최근 AI 에이전트에 대한 관심과 기대가 폭발적으로 증가하면서, 많은 사람들이 “대규모 에이전트 도입은 언제쯤 볼 수 있을까?”라는 질문을 던지고 있습니다. 강력하고 유용한 AI 에이전트로 수렴되는 다양한 요인들이 결합하면서, 우리는 2025년이 에이전트가 주류로 채택되는 전환점이 될 것이라고 믿습니다. 또한, Web3 생태계가 AI 에이전트와 블록체인 기술을 채택하는 선두 주자이자 혁신가가 되어 더 넓은 AI 에이전트 경제를 여는 데 기여할 것이라고 생각합니다. 이 글에서는 이러한 빠른 변화를 이끄는 트렌드를 분석해 보겠습니다.
AI 에이전트란 무엇인가?
AI 에이전트는 데이터 및 도구에 실시간으로 액세스할 수 있는 하나 이상의 AI 모델로 구동되는 자율 소프트웨어 시스템입니다. 도구에는 샌드박스 환경에서 소프트웨어 코드 생성 및 실행, 데이터베이스 쿼리, 데이터 검색 엔진, 스마트 계약 실행을 포함한 시스템에 대한 원격(API) 액세스 등이 포함될 수 있습니다. 기본적인 에이전트의 예로는 프롬프트를 통해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 문서를 읽고 요약하는 에이전트가 있습니다. AI 에이전트에 대한 자세한 내용은 빌 게이츠가 작성한 훌륭한 기사를 참조하십시오.
[그림 1. AI 에이전트(abacus.ai)]
에이전트 성공을 위한 요건
생성형 AI 모델의 급속한 발전은 ChatGPT와 같은 챗봇의 성공을 위한 길을 먼저 열었습니다. 이로 인해 Microsoft Office, Google Workspace, Zoom, Slack 및 Salesforce와 같은 주요 소프트웨어 제품은 사용자를 돕는 통합 챗봇인 “코파일럿”을 제공하게 되었습니다. 뒤이어 개발자들은 사용자를 대신하여 더 복잡한 작업을 수행할 수 있는 보다 자동화된 에이전트를 구축하여 투자 관심의 물결을 일으켰습니다. 한 가지 대표적인 예는 소프트웨어 개발 전문 에이전트인 Devin입니다. 또한 여러 경쟁 오픈 소스 에이전트(예: OpenDevin 및 SWE-agent)와 소프트웨어 개발 벤치마크가 출시되었습니다. 독립적인 평가에 따르면 에이전트 성능이 빠르게 향상되고 있습니다. 오픈 소스 에이전트(예: Awesome AI Agents 목록)가 급속도로 증가하고 있습니다. 빌 게이츠는 최근 다음과 같이 말했습니다.
에이전트는 모든 사람이 컴퓨터와 상호 작용하는 방식을 바꿀 뿐만 아니라, 소프트웨어 업계를 뒤엎고, 명령어를 입력하는 방식에서 아이콘을 탭하는 방식으로 전환한 이후 컴퓨팅 분야에서 가장 큰 혁명을 일으킬 것입니다.
에이전트 개발의 최첨단 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 예를 들어, Google Brain 공동 설립자인 Andrew Ng는 AI 에이전트 구축 기술에 대한 일련의 기사를 작성했습니다. 마찬가지로, 다음 연구 조사에서 요약한 것처럼 추론, 계획 및 도구 호출을 위한 AI 에이전트 아키텍처에 대한 학술 연구가 쏟아지고 있습니다.
[그림 2. AI 에이전트 연구의 성장]
한편, AI 모델은 빠르게 개선되고 있으며, AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하고, 더 정확한 결정을 내리고, 환각을 줄이는 능력을 향상시키고 있습니다. 또한 주요 공급업체들은 에이전트가 더 복잡한 과제를 처리하는 데 필요한 핵심 계획 및 추론 기능을 추가하기 위해 경쟁하고 있습니다. DeepMind의 설립자인 Demis Hassabis는 최근 이에 대해 논의했으며, OpenAI 공동 설립자인 John Schulman도 마찬가지였습니다. 마찬가지로 Google DeepMind는 최근 AI 에이전트 계획 벤치마크를 발표하여 우선 순위 연구 분야임을 보여주었습니다.
