바이백: 소각된 LP의 지정된 부분(10%)이 토큰 졸업 시 SOL로 할당됩니다. 이 SOL에서 생성된 수수료는 공개 시장에서 플랫폼의 네이티브 $ai16z 토큰을 바이백하는 데 사용됩니다.

출처: ElizaOS

• 미래 단계(개발 중) - 보조 $ai16z:AT 풀: 플랫폼의 아키텍처 로드맵에는 $ai16z:AT 풀을 통한 유동성의 보조 레이어 도입이 포함되어 있습니다. 이러한 풀은 현재 개발 중이며 수명 주기 동안 $ai16z와 성공적인 AT 모두에 대한 유동성을 심화시키기 위한 것입니다.

위의 기능들이 도입되었음에도 불구하고, 우리는 auto.fun이 제공하는 핵심 토큰 발행 기능이 pump.fun과 같은 기존 플랫폼의 확립된 운영 모델을 크게 모방하는 것으로 보입니다. 토큰 생성 프로세스, 발행 메커니즘 및 전반적인 사용자 경험은 현재 중요한 차별화 특성을 보여주지 않습니다. 또한, auto.fun에서 출시된 토큰에 대한 시장 반응은 일반적으로 미미하여 더 넓은 ai16z 생태계에 상당한 증분 가치를 주입하지 못했습니다. 콘텐츠와 기능적 유사성이 높다는 점도 커뮤니티 일부 세그먼트로부터 회의적인 시각과 부정적인 피드백을 불러일으켰습니다.

AI 내러티브 하의 블록체인 프로젝트의 잠재적 방향: MCP 인프라 및 애플리케이션에 초점 맞추기

대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션의 성능과 유틸리티는 근본적으로 세 가지 중요한 요소에 의해 좌우됩니다: LLM 모델 자체의 내재적 능력, 학습된 데이터의 품질과 관련성, 그리고 원하는 출력을 이끌어내기 위해 사용되는 프롬프트의 정확성과 맥락입니다. 이 중에서 데이터는 특히 중요합니다. 표준화된 LLM은 "쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다"는 현상에 취약하며, 이는 의미 있고 정확한 출력을 생성하기 위해 고품질의 맥락적으로 관련된 데이터의 필요성을 강조합니다.

암호화폐 영역에서 블록체인 데이터의 미묘한 복잡성에 맞춰진 고도로 특화된 LLM의 개발은 컴퓨팅 리소스와 개발 비용 측면에서 상당한 노력을 필요로 하며, 이는 많은 프로젝트에서 광범위한 실현 가능성을 제한할 수 있습니다. 따라서 데이터 계층에서의 혁신, 특히 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 의 구현을 통한 혁신은 AI의 힘을 활용하고자 하는 블록체인 프로젝트에게 더 실용적이고 잠재적으로 변혁적인 방향을 제시합니다. MCP는 설계상 다양한 블록체인 관련 데이터 소스를 LLM에 직접적이고 맥락적으로 연결하여 새로운 세대의 지능형 애플리케이션을 가능하게 합니다.

MCP 인프라 클래스

이 카테고리는 모델 컨텍스트 프로토콜의 효과적인 운영에 필요한 기본 인프라 구축에 중점을 둡니다.

• MCP 클라우드 서비스: 이 방향은 MCP 기반 애플리케이션의 컴퓨팅 요구사항에 특별히 최적화된 클라우드 컴퓨팅 리소스를 제공하는 것을 포함합니다. 클라우드 서비스의 기본 기술은 잘 확립되어 있지만, 이 영역의 프로젝트들은 종종 블록체인 맥락 내에서 그들의 서사와 유용성을 향상시키기 위해 특화된 기능을 통합합니다. 예를 들어, DARK의 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE) 통합은 클라우드 환경 내에서 민감한 블록체인 작업을 위한 설득력 있는 보안 강화를 제공합니다. 그러나 이러한 프로젝트의 장기적인 차별화와 경쟁 우위는 더 큰 클라우드 인프라 제공업체의 발전과 제품에 영향을 받을 수 있습니다.
• MCP 도구 플랫폼: 이러한 프로젝트는 MCP로 구동되는 사용자 중심 도구를 개발하여 블록체인 데이터의 풍부함을 수익화하는 것을 목표로 합니다. 두 가지 주요 모델을 식별할 수 있습니다:

