DeFi의 다음 이정표에는 무엇이 필요할까요?

원문 제목：DeFi의 다음 이정표: 에이전틱 금융이 작동하기 위해 필요한 것

원문 저자：@Lemniscap

원문 번역：Ismay，BlockBeats

편집자의 말：DeFi의 세계가 전문 사용자조차도 감당하기 어려울 정도로 복잡해졌을 때, 우리는 어떻게 일반인에게 주도권을 되돌려줄 수 있을까요?

본 글은 Lemniscap의 연구 기사로, 「스마트 에이전트 금융」의 부상 맥락과 현실적 난제를 체계적으로 정리했습니다. \&milo, Meridian에서 SendAI, The Hive에 이르기까지, 이러한 초기 제품들은 AI가 체인 상의 상호작용을 위한 새로운 인터페이스가 되는 방법을 보여주었고, 실행 신뢰성, 권한 보안 및 검증 메커니즘에서의 큰 격차를 드러냈습니다. 저자는 DeFi가 다음 단계로 나아가려면 더 똑똑한 모델이 아니라, 에이전트의 모든 행동이 검증 가능하고 추적 가능하며 신뢰할 수 있는 더 믿을 수 있는 기본 구조가 필요하다고 지적합니다.

이는 기술 발전의 전환점일 뿐만 아니라 신뢰 재구성에 관한 실험이기도 합니다. 글에서 언급했듯이: DeFi의 다음 이정표는 더 큰 규모가 아니라 자동화에 대한 신뢰입니다.

2025년까지 DeFi는 초기 모습과는 완전히 달라질 것입니다.

데이터 자체가 모든 것을 설명합니다: 기관 자금의 분기별 유입이 100억 달러를 초과하고, 수십 개 체인에 걸쳐 활성 프로토콜 수가 3000개를 돌파했습니다. 전체 DeFi 프로토콜의 총 잠금 자산은 2025년까지 1600억 달러에 도달하며, 전년 대비 41% 증가할 것입니다; DEX와 Perps의 누적 거래량은 「조」 단위에 이를 것입니다.

DeFi의 규모가 커짐에 따라 할 수 있는 일도 많아지지만, 복잡성도 급격히 증가하고 있습니다. 대부분의 사람들은 체인에서 일어나는 모든 것을 따라잡을 수 없습니다. 만약 우리가 더 많은 사람들이 이러한 새로운 기회를 잡을 수 있기를 원한다면, 사용자가 올바른 결정을 더 쉽게 내릴 수 있도록 도와주는 도구를 구축해야 합니다------바로 이것이 미래의 발전 방향입니다.

동시에 AI는 점차 일상 생활에 통합되고 있으며, 사람들은 자동화에 대한 새로운 습관을 형성하기 시작했습니다. 이러한 추세는 「스마트 에이전트 금융」(Agentic Finance)을 탄생시켰습니다------스마트 에이전트가 금융 작업의 탐색 및 실행을 처리합니다.

Comet과 같은 브라우저 기반의 간단한 에이전트조차도 이러한 도구의 빠른 발전을 보여주고 있습니다. 브라우저 에이전트를 통해 DeFi 작업을 수행할 때(예를 들어 SendAI의 창립자 Yash가 공유한 사례처럼), 스마트 에이전트 금융의 잠재력을 확인할 수 있습니다.

이 비전은 사실 매우 직관적입니다: 더 이상 다양한 대시보드를 뒤지거나 X의 긴 게시물을 찾아볼 필요 없이, AI에게 원하는 목표를 말하면, AI가 자동으로 후속 단계를 완료해 줍니다.

현재 두 가지 유형의 스마트 에이전트가 등장하고 있습니다:

하나는 Copilots로, 사용자가 DeFi 세계에서 결정을 내리는 데 도움을 줍니다; 다른 하나는 Quant Agents로, 전문 자동화 전략 실행에 더 중점을 두며, 「자동 조종(Autopilots)」에 해당합니다.

두 가지 모두 아직 초기 단계에 있으며, 결함이 있지만, 이들은 모두 AI 주도의 DeFi 상호작용 방식이라는 새로운 방향을 가리키고 있습니다.

「부조종사」로서의 스마트 에이전트

이 스마트 에이전트를 개인 비서로 상상해 보세요. 더 이상 차트를 살펴보거나 다양한 프로토콜 간에 전환할 필요 없이, 자연어로 질문하기만 하면 됩니다. 예를 들어, 「현재 가장 인기 있는 토큰은 무엇인가요？」 또는 「어디에서 수익이 가장 높나요？」라고 질문하면, 에이전트가 직접 답변하고 다음 단계의 제안을 해줍니다------마치 언제든지 호출할 수 있는 지식이 풍부한 친구처럼.

