핵심 프로토콜 이해
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)
Anthropic이 주도하는 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 AI 모델과 외부 도구 간의 간격을 해소하도록 설계된 오픈 스탠다드 프로토콜입니다. 핵심적으로 MCP는 에이전트와 외부 세계 간의 상호 운용성을 용이하게 하는 ‘신경계’ 역할을 합니다. Google DeepMind와 같은 업계 거물의 지원으로 MCP는 인정받는 프로토콜 표준으로 빠르게 자리를 잡았습니다.
MCP의 기술적 중요성은 기능 호출의 표준화에 있으며, 이를 통해 다양한 대규모 언어 모델 (LLM)이 통합된 언어를 사용하여 외부 도구와 상호 작용할 수 있습니다. 이 표준화는 Web3 AI 생태계의 ‘HTTP 프로토콜’과 유사합니다. 그러나 MCP는 특히 자산과 관련된 고위험 상호 작용을 처리할 때 원격 보안 통신에 제한이 있습니다.
에이전트-투-에이전트 프로토콜 (A2A)
Google이 옹호하는 에이전트-투-에이전트 프로토콜 (A2A)은 에이전트를 위한 ‘소셜 네트워크’를 구상하는 통신 프로토콜입니다. AI 도구를 연결하는 데 중점을 둔 MCP와 달리 A2A는 에이전트 간의 통신 및 상호 작용을 강조합니다. 에이전트 카드 메커니즘을 통해 A2A는 역량 검색의 문제를 해결하여 플랫폼 간, 다중 모드 에이전트 협업을 촉진합니다. 이 프로토콜은 Atlassian 및 Salesforce를 포함하여 50개 이상의 기업으로부터 지원을 받았습니다.
기능적으로 A2A는 AI 영역 내에서 ‘소셜 프로토콜’ 역할을 하여 서로 다른 작은 AI가 원활하게 협업할 수 있도록 합니다. 프로토콜 자체를 넘어 Google의 지지는 AI 에이전트 공간에 상당한 신뢰성을 부여합니다.
UnifAI
에이전트 협업 네트워크로 자리매김한 UnifAI는 MCP와 A2A의 강점을 통합하여 중소기업 (SME)에 플랫폼 간 에이전트 협업 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. UnifAI는 통합 서비스 검색 메커니즘을 통해 에이전트 생태계를 간소화하는 ‘중간 계층’으로 작동합니다. 그러나 MCP 및 A2A와 비교하여 UnifAI의 시장 영향력 및 생태계 개발은 비교적 미미하며, 이는 향후 틈새 시나리오에 대한 잠재적 초점을 시사합니다.
솔라나 기반 MCP 서버 및 $DARK
솔라나 블록체인에서 MCP를 적용하면 보안을 제공하기 위해 신뢰 실행 환경 (TEE)을 활용하여 AI 에이전트가 솔라나 블록체인과 직접 상호 작용할 수 있습니다. 이 상호 작용에는 계정 잔액을 쿼리하고 토큰을 발행하는 등의 작업이 포함됩니다.
이 프로토콜의 뛰어난 기능은 탈중앙화 금융 (DeFi)에서 AI 에이전트의 활성화이며, 온체인 운영에 대한 신뢰 실행의 중요한 문제를 해결합니다. 해당 티커인 $DARK는 최근 시장에서 회복력을 보였습니다. 주의가 필요하지만 MCP를 기반으로 한 DARK의 애플리케이션 계층 확장은 새로운 방향을 제시합니다.
확장 방향 및 기회
이러한 표준화된 프로토콜을 통해 온체인 AI 에이전트가 잠금 해제할 수 있는 확장 방향 및 기회는 무엇일까요?
탈중앙화 실행 애플리케이션 기능
Dark의 TEE 기반 설계는 기본적인 문제를 해결합니다. AI 모델이 온체인 작업을 안정적으로 실행할 수 있도록 지원합니다. 이는 DeFi에서 AI 에이전트 배포에 대한 기술 지원을 제공하여 AI 에이전트가 자율적으로 트랜잭션을 실행하고 토큰을 발행하며 유동성 공급자 (LP) 포지션을 관리할 수 있도록 합니다.
순수하게 개념적인 에이전트 모델과 달리 이 실용적인 에이전트 생태계는 진정한 가치를 지닙니다. 그러나 Github에서 사용할 수 있는 작업 수가 제한되어 있어 Dark는 여전히 초기 단계에 있으며 광범위한 애플리케이션을 달성하기까지는 거리가 멉니다.
다중 에이전트 협업 블록체인 네트워크
다중 에이전트 협업 시나리오에 대한 A2A 및 UnifAI의 탐색은 온체인 에이전트 생태계에 새로운 네트워크 효과를 도입합니다. 단일 LLM의 제한 사항을 초월하여 자율적인 협업 탈중앙화 시장을 형성하는 전문 에이전트로 구성된 탈중앙화 네트워크를 구상합니다. 이는 블록체인 네트워크의 분산된 특성과 완벽하게 일치합니다.