바로 지난주, Anthropic은 현재 최고의 AI 모델인 Claude 3.5 Sonnet을 출시했습니다. 특히, 코딩 작업 계획 및 실행 능력이 크게 향상되었습니다. Anthropic은 테스트 스위트에서 버그의 64%를 자동으로 수정할 수 있다고 보고했는데, 이는 불과 3개월 만에 극적인 개선입니다(이 데모도 참조).
[그림 3. 앤트로픽 모델에 의한 소프트웨어 개발의 최근 발전(출처: 앤트로픽)]]
이번 출시는 수백억 달러의 자본 투자로 촉진되고 있는 주요 AI 모델의 급속한 개선 추세를 이어가고 있습니다. 이는 특히 강력한 AI 에이전트를 가능하게 하는 계획 및 추론 분야에서 새로운 기능을 열어줍니다.
[그림 4. AI 모델 기능 향상(출처: Jim Fan)]
왜 에이전트 집단이 미래인가?
LLM과의 가장 기본적인 상호 작용은 ‘제로샷 프롬프트’라고 합니다. 사용자는 예시나 반복 없이 언어 모델에 작업을 수행하도록 지시합니다. 이 접근 방식은 다양한 데이터 세트에 대한 모델의 광범위한 사전 훈련을 활용하여 언어에 대한 일반적인 이해를 바탕으로 일반적인 응답을 생성합니다. 다음 단계에는 퓨샷 프롬프팅, 미세 조정 및 RAG와 같은 널리 사용되는 기술이 포함됩니다. 퓨샷 프롬프팅은 모델에 일반적인 질문에 대한 적절한 고객 서비스 응답과 같이 출력을 안내하는 몇 가지 작업 예시를 제공하는 것입니다. 미세 조정은 의도한 작업과 관련된 특정 데이터 세트에 대해 모델을 훈련하는 또 다른 고급 기술입니다. 이 프로세스는 특수 작업에 대한 모델의 성능을 향상시키고 다양한 특수 분야에 대한 적용 가능성을 크게 넓혀줍니다.
검색 증강 생성(RAG)은 또 다른 정교한 접근 방식입니다. RAG는 모델을 외부 데이터베이스 또는 지식 저장소에 노출시켜 보다 정확하고 최신 응답을 생성합니다. 즉, LLM과 외부 데이터 검색 시스템을 결합하여 응답의 정확성과 관련성을 높입니다. 이러한 고급 기술은 일반적으로 한 번에 하나의 작업을 전문으로 하는 하나의 에이전트에 유용한 결과를 얻기 위해 사용되었습니다. 이러한 에이전트는 해당 작업의 전문 에이전트로 간주됩니다.
전문 에이전트가 더욱 유능해지고 점점 더 복잡한 작업을 처리함에 따라 고성능 팀이 전문가의 기술을 통합하는 것처럼 여러 단계의 작업을 전문으로 하는 에이전트 집단을 구성하는 데 점점 더 많은 이점이 있습니다. 전문가는 다른 사람의 기여를 바탕으로 특수 에이전트를 구성하고 평가하여 안정적이고 유용하게 만들 수 있습니다. 이러한 구조를 통해 커뮤니티 혁신 및 피드백이 가능해져 모든 작업을 시도하지만 일반적으로 실패하는 단일 에이전트를 구축하려는 노력보다 훨씬 빠르게 발전할 수 있습니다.
에이전트 전문화 및 협업의 중요성은 에이전트가 더 많은 자율성을 가지고 점점 더 복잡한 작업을 수행함에 따라 더욱 커질 것입니다. 이미 에이전트가 정보를 수집하고 사용자가 명시적으로 실행할 수 있는 권장 사항을 제시하는 것을 볼 수 있습니다. 다음 단계로 에이전트는 사용자 요청을 간소화하기 위해 의도를 통합할 것입니다. 에이전트 자율성이 높아짐에 따라 에이전트는 예산 및 장기 워크플로에 대한 책임을 지게 될 것입니다.
