Web3 AI 에이전트의 실제 적용 시나리오에 대한 몇 가지 생각

저자：Haotian

web3 AI Agent의 실제 적용 시나리오에 대해 더 깊이 생각해 보았고, 몇 가지 선견지명을 정리해 보았습니다.

1）web3 AI Agent의 가장 원초적인 응용 기능은 "거래"가 아닐 수 있습니다. DeFi 거래형 Agent가 항상 Agent가 Crypto에 적용되는 최종 형태로 여겨져 왔지만, AI 자체가 모호한 추론과 환각 과정을 가지고 있어 거래 시나리오에서 요구되는 정확성과 낮은 오류 허용 범위와 본질적으로 상충합니다.

제 생각에는 단기적으로 web3 AI Agent의 장점은 "데이터 정제"와 "의도 분석" 수준에 있으며, 절대적인 정확도의 자산 거래 실행 단계로 즉시 적용되는 것이 아닙니다. 예를 들어, 온체인 + 오프체인 적합성 데이터의 정제를 수행하고, 유효한 정보 그래프를 구축하는 것입니다. 또 다른 예로는 온체인 사용자 거래 행동의 모델링과 위험 선호 분석을 전개하여 Smart Money 거래 결정 보조 도구를 맞춤화하는 것입니다.

2）web3 AI Agent는 A2A와 같은 Agent 통신 프로토콜 기능의 필요성이 MCP보다 클 수 있습니다. MCP 호출은 상대적으로 성숙한 기능성 API 인터페이스이기 때문에, 성숙한 Agent 응용 생태계가 전제된다면 MCP를 기반으로 데이터 고립 문제를 완벽하게 해결할 수 있습니다. 반대로, 본래의 응용 형태가 성숙하지 않다면 MCP의 표준화된 인터페이스는 활용할 곳이 부족합니다.

이에 비해 A2A 프로토콜은 일정한 Agent 증분 시장을 창출할 수 있으며, 온체인 데이터 분석 Agent, 스마트 계약 감사 Agent, MEV 기회 포착 Agent 등 전문화된 분업의 수직형 Agent가 먼저 등장할 것입니다. A2A 내장 Agent 능력 등록부와 P2P 메시지 전송 네트워크 등의 조건은 각 수직형 Agent가 더 잘 적응하고 복잡한 상호작용 조합 가치를 창출하도록 촉진할 것입니다. 만약 MCP 프로토콜 수준에만 머물러 있다면, web3 AI Agent는 언어 상호작용 수준의 한계를 극복하기 어려울 것입니다.

3）web3 AI Agent는 infra 구축의 필요성이 Application의 실제 적용보다 큽니다. web2 AI 맥락에서 Agent의 실용적 가치를 추구하는 것이 자연스럽게 우선 순위가 가장 높지만, web3 AI Agent가 완전한 생태계를 구축하려면 심각하게 결핍된 하부 기반 시설을 보완해야 합니다. 여기에는 통합 데이터 레이어, Oracle 레이어, 의도 실행 레이어, 탈중앙화 합의 레이어 등이 포함됩니다.

응용 레이어에서 web2와 정면 승부를 하는 것(결국 손해를 볼 수밖에 없음)보다, infra 레이어에서 새로운 길을 개척하여 web3의 차별화된 장점을 갖춘 infra를 구축하는 것이 정답입니다. 응용 적용에서 web2 AI에 비해 상대적으로 뒤처져 있지만, A2A 운영을 위한 탈중앙화 합의 네트워크 구축, MCP의 효용을 발휘하기 위한 통합 가능한 조작 표준 등의 기본 infra는 본질적으로 블록체인의 원래 특성과 높은 일치를 이루며, infra 구축의 긴급성은 응용 적용과 크게 다르지 않습니다.

4）Crypto Native에서 AI Native로의 빌드 사고 방식 전환, 지난 몇 년간의 Crypto 역사를 돌아보면, 단순히 "탈중앙화" 프레임워크를 고수하는 것만으로도 풍부하고 다양한 트랙과 혁신의 물결이 파생되었습니다. 미래의 AI + Crypto 분야는 "AI 자율화"를 중심으로 더 먼 길을 걸을 가능성이 있습니다.

Agentic이든 Robotic이든 본질적으로 AI 중심의 새로운 패러다임 프레임워크를 추구해야 합니다. 예를 들어, 자금 관리 능력을 갖춘 AI Agent 집단, 네트워크 환경과 피드백에 따라 자가 업그레이드되는 스마트 계약 템플릿, 커뮤니티 기여도에 따라 동적으로 조정 최적화되는 DAO 거버넌스 프레임워크 등이 있습니다. 결국, 단순한 도구 응용 사고 방식을 벗어나 AI가 자율 진화 시스템을 갖추도록 하고, AI가 AI의 발전을 이끄는 것이 진정한 원칙입니다.