AI 에이전트의 미래 경로
AI 에이전트 부문은 초기 ‘밈 중심’ 단계를 넘어 진화하고 있습니다. 온체인 AI의 개발 경로는 먼저 플랫폼 간 표준 (MCP, A2A)을 해결한 다음 애플리케이션 계층 혁신 (예: Dark의 DeFi 이니셔티브)을 만드는 것을 포함할 수 있습니다.
탈중앙화 에이전트 생태계는 새로운 계층화된 아키텍처를 형성합니다. 기본 계층은 TEE와 같은 기본 보안 보장으로 구성되고, 중간 계층은 MCP/A2A와 같은 프로토콜 표준으로 구성되고, 상위 계층은 특정 수직 애플리케이션 시나리오로 구성됩니다.
일반 사용자의 경우 체인에서 AI 에이전트의 첫 번째 물결을 경험한 후에는 더 이상 누가 가장 큰 시장 가치 거품을 투기할 수 있는지에 초점을 맞추는 것이 아니라 Web3와 AI를 결합하는 과정에서 보안, 신뢰 및 협업의 핵심 문제점을 진정으로 해결할 수 있는 사람에게 초점을 맞춥니다. 또 다른 거품 함정에 빠지지 않는 방법에 대해 개인적으로는 프로젝트 진행 상황이 web2의 AI 기술 혁신을 면밀히 따를 수 있는지 여부를 관찰해야 한다고 생각합니다.
AI 에이전트 프로토콜 심층 분석: MCP, A2A 및 UnifAI
블록체인에서 AI 에이전트의 부활은 특히 MCP, A2A 및 UnifAI와 같은 프로토콜의 출현으로 상당한 관심을 불러일으켰습니다. 이것들은 단순한 유행어가 아닙니다. AI가 탈중앙화 세계와 상호 작용하는 방식에 근본적인 변화를 나타냅니다. 이러한 각 프로토콜을 해부하여 개별적인 기여와 함께 AI 에이전트의 미래를 어떻게 형성하는지 이해해 보겠습니다.
MCP: AI 언어 표준화
모든 AI 모델이 서로 다른 언어를 구사하여 외부 도구와 통신하거나 서로 통신할 수 없는 세상을 상상해 보십시오. 이것이 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 이전의 현실이었습니다. Anthropic에서 개발한 MCP는 AI 모델과 광범위한 외부 리소스 생태계 간의 원활한 통신을 가능하게 하는 보편적인 번역기 역할을 하는 오픈 소스 프로토콜입니다.
핵심적으로 MCP는 기능 호출을 표준화하여 다양한 대규모 언어 모델 (LLM)이 통합된 언어를 사용하여 외부 도구와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 개발자는 각 AI 모델에 대한 사용자 지정 통합을 구축할 필요가 없어 개발 시간과 복잡성이 크게 줄어들기 때문에 게임 체인저입니다. 이러한 표준화의 영향은 웹에 대한 HTTP 프로토콜 도입과 유사하여 서로 다른 웹 서버와 브라우저가 원활하게 통신할 수 있습니다.
그러나 MCP에는 제한 사항이 있습니다. 통신을 표준화하는 데 탁월하지만 특히 중요한 데이터 또는 금융 거래를 처리할 때 원격 상호 작용과 관련된 보안 문제를 본질적으로 해결하지 않습니다. 이것이 다른 프로토콜과 기술이 작용하는 곳입니다.
A2A: AI 에이전트를 위한 소셜 네트워크 구축
MCP가 AI 모델과 외부 도구 간의 통신에 초점을 맞추는 반면, 에이전트-투-에이전트 프로토콜 (A2A)은 AI 에이전트 간의 통신을 다룹니다. AI를 위한 ‘소셜 네트워크’로 생각하십시오. 에이전트가 서로를 발견하고 정보를 교환하며 복잡한 작업에 협력할 수 있습니다.
Google이 주도하는 A2A는 에이전트가 표준화된 방식으로 서로 상호 작용할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 에이전트의 기능과 상호 작용 방법을 설명하는 디지털 프로필과 같은 ‘에이전트 카드’의 개념을 활용합니다. 이를 통해 에이전트는 사전 지식이나 복잡한 통합 없이 서로의 기능을 검색하고 협업을 형성할 수 있습니다.
A2A의 잠재적인 응용 프로그램은 광대합니다. 재무 분석을 전문으로 하는 AI 에이전트가 시장 조사를 전문으로 하는 에이전트와 협력해야 하는 시나리오를 상상해 보십시오. A2A를 사용하면 이러한 에이전트가 원활하게 연결하고 데이터를 교환하며 전문 지식을 결합하여 보다 정확하고 통찰력 있는 보고서를 생성할 수 있습니다.