\&milo를 예로 들면, 그 부조종사 모드는 투자 결정을 내리고, 자산 재조정 및 투자 포트폴리오 통찰을 얻는 데 도움을 줍니다------사용자가 통제를 유지하면서 번거로운 작업을 줄여줍니다.

자연어 설명과 스마트 제안을 통해, \&milo는 사용자가 포지션을 이해하고 수익 기회를 비교하는 데 도움을 줍니다. 다양한 대시보드에서 데이터를 찾을 필요가 없습니다. 이는 부조종사형 에이전트가 단순한 채팅 도우미에서 기능이 완전한 DeFi 가이드로 발전하는 초기 형태를 보여줍니다.

이러한 에이전트가 실제 작업에서 어떻게 작동하는지 관찰하기 위해, 우리는 최근 출시된 몇 가지 제품을 시험해 보았고, 그들이 실제 DeFi 작업을 처리하는 능력을 직접 경험했습니다.

결과는 이러한 에이전트가 여전히 한계가 있음을 보여주었습니다. 예를 들어, 인기 있는 토큰을 성공적으로 식별할 수 있지만, 구매 작업을 원활하게 수행할 수는 없었습니다; 두 건의 거래가 실패했으며, 시스템은 「잔액 부족」이라는 메시지를 표시했지만, 실제로는 수수료를 지불할 충분한 SOL이 있었습니다.

유사한 플랫폼인 The Hive는 다른 경로를 선택했습니다------여러 DeFi 에이전트를 「군집」으로 구성하여, 복잡한 작업인 크로스 체인, 수익 전략, 청산 방어 등을 협력하여 수행할 수 있게 하며, 모든 작업은 간단한 채팅 인터페이스를 통해 조정됩니다. 이러한 전용 에이전트로 구성된 네트워크는 자연어 명령으로 다단계 체인 작업을 완료할 수 있습니다.

우리는 The Hive를 사용하여 동일한 구매 명령을 테스트했습니다. 시스템은 실제로 인기 있는 토큰 WEED를 인식했지만, 구매를 실행할 때 잘못된 계약 주소를 반환했습니다.

전반적으로, Milo는 투자 포트폴리오 관리 도구를 매끄러운 프로세스에 통합하는 방법을 보여주었고, The Hive는 여러 전문 에이전트가 협력하여 작업하는 방법을 탐구하고 있습니다. 스마트 에이전트의 능력이 향상됨에 따라, 그들 사이의 분업도 더욱 뚜렷해지고 있습니다.

예를 들어, Meridian은 다른 쪽 사용자 그룹에 집중하여------초보자가 DeFi에 진입하는 첫 단계를 돕습니다. 모바일 우선 디자인을 채택하고 명확한 제시와 함께, 교환, 스테이킹 또는 수익 조회와 같은 기본 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 합니다.

Meridian은 이러한 핵심 작업에서 매끄럽고 신속하게 실행되며, 더 중요한 것은 자신의 경계를 매우 잘 이해하고 있다는 점입니다. 사용자가 범위를 초과하는 작업을 요청하면, 이유를 설명하고 맹목적으로 시도하지 않습니다------이러한 「정직함」은 초보자가 체인 상의 세계를 탐색하는 신뢰할 수 있는 출발점이 되게 합니다.

Meridian의 창립자 Benedict는 다음과 같이 설명했습니다:

「Meridian은 사용자가 자연어로 안전한 연구 및 작업을 수행할 수 있게 합니다. 우리는 에이전트의 연구 기능을 무료로 공개했으며, 웹사이트는 meridian.app입니다. Meridian 모바일 앱에 등록한 사용자는 에이전트의 교환(swap), 다중 교환(multi-swap) 및 포트폴리오 구매 기능을 사용할 수 있습니다. 현재 계정은 여전히 비공식 테스트 단계에 있으며, 관심 있는 사용자는 Twitter를 통해 @bqbrady에 연락하여 체험을 신청할 수 있습니다.」

우리의 테스트를 통해, 현재 대부분의 DeFi 내비게이션에 집중하는 AI 에이전트는 여전히 「교사」나 「조수」의 역할에 머물러 있으며, 주로 사용자가 가장 기본적인 작업(예: 교환)을 완료하는 데 도움을 주고 있습니다.

더 복잡한 프로세스를 신뢰성 있게 처리하려면------예를 들어 유동성 제공, 레버리지 포지션 관리 등------여전히 추가 개선이 필요합니다.

