웹3 AI 에이전트 개발에 있어 Google의 A2A(Agent-to-Agent)와 Anthropic의 MCP(Multi-Party Communication Protocol)가 표준이 된다면 어떤 일이 벌어질까요? 제 첫 번째 반응은 근본적으로 양립 불가능할 것이라는 겁니다. 제 생각에는 웹3 AI 에이전트가 직면한 환경은 웹2 생태계와 매우 다르며, 핵심 통신 프로토콜 구현에 대한 과제도 극적으로 다릅니다.
1. 애플리케이션 성숙도 격차
웹2 영역에서 A2A 및 MCP의 빠른 채택은 충분히 성숙한 애플리케이션 시나리오에서의 서비스 때문입니다. 본질적으로 가치 창출자가 아닌 ‘가치 증폭기’입니다. 반대로 대부분의 웹3 AI 에이전트는 여전히 원클릭 에이전트 배포의 초기 단계에 있으며 심층적인 애플리케이션 시나리오(DeFAI, GameFAi 등)가 부족하여 이러한 프로토콜을 직접 통합하고 활용하기 어렵습니다.
예를 들어 사용자가 Cursor에서 코드를 작성할 때 MCP 프로토콜을 커넥터로 사용하여 현재 작업 환경을 벗어나지 않고도 GitHub에 코드를 업데이트하고 게시할 수 있습니다. MCP 프로토콜은 경험을 향상시킵니다. 그러나 웹3 환경에서 사용자가 로컬에서 미세 조정한 전략을 사용하여 온체인 트랜잭션을 실행하는 경우 온체인 데이터를 분석하려고 할 때 방향 감각을 잃을 수 있습니다.
코더가 Cursor를 사용하여 업데이트를 GitHub 리포지토리에 직접 푸시하려는 상황을 상상해 보세요. MCP 프로토콜은 이 프로세스를 간소화하여 원활한 전환을 가능하게 합니다. 그러나 웹3 환경을 다룰 때는 상황이 크게 달라집니다. 사용자가 온체인 트랜잭션 실행을 위해 로컬에서 미세 조정한 전략을 사용하는 시나리오를 생각해 보세요. 블록체인 데이터를 분석하는 복잡성으로 인해 사용자는 정보의 바다에 갇히기 쉽습니다.
애플리케이션 성숙도의 격차는 웹2 프로토콜을 웹3 공간에 직접 적용하는 데 있어 상당한 걸림돌이 됩니다. A2A 및 MCP는 웹2의 잘 확립된 생태계에서 번성하지만 웹3 AI 에이전트 개발의 초기 단계는 맞춤형 솔루션이 필요한 고유한 과제를 제기합니다.
격차 해소:
이러한 애플리케이션 성숙도 격차를 극복하려면 웹3 AI 에이전트에 대한 더 깊고 정교한 사용 사례 개발을 촉진하기 위한 공동 노력이 필요합니다. 여기에는 분산형 금융(DeFi), 게임(GameFi) 및 기타 신흥 분야에서의 애플리케이션 탐색이 포함됩니다. 설득력 있고 실용적인 애플리케이션을 만들면 강력한 통신 프로토콜에 대한 수요가 자연스럽게 증가하여 A2A 및 MCP의 성공적인 통합을 위한 길을 열 수 있습니다.
가치 창출에 집중:
기존 가치를 증폭하는 데만 집중하는 대신 웹3 AI 에이전트는 분산형 생태계 내에서 새로운 가치를 창출하는 데 우선순위를 두어야 합니다. 이는 투명성, 불변성, 분산화와 같은 블록체인 기술의 고유한 기능을 활용하여 실제 문제를 해결하는 혁신적인 솔루션을 개발함으로써 달성할 수 있습니다.