그러나 A2A는 여전히 개발 초기 단계에 있으며 성공 여부는 AI 커뮤니티의 광범위한 채택에 달려 있습니다. Google의 참여는 프로젝트에 상당한 신뢰성을 부여하지만 A2A가 에이전트 간 통신의 지배적인 표준이 될지는 두고 볼 일입니다.
UnifAI: 중소기업을 위한 격차 해소
MCP와 A2A는 주로 대기업과 고급 AI 애플리케이션에 초점을 맞추는 반면, UnifAI는 중소기업 (SME)을 위한 AI 에이전트 기술에 대한 액세스를 민주화하는 것을 목표로 합니다. AI 모델과 비즈니스 간의 ‘중간 계층’으로 자리매김한 UnifAI는 AI 에이전트를 기존 워크플로에 통합하는 프로세스를 단순화합니다.
UnifAI는 비즈니스가 특정 요구 사항을 충족하는 AI 에이전트를 쉽게 찾고 통합할 수 있는 통합 서비스 검색 메커니즘을 활용합니다. 이를 통해 중소기업은 비용이 많이 드는 맞춤형 개발에 투자하거나 서로 다른 AI 모델을 통합하는 복잡성을 탐색할 필요가 없습니다.
그러나 UnifAI는 AI 에이전트 공간에서 더 크고 확고한 플레이어와 경쟁해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 성공 여부는 중소기업에 공감할 수 있는 매력적인 가치 제안을 제공하고 강력한 AI 에이전트 제공업체 생태계를 구축하는 능력에 달려 있습니다.
이론에서 실습으로: $DARK의 역할
지금까지 논의한 프로토콜은 주로 표준화 및 통신에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 AI 에이전트의 진정한 잠재력은 특히 탈중앙화 금융 (DeFi) 생태계 내에서 실제 작업을 수행하는 능력에 있습니다. 이것이 $DARK가 등장하는 곳입니다.
$DARK는 신뢰 실행 환경 (TEE)을 활용하여 AI 에이전트가 블록체인과 상호 작용할 수 있는 안전하고 신뢰할 수 있는 환경을 제공하는 솔라나 기반 MCP 프로토콜 구현입니다. 이를 통해 AI 에이전트는 기본 블록체인의 보안을 손상시키지 않고도 계정 잔액 쿼리 및 토큰 발행과 같은 민감한 작업을 수행할 수 있습니다.
$DARK의 핵심 혁신은 AI 에이전트가 변조 또는 무단 액세스에 대한 두려움 없이 코드를 실행할 수 있는 ‘보안 엔클레이브’를 만들기 위해 TEE를 사용하는 것입니다. 이는 작은 취약점조차도 상당한 재정적 손실로 이어질 수 있는 DeFi 애플리케이션에 매우 중요합니다.
$DARK는 여전히 개발 초기 단계에 있지만 DeFi 생태계를 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 개발에 있어 중요한 진전입니다. 성공 여부는 개발자를 유치하고 AI 기반 DeFi 애플리케이션의 번성하는 생태계를 구축하는 능력에 달려 있습니다.
AI 에이전트의 미래: 탈중앙화되고 협업적인 생태계
지금까지 논의한 프로토콜과 기술은 AI 에이전트에 대한 우리의 생각을 근본적으로 변화시킵니다. 더 이상 단순한 작업을 수행하는 격리된 엔터티가 아닙니다. 대신, 그들은 상호 연결되고 협업적이며 탈중앙화된 생태계 내에서 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
AI 에이전트의 미래는 다음과 같은 추세로 특징지어질 가능성이 높습니다.
- 표준화 증가: AI 에이전트 생태계가 성숙함에 따라 MCP 및 A2A와 같은 프로토콜이 점점 더 중요해져 서로 다른 에이전트와 플랫폼 간의 원활한 통신과 협업이 가능해집니다.
- 탈중앙화 강화: AI 에이전트는 더욱 탈중앙화되어 블록체인 네트워크에서 운영되고 탈중앙화된 기술을 활용하여 투명성과 보안을 보장합니다.
- 보안 강화: TEE 및 기타 보안 기술은 특히 DeFi 생태계 내에서 AI 에이전트를 사용하여 더 민감한 작업을 수행할 때 점점 더 중요해집니다.
- 광범위한 채택: AI 에이전트는 금융 및 의료에서 공급망 관리 및 물류에 이르기까지 다양한 산업에서 광범위하게 채택될 것입니다.
이러한 추세의 수렴은 탈중앙화, 협업 및 보안을 특징으로 하는 AI 에이전트를 위한 강력한 새로운 패러다임을 만들 것입니다. 이 패러다임은 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 혁신하고 혁신과 경제 성장을 위한 새로운 가능성을 열 수 있습니다.