• 오픈 플랫폼: Dune Analytics의 접근 방식을 반영하여, 이러한 플랫폼은 사용자에게 포괄적인 블록체인 데이터와 직관적인 시각적 인터페이스를 제공하여 자신만의 맞춤형 MCP 기반 분석 도구와 대시보드를 개발할 수 있도록 지원합니다. 오픈 플랫폼의 경우, 데이터의 폭과 깊이, 실시간 특성, 그리고 사용자 및 개발자 커뮤니티의 활동과 전문성이 지속 가능한 경쟁 우위를 확립하는 데 중요한 요소입니다. Dune Analytics가 MCP 기반 분석으로 확장할 가능성은 기존 사용자 기반과 광범위한 데이터 리소스로 인해 새로운 경쟁자들에게 상당한 진입 장벽이 될 수 있습니다. SkyAI가 개발 중인 것으로 알려진 "Playground"는 이 카테고리에 속할 수 있지만, 구체적인 세부 사항은 아직 확인되지 않았습니다.
• 폐쇄형 플랫폼: 이러한 플랫폼은 내부 팀의 독점적인 데이터 접근과 빠른 개발 능력을 활용하여 Heurist AI의 MCP 도구 세트와 같은 고품질 MCP 기반 도구 모음을 구축합니다. 이 모델은 Dune과 같은 플랫폼과 동일한 오픈 생태계 효과를 조성하지 않을 수 있지만, 보장된 도구 품질과 플랫폼 제공업체의 특정 데이터 소스와의 원활한 통합이라는 이점을 제공합니다.

MCP 생태계 스포트라이트: Heurist 에이전트 프레임워크 및 메시

Heurist 에이전트 프레임워크는 다양한 플랫폼(텔레그램, 디스코드, 트위터, 파캐스터, REST API 및 중요하게는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) )에서 원활한 상호작용을 가능하게 하는 다목적 다중 인터페이스 AI 에이전트 프레임워크로 두각을 나타냅니다.

최근의 중요한 발전은 Heurist Mesh의 출시로, 이는 커뮤니티에 의해 기여된 특화된 AI 에이전트들이 모듈식으로 활용될 수 있는 분산형 오픈 네트워크입니다. Mesh 내의 각 에이전트는 특정 유형의 데이터를 처리하고, 맞춤형 보고서를 생성하거나, 사전 정의된 작업을 실행할 수 있는 고유한 기능 단위를 나타내며, 이들이 모여 복잡하고 다면적인 작업을 처리할 수 있는 지능형 군집을 형성합니다. 중요하게도, 모든 Heurist Mesh 에이전트는 MCP를 통해 접근할 수 있도록 설계되어 있어, 사용자가 Claude Desktop, Cursor, Windsurf와 같은 선호하는 MCP 호환 클라이언트 애플리케이션을 통해 상호작용할 수 있습니다.

Heurist Mesh는 현재 다음과 같은 주목할 만한 예시를 포함하여 30개 이상의 전문화된 에이전트로 구성되어 있습니다:

• BitquerySolanaTokenInfoAgent - 솔라나 토큰에 대한 지표, 보유자, 거래 활동 및 인기 토큰 발견을 포함한 포괄적인 분석 제공
• CoinGeckoTokenInfoAgent - CoinGecko에서 토큰 정보, 시장 데이터, 인기 코인 및 카테고리 데이터 가져오기
• DexScreenerTokenInfoAgent - 여러 체인에 걸쳐 실시간 DEX 거래 데이터 및 토큰 정보 가져오기
• ElfaTwitterIntelligenceAgent - 트위터 데이터를 사용하여 토큰, 주제 또는 트위터 계정을 분석하고 영향력 있는 인플루언서 강조
• MCP 인프라 영역에서는 기본 MCP 기술(프롬프트 엔지니어링 기법 등)의 혁신성보다 기반 데이터의 접근성, 품질 및 맥락 관련성이 종종 더 중요하다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 이는 기존 블록체인 데이터 서비스 제공업체들이 자사 제품을 발전시키고 MCP 지원 솔루션에 대한 급증하는 수요를 활용할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다.