동적으로 함께 작동하는 보다 전문화된 에이전트 추세에 따라 에이전트를 쉽게 검색하고 채택할 수 있도록 지원하는 마켓플레이스가 필요할될 것입니다. 우리는 이것이 점점 더 자동화되어 에이전트가 다른 에이전트를 동적으로 발견하고 상호 작용하여 보다 상호 연결되고 효율적인 생태계를 만들 수 있을 것이라고 믿습니다.
우리는 이러한 마켓플레이스의 초기 버전을 보고 있습니다. OpenAI의 GPT 스토어는 2024년 1월에 출시되어 사용자가 ChatGPT의 유용하고 인기 있는 맞춤형 버전을 찾을 수 있도록 지원하며, 2024년 6월 Anthropic은 사용자가 Claude와 공동 제작한 작업 결과물을 공유하여 제품 개발 및 연구와 같은 분야의 혁신을 개선하기 위한 Projects를 발표했습니다. 여기서 회사 전체의 조직 지식을 한데 모으면 더 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있습니다. 저명한 AI 제공업체의 이러한 새로운 기능은 공유 에이전트 및 협업을 탁월한 워크플로로 전환하는 움직임을 강조합니다. 그러나 이러한 시스템의 범위는 상당히 제한적입니다. OpenAI GPT는 서로 호출할 수 없으며 사용자가 특별히 요청하는 경우에만 사용됩니다. 마찬가지로 Claude Projects는 개인 회사 작업 공간을 제공하지만 상호 운용되는 에이전트 마켓플레이스는 아닙니다.
어지러울 정도로 빠른 혁신 속도를 감안할 때 사용자는 에이전트가 작업에 가장 적합한 에이전트를 동적으로 모집하기를 원할 것이며, 이는 필요에 맞는 에이전트 팀을 식별, 평가 및 구성하기 위한 프로토콜에 대한 절실한 필요성입니다.
AI 집단 실제 적용: Web3 활용 사례
곧 등장할 것으로 예상되는 기능의 구체적인 예로, Web3 생태계 분석을 위해 설계된 정교한 AI 집단인 Web3 Reporter를 생각해 보세요. 각각 고유한 기능을 가진 특수 AI 에이전트로 구성됩니다.
사용자가 “최근 주요 DeFi 프로젝트 토큰 가격에 비정상적인 변동이 있었나요?”와 같은 질문을 하면 시스템은 다음과 같이 작동합니다.
[그림 5. 웹3 리포터 AI 집단]
- ‘라우터’ 에이전트는 쿼리를 적절한 전문가 집단, 이 경우 ‘데이터 분석가’ 집단으로 안내합니다.
- 그런 다음 데이터 분석가 집단은 Python 및 데이터베이스 전문가를 포함한 전문가 팀을 조정하여 복잡한 쿼리를 처리합니다.
- 시스템은 새로운 개선된 에이전트(예: ‘Python Specialist v2’)를 통합하여 시간이 지남에 따라 적응하고 개선할 수 있습니다.
- ‘옵티마이저’는 벤치마크를 사용하여 새로운 에이전트를 평가하여 포함 여부가 전체 집단 성능을 향상시키는지 판단합니다.
- 그런 다음 사용자는 연구 결과를 기반으로 거래를 원활하게 실행하도록 요청할 수 있습니다.
이러한 역동적이고 자체 개선되는 구조를 통해 사용자는 심층적인 AI 지식 없이도 접근할 수 있는 매우 유능한 집단을 만들 수 있습니다. 결과적으로 점점 더 효율적이고 정확하게 복잡한 작업을 처리할 수 있는 강력하고 진화하는 에이전트 생태계가 탄생합니다.
왜 Web3가 가장 유리한 위치에 있는가?
