Web3 AI 에이전트의 딜레마
Web3 AI 에이전트의 아킬레스건: 과도한 개념화
Web3 AI 에이전트의 문제는 과도한 개념화에 있습니다. 즉, 실제 유용성보다 이야기가 더 중요하다는 것입니다. 탈중앙화 플랫폼과 사용자 데이터 주권이라는 웅장한 비전에 대한 논의는 많지만, 실제 제품 애플리케이션의 사용자 경험은 종종 심각하게 부족합니다. 특히 개념적 거품 제거 라운드 이후에는 소매 투자자가 웅장하고 실현되지 않은 기대에 기꺼이 돈을 지불하려는 사람은 거의 없습니다.
Web3 AI 에이전트 공간은 유형의 결과보다 이론적 가능성을 지나치게 강조하는 것에 시달려 왔습니다. 탈중앙화, 데이터 소유권 및 새로운 거버넌스 모델의 매력은 많은 사람들의 상상력을 사로잡았지만 현실은 종종 과장 광고에 미치지 못합니다. 사용자는 투박한 인터페이스, 제한된 기능, 그리고 기술이 아직 전성기를 맞이할 준비가 되지 않았다는 일반적인 느낌을 받습니다.
실용적인 애플리케이션의 필요성
Web3 커뮤니티는 추상적인 이상에서 구체적인 애플리케이션으로 초점을 옮겨야 합니다. 탈중앙화 AI의 약속은 설득력이 있지만 사용자에게 실질적인 이점으로 변환되는 경우에만 실현될 것입니다. 이를 위해서는 사용자 경험, 사용 편의성 및 유형의 가치 창출에 중점을 두어야 합니다.
투자자들은 달을 약속하지만 전달하지 못하는 프로젝트에 점점 질려가고 있습니다. 그들은 채택 및 수익 창출에 대한 명확한 경로를 보여줄 수 있는 프로젝트를 찾고 있습니다. 이는 실제 문제를 해결하고 설득력 있는 가치 제안을 제공하는 제품을 구축하는 것을 의미합니다.
Web2 AI의 실용주의: MCP 및 A2A
Web2 AI에서 MCP 및 A2A의 부상
Web2 AI 분야에서 MCP, A2A 및 기타 프로토콜 표준의 급속한 부상과 AI 공간에서의 결과적인 추진력은 “눈에 보이고 만질 수 있는” 실용주의에서 비롯됩니다. MCP는 AI 세계의 USB-C 인터페이스와 같아서 AI 모델이 다양한 데이터 소스 및 도구에 원활하게 연결할 수 있습니다. 이미 많은 실용적인 MCP 사용 사례가 있습니다.
Web3 AI의 개념적 초점과는 극명하게 대조적으로 Web2 AI는 실용성과 실제 영향력을 우선시했습니다. MCP(모델-컨트롤러-파이프라인) 및 A2A(애플리케이션 간)와 같은 프로토콜의 출현은 구체적인 문제를 해결하고 유형의 가치를 창출하려는 열망에 의해 추진되었습니다.
MCP: AI를 위한 범용 커넥터
종종 AI용 USB-C 인터페이스에 비유되는 MCP는 AI 모델이 다양한 데이터 소스 및 도구에 원활하게 연결할 수 있도록 합니다. 이 표준화된 접근 방식은 AI를 기존 시스템에 통합하는 것을 단순화하여 개발자가 더 복잡하고 강력한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.
MCP의 아름다움은 단순성과 다양성에 있습니다. AI 모델을 데이터 소스, 도구 및 기타 애플리케이션에 연결하기 위한 공통 프레임워크를 제공합니다. 이는 사용자 지정 통합의 필요성을 제거하여 개발자의 시간과 노력을 절약합니다.
실제 MCP 작동 예
예를 들어 일부 사용자는 Claude를 직접 사용하여 Blender를 제어하여 3D 모델을 만들 수 있으며 일부 UI/UX 실무자는 자연어를 사용하여 완전한 Figma 디자인 파일을 생성할 수 있습니다. 일부 프로그래머는 또한 Cursor를 직접 사용하여 코드 작성, 보완 및 Git 제출을 한 번에 완료할 수 있습니다.