Solana 재단 AI 책임자 Rishin Sharma가 지적한 바와 같이:

「대형 언어 모델(LLMs)은 광범위한 작업을 처리할 때 환각이 발생하기 쉽고, 결정적인 작업을 수행하기 어렵습니다. MCP와 같은 함수 호출 메커니즘이 『행동 계획』을 실제 실행으로 전환하는 데 더 적합할 수 있습니다. LLM은 구상 및 안내 측면에서 잘 작동하지만, 정밀한 실행에서는 여전히 부족합니다. 스마트 에이전트 금융이 진정으로 신뢰할 수 있으려면 LLM을 넘어 특정 함수 호출 메커니즘, 명확한 실행 전략, 검증 가능성 및 안전한 권한 시스템을 개발해야 합니다. 다시 말해, 현재의 스마트 에이전트 실행 계층은 여전히 미비합니다------AI의 『두뇌』는 충분히 똑똑하지만, 안정적으로 행동할 수 있는 『신체』가 부족합니다.」

「자동 조종」으로서의 스마트 에이전트

「부조종사형」 에이전트가 멘토와 같다면, 「양적형」 에이전트는 자동 조종 시스템과 같습니다. 이들은 전략을 구축할 수 있을 뿐만 아니라, 실제로 실행할 수 있습니다------실시간으로 시장을 모니터링하고, 거래를 테스트하며, 기계 속도로 자동으로 행동하여 복잡한 DeFi 전략을 「완전 자동 실행」 모드로 전환합니다.

형성 중인 전형적인 사례는 SendAI에서 나옵니다. 이 자체는 양적 에이전트가 아니라, 다른 사람들이 이러한 에이전트를 만들 수 있게 해주는 도구 키트입니다. Solana를 위해 설계된 「Agent Kit」는 60종 이상의 자율 작업을 지원하며, 토큰 교환, 신규 자산 발행, 대출 관리 등을 포함하고, Jupiter, Metaplex, Raydium과 같은 주요 프로토콜과 직접 상호작용할 수 있습니다.

다시 말해, 이는 개발자에게 결정 모델을 체인에서 직접 실행할 수 있는 「궤도 시스템」을 제공합니다.

SendAI의 창립자 Yash는 그들의 비전을 명확하게 요약했습니다:

「우리는 모든 AI 에이전트가 미래에 자신의 지갑을 가질 것이라고 믿습니다. SendAI는 이러한 시스템에 필요한 도구와 경제적 기반을 구축하고 있으며, 이러한 에이전트가 Solana에서 모든 작업을 수행할 수 있도록 하고 있습니다. 우리는 이러한 에이전트가 맥락 인식 능력을 갖추고, 장기적으로 지속적이며 비동기적인 복잡한 작업을 수행할 수 있는 플랫폼을 구축하고 있습니다.」

동시에 다른 팀들은 이러한 능력을 더 쉽게 접근할 수 있도록 하려 하고 있습니다. Lomen은 전략을 선별하고 사용자가 「원클릭 배포」를 할 수 있게 하여, 코드를 작성하지 않고도 양적 자동화를 누릴 수 있는 장벽을 낮추고 있습니다.

더욱이, 더 많은 사용자 정의 시스템을 선호하는 「고급 사용자」를 위해 Unblinked는 AI 기반의 전략 실험 환경을 제공합니다. 이는 거래 분야의 Cursor와 같습니다: 사용자는 먼저 자신의 전략 아이디어를 구상하고, 안전한 샌드박스 환경에서 실행 및 최적화를 한 후, 실제 자금을 투입할지 결정할 수 있습니다.

일부 플랫폼은 여러 에이전트를 동시에 호출하여 작업을 완료하는 방식을 선택합니다.

예를 들어, Almanak은 「프로그래밍 에이전트」와 「백테스트 에이전트」를 결합합니다: 사용자가 자연어로 전략을 설명하면, AI가 자동으로 생산 수준의 코드를 생성하고, 1만 번 이상의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 백테스트를 수행하여 최종적으로 「즉시 전투」 가능한 전략 결과를 생성합니다.

마지막으로, 일부 팀은 실시간 시장 우위에 주목하고 있습니다.

Giza의 ARMA 에이전트는 각 대출 프로토콜 간에 자금을 적극적으로 조정하여 안정적인 코인 수익을 극대화합니다. 자금을 단일 풀에 머물게 하기보다는, ARMA는 금리를 지속적으로 모니터링하고, 유동성과 Gas 비용을 고려하여 자산을 동적으로 이동합니다. 그들의 플래그십 에이전트는 1700만 달러 이상의 자금을 관리하며, 정적 보유보다 83% 높은 수익률을 자랑합니다.

