Web3 AI 에이전트, A2A 및 MCP 프로토콜 채택의 과제
Google의 A2A 및 Anthropic의 MCP 프로토콜은 web3 AI 에이전트의 통신 표준이 될 잠재력이 있지만, web2와 web3 생태계 간의 현저한 차이로 인해 채택에 심각한 어려움이 있습니다. 이 문서는 이러한 차이로 인한 장애물을 자세히 살펴보고 web3 AI 에이전트가 극복해야 하는 고유한 문제를 강조합니다.
애플리케이션 성숙도 격차
A2A와 MCP는 이미 성숙한 애플리케이션 시나리오를 개선했기 때문에 web2 영역에서 빠르게 보급되었습니다. 그러나 web3 AI 에이전트는 DeFAI, GameFAI와 같은 심층 애플리케이션 시나리오가 부족하여 개발 초기 단계에 있습니다. 이러한 성숙도 격차로 인해 이러한 프로토콜을 web3 환경에 직접 적용하고 효과적으로 활용하기가 어렵습니다.
예를 들어 web2에서 사용자는 현재 작업 환경을 벗어나지 않고도 MCP 프로토콜을 사용하여 GitHub와 같은 플랫폼에서 코드를 원활하게 업데이트할 수 있습니다. 그러나 web3 환경에서는 온체인 데이터를 분석할 때 로컬에서 훈련된 전략을 사용하여 온체인 트랜잭션을 실행하면 혼란스러울 수 있습니다. 이러한 차이는 두 생태계 간의 애플리케이션 성숙도 격차를 강조하며, web2 프로토콜을 web3로 직접 이식하기 어렵게 만듭니다.
web2 애플리케이션은 일반적으로 잘 개발된 개발 도구, 성숙한 라이브러리 및 프레임워크, 그리고 대규모 개발자 커뮤니티 지원을 갖추고 있습니다. 이러한 잘 확립된 생태계는 애플리케이션 개발 및 배포 프로세스를 간소화하여 개발자가 빠르게 반복하고 혁신할 수 있도록 합니다. 반대로 web3 AI 에이전트의 개발 도구 및 인프라는 아직 초기 단계에 있으며 개발자는 더 많은 기술적 어려움과 불확실성에 직면해 있습니다.
또한 web2 애플리케이션은 일반적으로 안정적인 성능과 확장성을 제공하는 중앙 집중식 서버 및 데이터베이스에 의존합니다. 그러나 web3 AI 에이전트는 분산형 네트워크에서 실행되어야 하므로 성능 병목 현상과 확장성 문제가 발생할 수 있습니다. 분산형 네트워크의 고유한 지연 시간과 처리량 제한으로 인해 고성능 AI 에이전트를 구축하기가 더 어렵습니다.
애플리케이션 성숙도 격차를 해소하기 위해 web3 개발자는 분산형 환경에 맞게 특별히 맞춤화된 도구, 라이브러리 및 프레임워크를 구축하는 데 집중해야 합니다. 이러한 도구는 AI 에이전트의 개발 및 배포 프로세스를 간소화하고 분산형 네트워크의 고유한 문제를 해결해야 합니다. 또한 번성하는 web3 개발자 커뮤니티를 구축하는 것은 지식 공유, 협업 촉진 및 혁신 추진에 필수적입니다.
인프라 부족
web3 영역의 인프라 부족은 또 다른 중요한 장애물입니다. 포괄적인 생태계를 구축하기 위해 web3 AI 에이전트는 통합 데이터 레이어, 오라클 레이어, 의도 실행 레이어 및 분산형 합의 레이어와 같은 기본 구성 요소의 부족을 해결해야 합니다.
web2에서 A2A 프로토콜을 사용하면 에이전트가 표준화된 API를 사용하여 쉽게 협업할 수 있습니다. 대조적으로, 간단한 DEX 간 차익 거래 작업에서도 web3 환경은 엄청난 어려움을 야기합니다. web2 생태계는 에이전트 간의 원활한 통신 및 데이터 교환을 지원하는 잘 구축된 인프라를 갖추고 있습니다. 그러나 web3 생태계는 여전히 분산되어 있고 상호 운용성이 없어 에이전트 간의 협업이 어렵습니다.
