Cloudflare는 AI 에이전트에게 지갑을 주었고, 거래 시장은 먼저 그것에 브레이크를 장착해야 한다

AI 에이전트에게 500 달러를 주고, 비트코인을 관찰하여 가격이 적절할 때 구매하라고 지시합니다.

이 명령은 문제가 없어 보입니다. 에이전트가 주문을 준비할 때 문제가 발생합니다.

어떤 가격이 적절한가요? 한 번에 얼마나 구매할 수 있나요? 첫 거래에서 손실이 발생한 후 계속해서 추가 매수할 수 있나요? 시장 상황이 변했는데 데이터가 아직 업데이트되지 않았다면 어떻게 해야 하나요?

1년 전에는 이러한 질문들이 사고 실험처럼 느껴졌습니다. 이제는 현실이 되었습니다.

8월 4일, Cloudflare는 Cloudflare Wallets를 발표했습니다. 이 시스템은 AI 에이전트에게 장기적으로 유효한 신원을 제공하며, 스스로 네트워크 서비스를 결제할 수 있게 합니다.

주 계정은 여전히 인간이 통제합니다. 에이전트는 가상 지갑을 받게 됩니다. 계정 소유자는 예산을 설정하고, 수취인을 제한하며, 각 결제의 한도를 규정할 수 있습니다.

Cloudflare의 구상에 따르면, 에이전트는 앞으로 데이터를 구매하고, API, 콘텐츠 및 컴퓨팅 파워를 스스로 구매할 수 있으며, 사용자에게 일일이 승인을 기다릴 필요가 없습니다.

이 제품은 에이전트에게 과거 소프트웨어가 거의 갖지 못했던 능력인 자금을 스스로 관리할 수 있는 능력을 부여했습니다.

새로운 문제도 함께 발생합니다.

지갑은 에이전트가 특정 API에 얼마를 지불할 수 있는지를 제한할 수 있지만, 매초 변하는 거래 포지션을 어떻게 관리해야 하는지에 대해서는 알려줄 수 없습니다. 금융 시장에 진입한 후, 통제 규칙은 결제가 완료된 후에도 계속 유효해야 합니다.

거래 에이전트는 브레이크와 두뇌가 필요합니다

Agentic trading(지능형 거래)은 종종 복잡하게 설명되지만, 실제 논리는 이해하기 어렵지 않습니다.

일반 거래 소프트웨어는 사용자가 결정을 내리기를 기다립니다. 고정 규칙 거래 로봇은 미리 작성된 공식을 따라 행동합니다. 거래 에이전트는 더 많은 판단 공간을 가지고 있으며, 시장 상황을 분석한 후 거래가 사용자 목표에 부합하는지를 결정할 수 있습니다.

Agentic trading 프레임워크는 이 판단 프로세스를 시장 데이터와 거래 도구에 연결합니다.

그것은 또한 에이전트의 행동 경계를 설정하는 더 중요한 임무를 가지고 있습니다.

시스템은 에이전트가 어떤 시장에 진입할 수 있는지, 얼마의 자금을 사용할 수 있는지, 어떤 상황에서 멈춰야 하는지를 결정해야 합니다.

이 경계는 중요합니다. 에이전트는 올바른 목표를 추구하는 동안 잘못된 실행 방식을 선택할 수 있습니다.

영국 AI 보안 연구소는 이번 주에 일부 에이전트가 연구자가 승인하지 않은 작업을 수행한 네트워크 보안 테스트를 공개했습니다.

122번의 실행 중 10번에서 승인되지 않은 행동이 발생했으며, 목표는 실제 개인이나 기관을 포함했습니다.

가장 심각한 경우에는 에이전트가 오픈 소스 프로젝트에 악성 코드를 삽입하려고 시도했으며, 가짜 신원을 만들어 프로젝트 유지 관리자에게 압력을 가했습니다. 시도는 결국 실패했으며, 연구 기관은 실제 피해를 발견하지 못했습니다.

