AI 트랙이 다소 피로감을 느끼고 있는데, 수직형 에이전트가 정체를 타개할 수 있을까?
원문 제목:Vertical Agents: The Crypto-Native Agent Use Cases
원문 저자:Defi0xJeff, steak studio 책임자
원문 번역:Ashley, BlockBeats
편집자 주:이 글은 Web2와 Web3에서 AI Agent의 응용에 대해 탐구합니다. Web2는 효율성을 높이기 위해 AI Agent를 광범위하게 채택하였으며, 판매, 마케팅 등 다양한 분야를 포함합니다. 반면 Web3는 블록체인 기술을 결합하여 새로운 응용 시나리오를 열었으며, 특히 DeFi와 탈중앙화 분야에서 두드러집니다. Web3 Agent는 토큰 인센티브, 탈중앙화 플랫폼 및 온체인 데이터를 통해 Web2 Agent를 초월할 잠재력을 가지고 있습니다. 저자는 단기적으로 Web3가 도전에 직면해 있지만, 그 독특한 장점으로 인해 중장기적으로 Web2와 경쟁하고 산업 구도를 재정의할 가능성이 있다고 지적합니다.
다음은 원문 내용입니다(읽기 이해를 돕기 위해 원 내용을 일부 정리하였습니다):
우리가 Web3 외부의 일반적인 응용 시나리오를 살펴보면, 대기업에서 소기업에 이르기까지 많은 회사들이 AI Agent를 일상 운영에 통합하기 시작했습니다------판매, 마케팅, 재무, 법률, IT, 프로젝트 관리, 물류, 고객 서비스, 워크플로우 자동화------상상할 수 있는 거의 모든 분야에서 말입니다.
우리는 수작업으로 숫자를 처리하고 반복 작업을 수행하며 Excel 표를 작성하는 것에서, 자율적으로 운영되고 24/7 온라인인 디지털 작업자(AI Agent)를 보유하는 것으로 전환하였습니다. 이러한 Agent는 더욱 효율적일 뿐만 아니라 비용도 크게 절감되었습니다.
Web2 회사들은 AI 기반의 판매 및 마케팅 Agent에 대해 5만에서 20만 달러, 심지어 그 이상을 지불할 의향이 있습니다. 많은 Agent 제공업체들은 SaaS 구독 모델이나 소비 기반 모델(토큰 사용량에 따라 요금 부과)을 통해 높은 수익성을 자랑하는 사업을 운영하고 있습니다.
Web2 AI Agent 응용 시나리오
Apten_AI
AI + SMS Agent, 판매/마케팅 프로세스를 촉진합니다.

Bild_AI
건축 청사진을 읽고, 자재/사양 데이터를 추출하며, 수집된 데이터를 바탕으로 비용을 추정합니다.

Casixty
마케팅 Agent, Reddit에서 인기 있는 주제를 식별하고 자동으로 응답하여 브랜드 참여도를 높입니다. 이 제품이 CT에 적용되는 모습을 상상해 보세요!

이러한 예시는 AI Agent가 전통 산업에서 어떻게 변화를 일으키고 수동 작업을 자동화하며 워크플로우를 최적화하고 있는지를 보여줍니다. Web2 회사들이 AI 기반 Agent를 신속하게 채택하고 있지만, Web3 분야에서도 이 기술을 수용하기 시작했습니다------하지만 중요한 차이가 있습니다.
Web3 AI Agent는 운영 효율성에만 집중하지 않고 블록체인 기술을 통합하여 새로운 응용 시나리오를 열고 있습니다.
Web3 AI Agent: 단순한 '허튼소리' 로봇이 아니다
몇 달 전, 대부분의 Web3 Agent는 단순히 Twitter의 대화 로봇에 불과했습니다. 그러나 산업 구도가 크게 변화하였습니다. 이러한 Agent는 이제 다양한 도구와 플러그인과 통합되어 더 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
sendaifun
Solana AI Agent 패키지로, 기본적인 토큰 관리부터 복잡한 DeFi 작업까지 지원합니다.
ai16zdao
100개 이상의 플러그인을 통합하여, 소셜 미디어 상호작용부터 자동화 거래 및 DeFi 작업까지 지원합니다.
Cod3xOrg, @Almanak__
코드 없는 인프라로, 사용자가 자율 거래 Agent를 생성할 수 있도록 합니다.
gizatechxyz
투자자를 위해 맞춤화된 자율 DeFi 도우미입니다.
DeFi는 암호화폐에서 가장 큰 산업(총 잠금 가치(TVL) 1000억 달러 이상)이며, 가장 영향력 있는 암호 원주율 AI Agent 응용 시나리오는 DeFAI에 속합니다.
DeFi의 AI Agent는 단순히 NLP 인터페이스를 통해 복잡한 경험을 단순화하는 것에 그치지 않습니다. 그들은 온체인 데이터를 활용하여 새로운 기회를 열어갑니다.
블록체인은 방대한 구조화된 데이터를 제공합니다------증명서, 거래 기록, 손익, 거버넌스 활동, 대출 모델 등. AI는 이러한 데이터를 처리하고 분석하여 통찰력을 추출하고, 워크플로우를 자동화하며 의사결정 능력을 향상시킬 수 있습니다.
암호 기술 기반의 Web2 수직 Agent
우리는 또한 Web2 수직 Agent와 암호 원주율 모델의 융합을 목격하고 있습니다. 전형적인 예는 virtuals_io가 Solana에서 출시된 것입니다.
_PerspectiveAI
AI 기반의 사실 확인으로, 지속적으로 커뮤니티 피드백을 통해 개선됩니다.