- AI 기반 3D 모델링: 자연어를 사용하여 AI 모델에 3D 모델을 만들도록 지시한다고 상상해 보십시오. MCP를 사용하면 이것이 현실이 되고 있습니다. 사용자는 원하는 모델을 간단히 설명하면 AI가 자동으로 생성하여 설계 프로세스를 간소화하고 새로운 창의적 가능성을 열어줍니다.
- 자동화된 UI/UX 디자인: 사용자 인터페이스를 설계하는 지루한 작업은 이제 AI로 자동화할 수 있습니다. UI/UX 실무자는 자연어를 사용하여 원하는 인터페이스를 설명하면 AI가 완전한 Figma 디자인 파일을 생성하여 수많은 시간을 절약할 수 있습니다.
- AI 지원 프로그래밍: 프로그래머는 AI를 활용하여 일상적인 작업을 자동화하고 코드 품질을 개선할 수 있습니다. Cursor와 같은 도구를 사용하면 개발자는 자연어를 사용하여 코드를 작성하고, 문서를 생성하고, Git에 변경 사항을 제출할 수 있으며, 이 모든 작업을 단일 인터페이스에서 수행할 수 있습니다.
이러한 예는 MCP의 혁신적인 잠재력을 강조합니다. AI 모델을 데이터 소스 및 도구에 연결하기 위한 표준화된 프레임워크를 제공함으로써 MCP는 개발자가 더 강력하고 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
격차 해소: Web3용 MCP 및 A2A
수직 시나리오에서 Web3 AI의 한계
이전에는 모든 사람들이 web3 AI 에이전트가 DeFai 및 GameFai라는 두 가지 주요 수직 시나리오에서 혁신적인 랜딩 애플리케이션을 가질 것으로 예상했지만 실제로는 많은 유사한 애플리케이션이 여전히 자연어 처리 인터페이스 “쇼 기술” 수준에 갇혀 있어 실용성의 임계값을 충족하기에 충분하지 않습니다.
초기 흥분에도 불구하고 Web3 AI 에이전트는 DeFi(탈중앙화 금융) 및 GameFi(탈중앙화 게임)와 같은 주요 수직 부문에서 실용적인 애플리케이션을 찾는 데 어려움을 겪었습니다. 많은 프로젝트가 인상적인 자연어 처리 기능을 보여주지만 사용자에게 유형의 가치를 제공하지 못하는 “쇼 기술” 단계에 머물러 있습니다.
“쇼 기술”을 넘어서
기술적 기능을 선보이는 데 초점을 맞추는 것은 유용성과 실제 영향력을 희생시킨 것입니다. 사용자는 화려한 시연에는 덜 관심이 있고 AI가 어떻게 문제를 해결하고 삶을 개선할 수 있는지에 더 관심이 있습니다.
성공하려면 Web3 AI 에이전트는 “쇼 기술” 단계를 넘어 특정 요구 사항을 해결하는 실용적인 애플리케이션을 구축하는 데 집중해야 합니다. 이를 위해서는 목표 시장에 대한 깊은 이해와 사용자 중심 설계에 대한 약속이 필요합니다.
다중 에이전트 협업의 힘
MCP와 A2A의 조합을 통해 보다 강력한 다중 에이전트 협업 시스템을 구축할 수 있으며 복잡한 작업을 전문 에이전트가 처리할 수 있도록 분할할 수 있습니다. 예를 들어 분석 에이전트가 온체인 데이터를 읽고 시장 동향을 분석하고 다른 예측 에이전트 및 위험 제어 에이전트를 연결하여 과거 단일 에이전트의 통합 실행 사고방식을 다중 에이전트 협업 분업 패러다임으로 전환합니다.
MCP와 A2A의 강점을 결합하여 개발자는 복잡한 작업을 처리할 수 있는 정교한 다중 에이전트 시스템을 만들 수 있습니다. 이 접근 방식은 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 구성 요소로 분할하고 전문 에이전트에 할당하는 것을 포함합니다.
AI 에이전트의 협업 생태계
예를 들어 분석 에이전트에게 온체인 데이터를 읽고 시장 동향을 분석하는 임무를 할당할 수 있는 반면 다른 에이전트는 예측 및 위험 제어에 집중할 수 있습니다. 이러한 협업 접근 방식을 통해 복잡한 작업을 보다 효율적이고 효과적으로 실행할 수 있으며 기존의 단일 에이전트 패러다임에서 벗어날 수 있습니다.