Web2는 주요 이해관계자들이 기존 SaaS 또는 딥 테크 투자 플레이북에 따라 AI에 투자하고 있기 때문에 활기찬 AI 에이전트 생태계를 조성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Theoriq 팀은 시장 조사를 통해 AI 지원 분석 활용 사례를 위해 누가 AI 에이전트 및 에이전트 집단을 조기에 채택할 것인지 파악했습니다. AI 에이전트 회사에 SaaS 기회 프로젝트처럼 투자함으로써 프로젝트가 빠르게 수익을 창출해야 하므로 점진적인 개선이 제한된다는 사실을 발견했습니다. 이로 인해 차세대 AI 모델에 의해 빠르게 와해되는 “GPT 래퍼”가 탄생했습니다. 이와 대조적으로 Web3 커뮤니티는 대담한 비전으로 지원을 얻고 로드맵을 계속 제공하는 혁신적인 프로젝트를 지원하고 개발할 수 있었습니다. 엔터프라이즈 Web2 기업은 외부 공급업체의 환각 및 편향에 대한 위험 감수 의향이 없었지만, 많은 기업이 기존 소프트웨어, 엔지니어링, 심지어 마케팅 팀을 통해 사내에서 AI 기능을 구축하려고 시도했으며, 모두 변압기 아키텍처와 RAG 파이프라인 구축 방법에 대해 열심히 읽었습니다. Web3에서는 개발 중인 프로젝트에 대한 커뮤니티 채택이 가능했습니다. 스마트 계약을 통한 Theoriq의 책임감 있는 AI 적용 접근 방식은 좋은 반응을 얻었으며 딥 머신 러닝 전문 지식과 경험에 대한 분명한 인식이 있었습니다. 우리는 Web3 모델이 미래의 업무 방식을 혁신하고 소비자 생산성을 향상시키는 에이전트를 만드는 데 훨씬 더 성공적일 것이라고 믿습니다.
AI 에이전트와 Web3 기술은 상호 보완적이며 모듈화 및 구성 가능성 측면에서 수많은 이점을 제공하여 복잡한 작업을 위해 에이전트를 쉽게 통합하고 결합할 수 있도록 합니다. Web3의 탈중앙화 거버넌스는 AI 에이전트에 대한 진화하는 표준이 커뮤니티 주도로 이루어지도록 하여 투명성과 포용성을 촉진합니다. 커뮤니티 소유권 및 검열 저항성은 사용자와 개발자에게 힘을 실어주어 중앙 집중식 제어의 위험 없이 혁신을 촉진합니다. 소액 결제 및 토큰화된 보상을 통해 가능해진 Web3의 개방형 경제는 에이전트 이니셔티브 자금 조달을 단순화하고 참여를 장려합니다. 진화하는 탈중앙화 GPU 컴퓨팅(일명 DePIN) 생태계와의 긴밀한 통합을 통해 인프라 및 배포 선택의 폭을 넓힐 수 있습니다. 스마트 계약 자동화를 통해 신뢰할 수 없는 에이전트가 작업을 원활하게 실행할 수 있어 안정적이고 효율적인 디지털 환경을 조성할 수 있습니다.
자본력이 탄탄한 Web2 대기업들이 계속해서 지배력을 유지하고 있는 상황에서 Web3 프로토콜 및 에이전트 개발자들은 독점 모델과 상호 운용하고 이를 활용해야 할 것입니다. 심지어 선도적인 개방형 가중치 모델조차도 주로 자신만의 동기를 가진 상업적 Web2 주체에 의해 개발되고 있습니다. 우리는 Web3가 다른 AI 모델 사용으로 전환하는 데 드는 비용과 복잡성을 줄이는 등 이러한 중앙 집중화와 관련된 많은 위험을 완화할 수 있다고 믿습니다.
Web3 지원 보안 메커니즘은 AI 에이전트에 대한 강력한 보호 기능을 제공하는 반면, 변경 불가능한 기록은 감사 가능성을 보장하고 평판 시스템을 구축합니다. 우리는 AI 에이전트에 대한 디지털 평판이 블록체인의 킬러 앱이라고 믿습니다. 그러나 에이전트 및 에이전트 집단의 안전하고 책임감 있는 배포는 AI 연구원, 에이전트 개발자 및 프로토콜 개발자의 관심이 필요한 까다로운 미해결 과제라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 커뮤니티 피드백을 통해 안전을 장려하는 “최고를 향한 경쟁”을 유도하는 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.