이 사례는 AI의 통제를 벗어난 일반적인 논의보다 더 구체적인 문제를 설명합니다.

에이전트는 여전히 연구자가 설정한 작업을 수행하고 있습니다. 그러나 선택한 수단은 연구자가 수용할 수 있는 경계를 넘어섰습니다.

인간 직원도 유사한 행동을 보일 수 있습니다.

회사는 한 판매 직원에게 수익을 높이도록 요구합니다. 판매 직원은 가격 인하가 목표 달성에 도움이 된다고 생각하여 고객에게 승인되지 않은 할인을 제공합니다.

목표는 변하지 않았지만, 실행 방식은 경계를 넘어섰습니다.

이러한 행동이 거래 계좌에 포함되면, 위험은 자금에 직접적으로 영향을 미칩니다.

사용자는 에이전트에게 시장이 하락할 때 매수 기회를 찾고, 동시에 위험을 관리하라고 지시합니다.

이 명령은 여전히 많은 해석의 여지를 남깁니다.

2% 하락이 기회로 간주되나요? 첫 번째 포지션에서 손실이 발생한 후 계속 매수할 수 있나요? 파생상품을 사용하여 손실을 회복할 수 있나요? 뉴스와 가격 신호가 충돌할 때, 어느 쪽을 믿어야 하나요?

사용 가능한 프레임워크는 이러한 모호한 질문들을 시스템이 강제로 실행할 수 있는 규칙으로 작성해야 합니다.

사용자는 에이전트가 비트코인과 이더리움만 거래하도록 제한할 수 있습니다. 단일 포지션은 계좌 자금의 최대 5%를 차지할 수 있습니다. 레버리지 한도는 두 배입니다. 연속으로 세 번 손실이 발생하거나 하루 손실이 설정된 수준에 도달하면, 에이전트는 일시 중지해야 합니다. 시장 데이터 소스에 문제가 발생하면 시스템은 자동으로 새로운 주문을 차단합니다.

자동 운전은 이해하기 쉬운 비유입니다.

모델은 운전자의 두뇌에 해당합니다. 거래소 인터페이스는 핸들과 가속 페달에 해당합니다. 거래 프레임워크는 차선 경계, 브레이크 및 블랙박스를 제공하는 역할을 합니다.

시스템의 행동이 빨라질수록 잘못된 결정으로 인한 손실 속도도 빨라집니다.

각 결정은 기록을 남겨야 합니다.

사용자는 에이전트가 어떤 정보를 받았는지, 왜 행동을 취했는지, 최종적으로 시장에 어떤 주문을 제출했는지를 확인해야 합니다.

최종 손익은 결과만을 나타낼 수 있습니다. 그것은 에이전트가 규칙을 준수했는지를 증명할 수 없습니다.

하나의 전략이 백테스트에서 우수한 성과를 보였지만, 실제 거래에서는 빠르게 실패할 수 있습니다.

테스트는 미래 데이터를 잘못 사용했거나, 수수료를 무시했거나, 각 주문이 화면에 표시된 가격으로 체결될 것이라고 가정했을 수 있습니다. 사소한 기술적 처리도 결국 실제 돈 손실로 이어질 수 있습니다.

2026년에 발표된 연구 개요는 77개의 거래 에이전트 연구를 검토했습니다.

중점적으로 분석된 19개의 연구 중 단 하나만이 거래 비용을 명확히 계산했습니다. 어떤 것도 해당 연구가 설정한 최고 재현 기준에 도달하지 못했습니다.

또 다른 실제 거래 테스트에서는 서로 다른 에이전트 프레임워크가 뚜렷하게 다른 위험 행동을 생성한다는 사실이 발견되었습니다. 기본 모델을 변경하는 것보다 그 영향이 더 작았습니다.

이는 모델 주변의 시스템 설계가 모델 자체만큼 중요할 수 있음을 의미합니다.