성공의 열쇠는 이러한 에이전트의 원활한 통합에 있으며 효과적으로 통신하고 협업할 수 있도록 하는 것입니다. 이를 위해서는 강력한 통신 프레임워크와 당면한 작업에 대한 공통된 이해가 필요합니다.
Web3를 위한 청사진으로서의 MCP 성공 사례
MCP의 모든 성공적인 애플리케이션 사례는 web3에서 새로운 세대의 거래 및 게임 에이전트 탄생을 위한 성공적인 예를 제공합니다.
Web2 세계에서 MCP의 성공 사례는 Web3 거래 및 게임 에이전트 개발을 위한 귀중한 청사진을 제공합니다. Web2 개척자의 경험에서 배움으로써 Web3 개발자는 이러한 중요한 부문에서 AI 채택을 가속화할 수 있습니다.
하이브리드 접근 방식: Web2 실용주의와 Web3 가치 결합
하이브리드 프레임워크의 장점
이 외에도 MCP 및 A2A 기반의 하이브리드 프레임워크 표준은 web2 사용자 친화적이고 애플리케이션 랜딩 속도와 같은 장점도 있습니다. 현재는 web3의 가치 캡처 및 인센티브 메커니즘을 DeFai 및 GameFai와 같은 애플리케이션 시나리오와 결합하는 방법을 고려하기만 하면 됩니다. 프로젝트가 여전히 web3 순수 개념주의를 고수하고 web2 실용주의를 수용하지 않으려는 경우 AI 에이전트의 다음 새로운 추세를 놓칠 수 있습니다.
MCP 및 A2A의 강점과 Web3의 가치를 결합한 하이브리드 프레임워크는 다음과 같은 몇 가지 주요 장점을 제공합니다.
- 사용자 친화성: 기존 Web2의 인프라 및 도구를 활용하여 하이브리드 프레임워크는 사용자에게 더욱 친숙하고 직관적인 경험을 제공하여 Web3 애플리케이션에 대한 진입 장벽을 낮출 수 있습니다.
- 빠른 배포: 하이브리드 프레임워크를 통해 개발자는 기존 Web2 기술 및 인프라를 활용하여 AI 기반 애플리케이션을 빠르게 배포할 수 있습니다.
- 가치 캡처 및 인센티브 메커니즘: Web3의 가치 캡처 및 인센티브 메커니즘을 통합하여 하이브리드 프레임워크는 사용자, 개발자 및 기타 이해 관계자의 이익을 일치시켜 보다 지속 가능하고 공정한 생태계를 조성할 수 있습니다.
Web2 프레임워크에 Web3 가치 통합
과제는 Web3 가치를 Web2 프레임워크에 원활하게 통합하는 데 있습니다. 이를 위해서는 분산 거버넌스, 데이터 소유권 및 토큰 경제를 기존 시스템에 통합하는 방법을 신중하게 고려해야 합니다.
순수 개념주의의 위험
Web2의 실용주의를 수용하지 않고 순수 Web3 개념주의를 고수하는 프로젝트는 AI 에이전트 혁신의 다음 물결을 놓칠 위험이 있습니다. AI의 미래는 Web2의 실용주의로 완화된 Web3의 이상이 교차하는 지점에 있습니다.
AI 에이전트의 미래: 이상과 실용주의의 종합
간단히 말해서 AI 에이전트의 다음 물결의 새로운 추진력이 생성되고 있지만 과거의 순수한 이야기와 개념 과장된 자세가 아니라 실용주의와 애플리케이션 랜딩으로 뒷받침되어야 합니다.
AI 에이전트의 미래는 이상과 실용주의의 종합에 있습니다. Web3의 비전 있는 목표와 Web2의 실용적인 접근 방식을 결합하여 혁신적이고 영향력 있는 새로운 세대의 AI 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. AI 에이전트 개발의 다음 물결은 과장 광고와 공허한 약속이 아닌 실용적인 애플리케이션과 실제 가치에 의해 주도될 것입니다.