전반적으로 이러한 양적 에이전트는 시간 비용을 크게 줄여주고, 일반 사용자가 원래 전문 양적 팀의 복잡한 전략에 접근할 수 있게 합니다. 그러나 동시에 이들은 자동화의 취약성을 드러냅니다: 데이터 지연, 프로토콜 중단 또는 시장의 급격한 변동이 발생할 경우, 에이전트는 여전히 「넘어질」 수 있습니다.

다시 말해, 이들은 확실히 더 빠르게 만들어주지만, 「무적」이라고 할 수는 없습니다.

그들의 문제점

현재 스마트 에이전트와 함께 시간을 보내다 보면 몇 가지 유사한 문제를 발견하게 됩니다: 이들은 때때로 이미 존재하지 않는 작업을 수행하라고 제안합니다. 예를 들어, 이미 종료된 유동성 풀과 같은 것입니다; 이들이 의존하는 데이터는 종종 실제 체인 상태보다 뒤쳐져 있습니다; 다단계 계획 중간에 오류가 발생하면, 스스로 조정하지 않고 같은 동작을 반복 시도합니다.

권한 관리 또한 매우 불편합니다------사용자가 전체 지갑에 대한 완전한 접근 권한을 부여해야 하거나, 각 세부 작업을 수동으로 승인해야 합니다. 테스트 단계 역시 피상적이며, 시뮬레이션 환경은 체인 상의 갑작스러운 유동성 변화나 거버넌스 파라미터 조정과 같은 「현실의 혼란」을 실제로 재현하기 어렵습니다.

가장 심각한 문제 중 하나는 이러한 에이전트가 거의 「블랙 박스」처럼 작동한다는 점입니다.

사용자는 이들이 어떤 입력을 읽었는지, 옵션을 어떻게 평가했는지, 실시간 상태를 확인했는지, 특정 거래를 실행하기로 선택한 이유를 알 수 없습니다. 서명 검증이 없는 작업 기록은 「약속된 결과」와 「실제 실행」의 일관성을 확인할 수 없습니다.

사용자는 자동화 과정을 「보살펴」야 하며------이것은 효율성을 낮출 뿐만 아니라 성능 평가를 어렵게 만듭니다.

결정 검증, 행동이 실제로 정해진 전략을 준수했음을 증명할 수 있는 메커니즘이 없다면, 사용자는 「신뢰할 수 있는 시스템」과 「포장된 마케팅」을 구별할 수 없습니다.

더 큰 규모의 자본을 위해, DeFi 플랫폼은 「우리에게 믿어라」에서 「당신이 검증해 주세요」로 전환해야 합니다. 이는 「감사 가능하고, 거버넌스 가능하며, 신뢰할 수 있는」 스마트 에이전트 금융 인프라를 구축하는 데 있어 중요한 전환점입니다.

인프라 격차

핵심 문제는 현재 시스템이 대규모 환경에서 에이전트가 신뢰할 수 있고, 일관되며, 안전하게 유지될 수 있는 기본 도구가 부족하다는 점입니다. 이를 해결하기 위해서는 에이전트 행동을 검증하고, 실행 결과를 확인하며, 모든 환경에서 일관된 규칙을 따르는 인프라가 필요합니다. 그렇게 해야만 사람들이 진짜 돈을 그들에게 맡길 수 있을 것입니다.

그러나 대부분의 사용자는 사실 에이전트의 「사고 과정」에 관심이 없습니다. 그들은 출력 결과가 정확하고, 검증되었으며, 안전한 경계 내에 있음을 확인하고 싶어합니다. 신뢰를 구축하는 데 있어 「검증 가능한 신뢰성」이 「가시성」보다 더 중요합니다.

이것이 바로 「검증 가능한 신뢰성(Verifiable Reliability)」의 의미입니다. 에이전트는 내부 작업의 모든 단계를 기록할 필요는 없지만, 명확한 전략과 합리적인 검사를 통해 운영되어야 합니다: 지출 한도 설정, 실행 시간 창, 주요 작업 전 확인 노드 등.

기본적으로 이러한 규칙은 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE) 또는 유사한 시스템을 통해 보장될 수 있습니다------모든 세부 사항을 노출하지 않고도 에이전트가 실제로 경계를 준수했음을 증명할 수 있습니다. 결과적으로, 필요할 때 감사 가능한 출력과 일반 사용자가 즉시 신뢰할 수 있는 작업이 이루어집니다.