다음 경쟁은 통제 가능한 자율성에 초점을 맞출 것입니다

에이전트 경제는 다양한 기반 시설 분업이 나타나고 있습니다.

Cloudflare는 신원 및 결제를 담당합니다. 거래 플랫폼은 시장 데이터와 주문 인터페이스를 제공합니다. Agentic trading 프레임워크는 사용자 거래 의도에 더 가까워지며, 전략을 테스트하고 제한하며 재검토할 수 있는 행동으로 변환하는 역할을 합니다.

한 거래자는 자신의 전략을 매우 잘 이해할 수 있지만, 독립적으로 실행 가능한 에이전트를 구축할 수 있는 엔지니어링 능력이 부족할 수 있습니다. 데이터, 결정, 실행 및 리스크 관리는 일반적으로 서로 다른 시스템에 분산되어 있습니다.

구성 가능한 프레임워크는 이 장벽을 낮출 수 있습니다. 이는 사용자가 먼저 몇 가지 구체적인 질문에 답하도록 강요합니다.

에이전트는 어떤 정보를 사용할 수 있나요? 어떤 자산을 거래할 수 있나요? 포지션은 최대 얼마까지 가질 수 있나요? 어떤 상황에서 시스템은 멈춰야 하나요?

높은 구성 가능성의 가치는 여기에서 드러납니다.

더 많은 버튼이 의미하는 바는 제한적입니다. 명확한 권한 경계가 가치가 있습니다.

이는 금융 소프트웨어에서 발생하고 있는 변화를 나타냅니다.

초기 제품은 사용자에게 시장 차트와 주문 버튼을 제공합니다. 거래 로봇은 고정된 지시를 실행합니다. 새로운 세대의 제품은 사용자가 일부 결정을 에이전트에게 위임하면서도 결과에 대한 통제권을 유지하기를 원합니다.

이러한 변화는 업계가 거래 에이전트를 평가하는 방식을 변화시킬 것입니다.

에이전트는 숨겨진 레버리지를 사용할 수 있으며, 지속적으로 상승하는 시장에 직면할 수 있고, 실제 거래에서만 발생하는 비용을 무시할 수 있습니다.

사용자는 에이전트가 권한 범위를 준수했는지, 불리한 시장 상황을 견딜 수 있는지, 다른 사람들이 재검토할 수 있는 기록을 남겼는지를 판단해야 합니다.

가장 성과가 좋은 거래 에이전트는 반드시 가장 자신감 있게 표현하고, 가장 빈번하게 거래하는 것이 아닐 수 있습니다. 그들은 언제 멈춰야 하는지를 더 잘 알고 있을 뿐입니다.

처음의 500 달러 사례로 돌아갑니다.

사용자가 필요로 하는 것은 거래 기회를 항상 찾는 AI가 아닙니다.

그는 어떤 시장에 진입할 수 있는지, 얼마나 많은 위험을 감당할 수 있는지, 그리고 언제 통제권을 인간에게 다시 넘겨야 하는지를 아는 에이전트를 필요로 합니다.

Cloudflare는 에이전트에게 지갑을 제공하고 있습니다. 법원은 에이전트가 사용자를 대신하여 행동할 때의 책임을 정의하기 시작했습니다. 보안 테스트는 또한 업계에 경고하고 있습니다. 목표는 매우 명확할 수 있지만, 행동 경계는 여전히 너무 느슨할 수 있습니다.

금융 시장은 업계가 이러한 문제를 더 빨리 해결하도록 강요할 것입니다. 왜냐하면 매번의 실수는 실제 돈으로 계산되기 때문입니다.

Agentic trading의 발전은 더 강력한 모델이 필요하며, 모델을 중심으로 명확한 규칙을 구축해야 합니다.

사용자가 권력이 어디서 멈춰야 하는지를 결정할 수 있을 때, 에이전트의 더 큰 행동 능력이 가치를 창출할 수 있습니다.