더 광범위하게, 블록체인은 AI 에이전트를 위한 다음과 같은 핵심 요구 사항을 가능하게 합니다.
- 에이전트 사용에 대한 결제
- 디지털 자산을 관리하고 사용자를 대신하여 행동하는 에이전트
- 에이전트의 악의적인 행동을 방지하기 위한 스테이킹
- 양질의 피드백에 대한 인센티브
- 실시간 데이터 수집을 위한 분산 네트워크(예: 사이트 크롤링)
- 변경 불가능한 성능 기록
- 개방형 프로토콜 및 기초 연구를 위한 지속적인 자금 지원
결론
우리는 에이전트 시대의 여명기에 서 있습니다. 고급 AI 모델, Web3 기술 및 책임감 있는 지능형 자동화에 대한 수요 증가가 결합되어 AI 에이전트의 광범위한 채택을 위한 완벽한 환경을 조성하고 있습니다. 탈중앙화, 커뮤니티 거버넌스 및 개방형 혁신이라는 고유한 원칙을 가진 Web3 생태계는 이러한 혁명을 주도할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다.
미래는 Web3 Reporter와 같은 AI 에이전트 집단이 우리 디지털 생활에 없어서는 안 될 필수 요소가 되어 다양한 영역에서 복잡한 작업을 원활하게 처리하는 것입니다. 이러한 집단은 개인의 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 금융 및 의료부터 교육 및 창의적인 활동에 이르기까지 전체 산업을 재편할 것입니다.
그러나 기존 규제 프레임워크의 한계에 있는 두 산업을 통합하고, 악의적인 행위자가 기존 법률을 의도적으로 위반하는 등 사회적으로 큰 파장을 일으킨 사건들과 관련이 있는 두 산업을 통합하는 만큼, 점점 더 자율화되는 AI 시스템 및 규제되지 않은 디지털 통화 시장과 관련된 윤리적 영향 및 잠재적 위험에 대해 경계를 늦추지 않는 것이 중요합니다. Web2의 진화하는 기관과 Web3 커뮤니티의 투명성, 탈중앙화 거버넌스 및 사용자 권한 부여에 대한 노력은 이러한 에이전트 미래가 신뢰, 안전 및 포용성의 토대 위에 구축되도록 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
앞으로 나아가는 길에는 어려움이 없는 것은 아닙니다. 중앙 집중식 AI 개발과 탈중앙화된 Web3 원칙 사이의 격차를 해소하려면 혁신적인 솔루션과 협력적인 노력이 필요할 것입니다. 하지만 바로 이러한 어려움 때문에 이 여정이 흥미진진하고 잠재력으로 가득 찬 것입니다.
이러한 에이전트 미래를 받아들이면서 Web3의 고유한 강점을 활용하여 AI 에이전트가 개인에게 힘을 실어주고 혁신을 촉진하며 안전하고 포괄적인 디지털 생태계에 기여하는 세상을 만들어 나가도록 합시다. 미래는 단순히 에이전트의 미래가 아니라 에이전트와 인간이 협력하여 전례 없는 가능성을 열어가는 미래입니다.
Theoriq 소개
Theoriq은 AI와 블록체인 기술을 통합하여 다중 에이전트 시스템을 관리하고 구축하는 최초의 탈중앙화 프로토콜입니다. 이 플랫폼은 상호 운용 가능하고 구성 가능하며 탈중앙화된 다이내믹 AI 에이전트 집단 생태계에 힘을 불어넣는 불가지론적 모듈식 기본 레이어를 중심으로 구축되었습니다.
Theoriq은 Hack VC, Foresight Ventures, Inception Capital, HTX Ventures 등 주요 투자자로부터 1,040만 달러 이상을 투자 받았으며 Google Cloud 및 NVIDIA를 포함한 주요 web3 및 web2 프로젝트와 적극적인 파트너십을 맺고 있습니다.
Theoriq을 통해 여러분은 단순히 네트워크의 일부가 아니라 커뮤니티, 개발자, 연구원 및 AI 애호가가 지능형 자율 시스템의 미래를 재편할 수 있도록 지원하는 운동의 일부가 됩니다.
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