예를 들어 web2 애플리케이션은 중앙 집중식 API 게이트웨이를 활용하여 에이전트 간의 통신을 관리하고 보안 정책을 시행할 수 있습니다. 이러한 API 게이트웨이는 다양한 서비스와 데이터 소스에 액세스하는 표준화된 방법을 제공하여 애플리케이션 개발 프로세스를 간소화합니다. 그러나 web3 애플리케이션은 분산형 네트워크에서 실행되어야 하므로 중앙 집중식 API 게이트웨이를 구축하고 유지 관리하기가 어렵습니다.
또한 web3 애플리케이션은 일반적으로 액세스하고 처리하기 어려울 수 있는 온체인 데이터에 의존합니다. 온체인 데이터는 일반적으로 비구조화된 형식으로 저장되며 여러 블록체인에 분산될 수 있습니다. 온체인 데이터를 효과적으로 사용하려면 web3 AI 에이전트가 다른 블록체인에서 데이터를 추출, 변환 및 로드할 수 있어야 합니다.
인프라 부족 문제를 해결하기 위해 web3 개발자는 AI 에이전트의 개발 및 배포를 지원하는 기본 구성 요소를 구축하는 데 집중해야 합니다. 이러한 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 통합 데이터 레이어: 온체인 및 오프체인 데이터에 대한 표준화된 액세스를 제공합니다.
- 오라클 레이어: 오프체인 데이터를 안전하고 안정적으로 온체인으로 가져옵니다.
- 의도 실행 레이어: 사용자가 의도를 표현하고 에이전트가 사용자를 대신하여 트랜잭션을 실행할 수 있도록 합니다.
- 분산형 합의 레이어: 에이전트 간의 트랜잭션이 유효하고 변조되지 않도록 합니다.
이러한 기본 구성 요소를 구축함으로써 web3 개발자는 AI 에이전트의 개발 및 배포를 지원하는 보다 강력하고 상호 운용 가능한 생태계를 만들 수 있습니다.
Web3 고유의 요구 사항
web3 AI 에이전트는 web2 프로토콜 및 기능과 다른 고유한 요구 사항을 해결해야 합니다. 예를 들어 web2에서 사용자는 A2A 프로토콜을 사용하여 가장 저렴한 항공편을 쉽게 예약할 수 있습니다. 그러나 web3에서 사용자가 유동성 마이닝을 위해 USDC를 크로스 체인으로 Solana로 전송하려는 경우 에이전트는 사용자 의도를 이해하고 보안, 원자성 및 비용 효율성의 균형을 맞추고 복잡한 온체인 작업을 실행해야 합니다.
이러한 작업이 보안 위험을 증가시키면 인지된 편의성은 무의미해지므로 요구 사항이 거짓 요구 사항이 됩니다. web3 AI 에이전트는 여러 블록체인 및 프로토콜에서 상호 작용해야 하는 복잡한 다단계 트랜잭션을 처리할 수 있어야 합니다. 이러한 트랜잭션은 안전하고 효율적이며 사용자의 의도에 부합하는지 확인하기 위해 신중한 계획과 실행이 필요할 수 있습니다.
또한 web3 AI 에이전트는 끊임없이 변화하는 시장 상황과 프로토콜에 적응할 수 있어야 합니다. 예를 들어 새로운 DeFi 프로토콜이 지속적으로 나타나고 각 프로토콜에는 자체 규칙과 메커니즘이 있습니다. web3 AI 에이전트는 사용자를 위한 최상의 거래 전략을 제공하기 위해 이러한 새로운 프로토콜을 빠르게 학습하고 적응할 수 있어야 합니다.
web3의 고유한 요구 사항을 충족하기 위해 AI 에이전트에는 다음과 같은 고급 기능이 장착되어 있어야 합니다.
- 의도 인식: 사용자의 의도를 이해하고 실행 가능한 행동으로 변환합니다.