이 검증 계층은 반드시 「일률적」일 필요는 없습니다. 일상적인 환경에서는 경량화된 보안 방어 및 표준화된 지표를 사용할 수 있으며; 고위험 또는 기관급 환경에서는 더 강력한 증명 및 공식 검증을 요구할 수 있습니다. 핵심은------각 계층의 인프라가 그 위험 수준에 맞는 측정 가능한 신뢰성을 제공해야 한다는 것입니다.

프로토콜이 에이전트를 준비하도록 하라

다음으로 보완해야 할 부분은 프로토콜이 「에이전트 친화적」이 되도록 하는 것입니다.

현재 대부분의 DeFi 프로토콜은 스마트 에이전트를 위해 설계되지 않았습니다. 이들은 더 안정적이고 안전한 실행 인터페이스를 제공해야 합니다: 작업 미리 보기, 안전한 재시도 및 일관된 데이터 구조를 기반으로 한 실행이 가능합니다. 권한 설계도 「범위를 제한」해야 하며, 「전체 권한 개방」이 아니라, 에이전트가 명확한 경계 내에서 행동하도록 해야 합니다.

이러한 기본 결핍 상태에서, 아무리 스마트한 에이전트 프레임워크라도 취약한 기본 구조에 의해 「넘어질」 수 있습니다. 이러한 기초가 완비되면, 사용자는 더 이상 자동화 프로세스를 수동으로 모니터링할 필요가 없으며; 개발 팀은 디버깅 시간을 줄이고 혁신에 집중할 수 있으며; 서로 다른 서비스 제공자의 실행 결과도 공유 기준으로 인해 비교 가능해질 것입니다------더 이상 단순한 홍보 문구가 아닙니다.

반드시 변화해야 할 부분

해결책은 사실 복잡하지 않습니다: 에이전트를 검증 가능하게(Provable) 만들고, 프로토콜이 에이전트를 준비하도록(Agent-ready) 하는 것입니다. 에이전트와 지갑 사이에 전략 계층을 추가하고, 모든 실행 과정이 추적 가능하고 검증 가능하도록 요구해야 하며, 「블랙 박스 운영」이 아닌 방식으로 진행해야 합니다.

예를 들어, Termina의 SVM 엔진은 바로 이러한 이념을 기반으로 구축되었습니다------AI 에이전트에 진정한 Solana 실행 환경을 제공하여, 에이전트가 체인 상의 데이터를 기반으로 모델링, 의사결정 및 학습할 수 있도록 합니다. 동시에 프로토콜 측은 「드라이 런(dry-run)」 가능한 작업 인터페이스를 개방하고, 명확한 오류 코드, 안전한 재시도 메커니즘, 핵심 데이터 구조(포지션, 비용, 건강도)의 일관성, 세션 기반 권한 제어를 명확히 해야 합니다.

이러한 기능이 구현되면, 사용자는 에이전트를 「보살피는」 부담에서 벗어날 수 있으며; 팀은 시스템 오류를 줄일 수 있고; 기관 투자자들은 그들이 필요로 하는 안전 장치와 검증 가능한 증명을 마침내 얻을 수 있습니다.

현실적인 시간표

향후 6개월 내에 가장 빠르게 개선될 부분은 「부조종사형」 에이전트입니다. 더 완벽한 데이터 파이프라인이 이들이 일상 사용 환경에서 신뢰성을 높일 것입니다.

1년 이내에, 테스트 기준이 강화됨에 따라, 에이전트는 프로토콜 간 조정 실행이 가능해지고, 인간은 핵심 단계를 승인하기만 하면 됩니다. 더 장기적으로는, 인프라가 성숙해짐에 따라 스마트 에이전트는 DeFi의 기본 상호작용 계층으로 점차 모호해질 수 있습니다------더 이상 단독의 「도구」가 아니라, 사람들이 금융 시스템과 상호작용하는 주요 방식이 될 것입니다.

결론

「스마트 에이전트 금융」(Agentic Finance)은 참여 장벽을 낮추어 자동화가 더 이상 전문가 전용 도구가 되지 않도록 하고 있습니다. 그러나 진정으로 대규모로 운영되기 위해서는 더 나은 「기초」가 필요합니다: 실시간 데이터, 더 안전한 권한 메커니즘, 더 강력한 테스트 시스템 및 더 투명한 실행 결과.

더 똑똑한 AI만으로는 이러한 문제를 해결할 수 없습니다. 진정한 발전은 기본 구조의 개선에서 올 것입니다.

DeFi의 다음 이정표는 단순한 규모의 증가가 아니라------자동화에 대한 신뢰입니다. 그리고 이 날은 AI 에이전트가 더 이상 단순한 시연용 「개념 증명」이 아니라, 진정으로 신뢰할 수 있는 실행자로 변할 때 비로소 도래할 것입니다.