출처: Heurist

애플리케이션 클래스

현재 Web3 AI 애플리케이션은 종종 기존 Web2 AI 제품 주변의 중간 계층 또는 "래퍼"로 기능합니다. 일반적으로 주요 제품 발표 후 선도적인 Web2 AI 기업의 기술을 통합하는 Web3 프로젝트에 대한 상당한 투기적 관심이 생겨날 수 있습니다. OpenAI의 Agent SDK(보안 프로토콜, 관리 인터페이스, 권한 제어 및 에이전트 간 통신 모듈 포함)와 같은 AI 에이전트 프레임워크의 증가하는 정교함은 다양한 도구 세트를 활용하는 더 복잡하고 자율적인 에이전트의 생성을 촉진하고 있습니다.

강력한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 인프라의 발전과 광범위한 채택은 Web3 생태계 내에서 AI 애플리케이션 레이어의 개발을 크게 가속화할 것으로 예상됩니다. AI 에이전트에게 블록체인 데이터에 대한 맥락 인식을 제공함으로써 MCP는 새로운 세대의 지능형 애플리케이션을 가능하게 할 것입니다. 또한, 애플리케이션 레이어 제품은 본질적으로 보급과 사용자 채택이 더 용이하여 더 강력한 시장 내러티브에 기여합니다. 높은 잠재력을 가진 두 가지 애플리케이션 시나리오는 다음과 같습니다:

• 맞춤형 지능형 어시스턴트: 기본적인 MCP 기능을 통합함으로써 사용자는 블록체인 도메인 내에서 특정 데이터 요구 사항과 선호도에 맞게 고도로 개인화된 지능형 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 향후 플래너 에이전트의 발전은 MCP를 통해 조율되는 여러 지능형 어시스턴트 간의 협업 워크플로우(에이전트 간 상호작용)도 촉진할 수 있습니다.
• 워크플로우 생성기: 사용자는 다양한 MCP와 전문화된 기능 에이전트를 활용하여 블록체인 데이터 분석, 거래 전략 및 기타 온체인 활동과 관련된 복잡한 워크플로우를 설계하고 자동화할 수 있습니다. 범용 지능형 어시스턴트와 비교할 때, 워크플로우 내에서 MCP의 호출은 일반적으로 특정하고 사전 정의된 목표를 달성하고 사용자에게 실행 가능한 결과를 제공하기 위해 더 정의된 순차적 또는 병렬 구조를 따릅니다. 이러한 유형의 애플리케이션은 AI 기반 데이터 분석으로 보강될 수 있는 기존의 성숙한 프로세스가 있는 작업에 특히 적합합니다.

결론

AI 에이전트와 암호화폐의 융합은 Web3 환경을 근본적으로 재구성할 잠재력을 가진 역동적이고 빠르게 진화하는 영역을 대표합니다. 시장이 통합 기간을 경험했을 수 있지만, Virtuals Protocol과 ElizaOS 플랫폼과 같은 프로젝트의 기반 기술 발전과 혁신적인 접근 방식은 이러한 시너지의 중요한 잠재력을 강조합니다. Virtuals Protocol이 강력한 에이전트 커머스 프로토콜 구축과 기여 기반 토큰 출시 메커니즘 육성에 중점을 두는 것은 자율 에이전트 경제를 육성하기 위한 설득력 있는 모델을 제시합니다. 반면, Eliza(Auto.fun)는 솔라나에서 에이전트 토큰화를 위한 새로운 기능을 도입하지만, 현재 버전은 기존 런치패드 모델과의 중요한 차별화가 부족해 보입니다.

앞으로, 강력한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 인프라의 개발과 광범위한 채택은 Web3 생태계 내에서 AI 애플리케이션의 진정한 변혁적 잠재력을 실현하는 데 중요한 촉매제가 될 것으로 예상됩니다. 방대하고 복잡한 블록체인 데이터 세계와 대규모 언어 모델의 분석 및 생성 기능 사이의 격차를 효과적으로 연결함으로써, MCP는 고도로 맞춤화된 지능형 어시스턴트부터 정교한 자동화된 워크플로우 생성기에 이르기까지 새로운 세대의 지능형 도구와 애플리케이션을 강화할 수 있습니다.