- 위험 평가: 다양한 거래 전략과 관련된 위험을 평가합니다.
- 원자 실행: 트랜잭션이 원자적으로 실행되도록 합니다. 즉, 모든 단계가 성공하거나 모두 실패합니다.
- 적응형 학습: 변화하는 시장 상황 및 프로토콜에 따라 거래 전략을 조정합니다.
이러한 고급 기능을 통합함으로써 web3 AI 에이전트는 사용자에게 보다 안전하고 효율적이며 개인화된 거래 경험을 제공할 수 있습니다.
크로스 체인 상호 운용성의 복잡성
크로스 체인 상호 운용성은 web3 AI 에이전트가 직면한 중요한 과제입니다. web2에서 에이전트는 표준화된 API를 사용하여 다른 플랫폼 및 서비스 간에 쉽게 통신할 수 있습니다. 그러나 web3에서 다른 블록체인에는 다른 프로토콜과 데이터 형식이 있어 에이전트 간의 상호 운용성이 어렵습니다.
예를 들어 에이전트는 이더리움 블록체인에서 데이터에 액세스한 다음 Solana 블록체인에서 트랜잭션을 실행해야 할 수 있습니다. 이를 달성하기 위해 에이전트는 다른 블록체인을 통해 브리지를 구축하고 다른 가스 요금 및 트랜잭션 확인 시간을 처리할 수 있어야 합니다. 크로스 체인 상호 운용성의 복잡성은 web3 AI 에이전트의 개발 및 배포 비용을 증가시킵니다.
이 문제를 해결하기 위해 개발자는 다음과 같은 다양한 크로스 체인 솔루션을 모색하고 있습니다.
- 원자 스왑: 사용자가 제3자를 신뢰하지 않고 다른 블록체인 간에 직접 토큰을 교환할 수 있도록 합니다.
- 브리지: 사용자가 토큰을 한 블록체인에서 다른 블록체인으로 전송할 수 있도록 합니다.
- 크로스 체인 메시지 전달: 에이전트가 다른 블록체인 간에 메시지를 보내고 받을 수 있도록 합니다.
이러한 솔루션은 크로스 체인 상호 운용성에 대한 유망한 접근 방식을 제공하지만 몇 가지 단점도 있습니다. 예를 들어 원자 스왑에는 복잡한 암호화 기술이 필요할 수 있으며 브리지에는 보안 위험이 있을 수 있습니다. 크로스 체인 메시지 전달은 지연 시간과 처리량 제한의 영향을 받을 수 있습니다.
진정한 크로스 체인 상호 운용성을 달성하려면 추가 연구 개발이 필요합니다. 미래의 솔루션은 다른 기술을 결합하고 보안, 효율성 및 확장성과 관련된 문제를 해결해야 할 수 있습니다.
보안 고려 사항
보안은 web3 AI 에이전트에서 가장 중요한 고려 사항 중 하나입니다. AI 에이전트가 사용자를 대신하여 트랜잭션을 실행할 수 있는 권한을 부여받았기 때문에 해커와 악의적인 행위자의 잠재적인 대상이 됩니다. AI 에이전트가 손상되면 공격자는 자금을 훔치거나 시장을 조작하거나 다른 공격을 시작할 수 있습니다.
보안 위험을 완화하기 위해 web3 AI 에이전트는 다음과 같은 엄격한 보안 조치를 채택해야 합니다.
- 다단계 인증: 사용자가 계정에 액세스하려면 여러 인증 요소를 제공해야 합니다.
- 암호화: 개인 키 및 트랜잭션 기록과 같은 중요한 데이터를 암호화합니다.
- 보안 코드 검토: 취약점을 찾기 위해 코드를 정기적으로 검토합니다.
- 버그 바운티 프로그램: 취약점을 발견한 보안 연구원에게 보상을 제공합니다.
- 모니터링 및 경고: 의심스러운 활동을 찾기 위해 시스템을 모니터링하고 즉시 경고를 보냅니다.