Roboagent69
개인 비서 역할을 하며, 비행기 예약, 택시 호출, 장보기 및 회의 일정을 잡습니다.

HeyTracyAI
AI 기반의 스포츠 분석 및 코멘터리로, NBA부터 시작합니다.

SaaS 모델과는 달리, 이러한 Agent는 일반적으로 토큰 게이트 메커니즘에 의존하며, 사용자는 고급 권한을 얻기 위해 일정량의 토큰을 스테이킹하거나 보유해야 하며, 무료 기본 접근을 유지합니다. 수익은 토큰 거래 수수료와 API 사용료를 통해 발생합니다.
Web3 AI Agent가 Web2 스타트업과 경쟁할 수 있을까?
단기적으로 Web3 팀은 제품과 시장의 적합점을 찾고 의미 있는 채택을 이루는 데 도전에 직면해 있습니다. 그들은 효과적으로 경쟁하기 위해 연간 100만에서 200만 달러의 반복 수익이 필요합니다. 그러나 중장기적으로 Web3 모델은 고유한 장점을 가지고 있습니다:
토큰 인센티브와 정렬을 통한 커뮤니티 주도 성장.
글로벌 유동성과 접근성, 탈중앙화 및 비관리 플랫폼이 채택의 장벽을 제거합니다.
또한, DeepSeek의 부상과 Web2 AI 인재들이 오픈 소스 AI에 관심을 가지면서 암호와 AI 간의 시너지 효과가 더욱 가속화되고 있습니다.
암호 원주율 AI Agent의 주요 응용 시나리오
DeFAI -- 추상화 계층, 자동화 거래 Agent, 그리고 스테이킹/대출/차입 솔루션으로, DeFi 인프라의 프론트엔드 역할을 하며 DeFi 제품의 효율성을 높입니다.
연구 및 추론 Agent -- AI 기반의 연구 보조자로, 데이터를 분석하고 노이즈를 제거하며 실행 가능한 통찰력을 생성합니다. 최근 제가 가장 좋아하는 것은 보안 Agent입니다, 예를 들면:
- @soleng_agent -- GitHub 리포지토리를 분석하는 DevRel Agent.
- @CertaiK_Agent -- AI 기반의 감사 서비스로, 잠재적 위협을 식별합니다(곧 Agent 평가 시스템이 출시될 예정입니다).
- 데이터 기반 AI Agent -- 온체인 데이터와 소셜 데이터를 활용하여 자율적으로 의사결정 및 실행을 합니다.
이 세 가지 분야는 암호 원주율 AI Agent의 가장 유망한 응용 방향을 나타냅니다.
결론
시장은 한 달 이상 통합되었고, 알트코인 및 Agent 관련 토큰은 큰 조정을 겪었습니다. 그러나 우리는 토큰의 기본이 더욱 명확해지는 단계에 가까워지고 있습니다.
Web2 수직 Agent는 그 가치를 입증하였으며, 많은 회사들이 AI 기반 자동화를 위해 상당한 비용을 지불할 의향이 있습니다. 동시에 Web3 수직 Agent는 여전히 초기 단계에 있지만, 그 잠재력은 큽니다. 토큰 기반 인센티브, 탈중앙화 접근 및 블록체인 데이터와의 깊은 통합을 통해 Web3 AI Agent는 Web2의 동급 제품을 초월할 기회를 가지고 있습니다.
핵심 질문은 여전히 존재합니다: Web3 수직 Agent가 Web2와 동등한 채택 수준에 도달할 수 있을 것인가, 아니면 블록체인 고유의 장점을 활용하여 전체 산업 구도를 재정의할 것인가?
Web2와 Web3의 수직 AI Agent가 지속적으로 발전함에 따라, 두 사이의 경계는 모호해질 수 있습니다. AI의 효율성과 블록체인의 탈중앙화를 활용하여 두 가지의 최상의 특성을 성공적으로 융합할 수 있는 팀이 다음 세대 디지털 경제에서 자동화와 지능을 형성할 가능성이 높습니다.