번성하는 생태계 육성:
협력적인 접근 방식은 웹3 AI 에이전트 생태계의 성장을 육성하는 데 필수적입니다. 여기에는 개발자, 연구원 및 기업가를 한자리에 모아 지식을 공유하고 도구를 구축하며 가능한 것의 경계를 넓히는 애플리케이션을 만드는 것이 포함됩니다. 활기차고 지원적인 커뮤니티를 육성함으로써 웹3 AI 에이전트의 개발 및 채택을 가속화할 수 있습니다.
2. 누락된 인프라 심연
웹3 AI 에이전트가 완전한 생태계를 구축하려면 먼저 통합 데이터 레이어, Oracle 레이어, 의도 실행 레이어, 분산형 합의 레이어 등을 포함하여 심각하게 부족한 기본 인프라를 채워야 합니다. 종종 A2A 프로토콜을 통해 에이전트는 웹2 환경에서 기능적 협업을 위해 표준화된 API를 쉽게 호출할 수 있습니다. 그러나 웹3 환경에서는 간단한 교차 DEX 차익 거래 작업조차도 상당한 문제에 직면합니다.
사용자가 AI 에이전트에게 ‘$1600 미만일 때 Uniswap에서 ETH를 구매하고 가격이 회복된 후 판매’하라고 지시하는 상황을 상상해 보세요. 이 겉보기에 간단한 작업은 에이전트가 실시간 온체인 데이터 파싱, 동적 가스 수수료 최적화, 슬리피지 제어, MEV 보호와 같은 일련의 웹3 관련 문제를 동시에 해결해야 합니다. 반대로 웹2 AI 에이전트는 표준화된 API를 호출하여 기능적 협업을 달성할 수 있습니다. 인프라 완성도는 웹3 환경과 비교하여 매우 다릅니다.
AI 에이전트가 서로 다른 분산형 거래소(DEX) 간의 최고의 차익 거래 기회를 찾는 임무를 맡은 시나리오를 상상해 보세요. 에이전트는 여러 소스의 실시간 가격 피드를 분석하고 사용 가능한 유동성을 평가하며 잠재적인 이윤을 계산해야 합니다. 그러나 웹3의 분산형 특성으로 인해 기존 금융 시장에는 존재하지 않는 몇 가지 문제가 발생합니다.
인프라 결함 해결:
누락된 인프라 심연을 해결하려면 다음과 같은 주요 구성 요소 개발에 집중하는 다각적인 접근 방식이 필요합니다.
- 통합 데이터 레이어: 표준화되고 신뢰할 수 있는 데이터 레이어는 AI 에이전트에게 블록체인의 상태에 대한 정확하고 시기적절한 정보에 대한 액세스를 제공하는 데 필수적입니다. 여기에는 토큰 가격, 거래량 및 스마트 계약 이벤트에 대한 데이터가 포함됩니다.
- Oracle 레이어: Oracle은 온체인과 오프체인 세계 간의 격차를 해소하여 AI 에이전트에게 시장 가격, 날씨 조건 및 뉴스 이벤트와 같은 외부 데이터 소스에 대한 액세스를 제공하는 데 필요합니다.
- 의도 실행 레이어: 의도 실행 레이어는 AI 에이전트가 안전하고 효율적인 방식으로 블록체인에서 트랜잭션을 실행할 수 있도록 하는 데 필요합니다. 여기에는 트랜잭션 시뮬레이션, 가스 최적화 및 슬리피지 제어와 같은 기능이 포함됩니다.
- 분산형 합의 레이어: 분산형 합의 레이어는 AI 에이전트가 처리하는 데이터 및 트랜잭션의 무결성과 신뢰성을 보장하는 데 필요합니다. 여기에는 악의적인 행위자가 시스템을 조작하는 것을 방지하는 메커니즘이 포함됩니다.
견고한 기반 구축:
이러한 주요 인프라 구성 요소 개발에 투자함으로써 웹3 AI 에이전트 성장을 위한 견고한 기반을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 더 복잡한 작업을 수행하고 더 나은 결정을 내리며 궁극적으로 사용자에게 더 큰 가치를 제공할 수 있습니다.