이러한 기술적 조치 외에도 사용자는 web3 AI 에이전트 사용과 관련된 위험을 인식하고 계정을 보호하기 위한 조치를 취해야 합니다. 예를 들어 사용자는 강력한 암호를 사용하고, 2단계 인증을 활성화하고, 피싱 사기를 경계해야 합니다.
개인 정보 보호 문제
개인 정보 보호는 web3 AI 에이전트의 또 다른 중요한 고려 사항입니다. AI 에이전트가 사용자 데이터에 액세스할 수 있는 권한을 부여받았기 때문에 사용자 개인 정보를 존중하는 방식으로 데이터를 처리해야 합니다. 사용자는 데이터 사용 방식을 제어할 수 있어야 하며 데이터 수집을 거부할 수 있어야 합니다.
개인 정보 보호 문제를 해결하기 위해 web3 AI 에이전트는 다음과 같은 개인 정보 보호 기술을 채택해야 합니다.
- 차등 개인 정보 보호: 개인을 식별하지 못하도록 데이터에 노이즈를 추가합니다.
- 동형 암호화: 데이터를 먼저 해독하지 않고 암호화된 데이터에 대한 계산을 수행할 수 있습니다.
- 영지식 증명: 한 당사자가 명제 자체에 대한 정보를 공개하지 않고 명제의 진실성을 증명할 수 있습니다.
- 연합 학습: AI 모델이 원시 데이터를 공유하지 않고 훈련할 수 있습니다.
이러한 개인 정보 보호 기술을 채택함으로써 web3 AI 에이전트는 사용자에게 보다 안전하고 개인 정보 보호가 강화된 경험을 제공할 수 있습니다.
분산형 거버넌스
분산형 거버넌스는 web3 AI 에이전트 생태계의 핵심 측면입니다. AI 에이전트가 공정하고 투명하며 사용자 이익에 부합하는지 확인하려면 분산형 거버넌스 메커니즘을 구축해야 합니다. 이러한 메커니즘을 통해 사용자는 AI 에이전트의 개발 및 배포에 참여하고 주요 결정에 투표할 수 있습니다.
분산형 거버넌스 메커니즘은 다음과 같은 다양한 형태를 취할 수 있습니다.
- 분산형 자율 조직(DAO): 사용자가 토큰을 사용하여 제안에 투표할 수 있습니다.
- 온체인 거버넌스: 사용자가 블록체인에서 직접 프로토콜 매개변수에 투표할 수 있습니다.
- 평판 시스템: 생태계에 기여한 사용자에게 보상을 제공합니다.
분산형 거버넌스 메커니즘을 구현함으로써 web3 AI 에이전트는 보다 민주적이고 투명하며 책임감 있는 생태계를 만들 수 있습니다.
규제 불확실성
규제 불확실성은 web3 AI 에이전트가 직면한 중요한 과제입니다. web3 기술의 새로운 특성으로 인해 많은 관할 구역에서 명확한 규제 프레임워크를 아직 개발하지 않았습니다. 이러한 불확실성으로 인해 기업이 법률 및 규정을 준수하기가 어렵고 혁신을 저해할 수 있습니다.
규제 불확실성을 해결하기 위해 정부는 업계 전문가와 협력하여 명확하고 포괄적인 규제 프레임워크를 개발해야 합니다. 이러한 프레임워크는 보안, 개인 정보 보호 및 소비자 보호와 관련된 문제를 해결하면서 혁신을 촉진해야 합니다.
결론
A2A 및 MCP 프로토콜의 가치는 부인할 수 없지만 수정 없이 web3 AI 에이전트 영역에 원활하게 적응할 것이라고 기대하는 것은 비현실적입니다. 인프라 배포의 격차는 구축자에게 혁신하고 이러한 격차를 메울 기회를 제공합니다. 애플리케이션 성숙도 격차, 인프라 부족, web3 고유의 요구 사항, 크로스 체인 상호 운용성의 복잡성, 보안 및 개인 정보 보호 문제, 분산형 거버넌스 및 규제 불확실성을 해결함으로써 web3 개발자는 AI 에이전트의 개발 및 배포를 지원하는 강력하고 안전하며 보다 개인화된 생태계를 만들 수 있습니다.