표준화의 역할:
표준화는 웹3 인프라 개발에서 중요한 역할을 합니다. 데이터 형식, 통신 프로토콜 및 API 인터페이스에 대한 공통 표준을 설정함으로써 다양한 시스템 간의 상호 운용성을 촉진하고 웹3 AI 에이전트 구축 및 배포의 복잡성을 줄일 수 있습니다.
3. 웹3 AI 차별화된 요구 사항 구축
웹3 AI 에이전트가 웹2의 프로토콜 및 기능 모델을 단순히 적용하는 경우 특히 데이터 노이즈, 트랜잭션 정확도 및 Router 다양성과 같은 복잡한 문제와 같은 온체인 거래 산업의 특성을 활용하기가 어렵습니다.
의도 거래를 예로 들어 보겠습니다. 웹2 환경에서 사용자가 ‘가장 저렴한 항공편 예약’을 지시하면 A2A 프로토콜을 통해 여러 에이전트가 쉽게 협업하여 작업을 완료할 수 있습니다. 그러나 웹3 환경에서 사용자가 ‘가장 저렴한 비용으로 USDC를 Solana로 교차 체인하고 유동성마이닝에 참여’하기를 기대하는 경우 사용자의 의도를 이해해야 할 뿐만 아니라 보안, 원자성 및 비용 절감을 보장하고 체인에서 일련의 복잡한 작업을 수행해야 합니다. 즉, 겉보기에 편리한 작업이 사용자에게 더 큰 보안 위험을 노출하는 경우 그러한 편리한 경험은 의미가 없으며 수요는 유사 수요입니다.
기존 웹2 시스템에서 가장 저렴한 항공편을 예약하는 것은 다양한 항공사 API에 대한 간단한 쿼리를 통해 결과를 통합하고 사용자에게 최상의 옵션을 제공하는 것을 의미합니다. 표준화된 프로토콜과 중앙 집중식 데이터 소스 덕분에 프로세스가 비교적 간단하고 효율적입니다. 그러나 웹3 환경에서 의도 거래를 고려할 때는 상황이 크게 달라집니다.
웹3 AI의 차별화된 요구 사항 해결:
웹3 AI의 차별화된 요구 사항을 효과적으로 해결하려면 다음 영역에 집중하는 것이 중요합니다.
- 데이터 노이즈 감소: 웹3 데이터는 분산형 생태계의 특성으로 인해 종종 노이즈가 많고 신뢰할 수 없습니다. AI 에이전트는 의사 결정의 정확성을 보장하기 위해 강력한 데이터 필터링 및 유효성 검사 기술을 갖추어야 합니다.
- 트랜잭션 정확도: 블록체인에서 트랜잭션을 실행하려면 작은 오류라도 상당한 금전적 손실로 이어질 수 있으므로 높은 수준의 정밀도가 필요합니다. AI 에이전트는 트랜잭션을 정확하게 시뮬레이션하고 가스 수수료 및 슬리피지와 같은 요소를 고려할 수 있어야 합니다.
- Router 다양성: 웹3 생태계는 트랜잭션 실행을 위한 다양한 라우터 및 프로토콜을 제공합니다. AI 에이전트는 비용, 속도 및 보안과 같은 요소를 기반으로 최적의 라우터를 지능적으로 선택할 수 있어야 합니다.
보안 및 사용자 경험 우선 순위 지정:
편의성과 효율성이 중요한 고려 사항이지만 보안과 사용자 경험이 가장 중요합니다. 웹3 AI 에이전트는 피싱 공격, 러그 풀 및 스마트 계약 취약성과 같은 잠재적인 위험으로부터 사용자를 보호하도록 설계되어야 합니다. 또한 사용자에게 자신의 행동과 관련된 위험과 보상에 대한 명확하고 투명한 정보를 제공해야 합니다.
상황 인식의 중요성:
웹3 AI 에이전트는 사용자 의도를 효과적으로 이해하고 응답하기 위해 상황 인식이 필요합니다. 여기에는 사용자의 목표, 선호도 및 위험 감수성을 이해하는 것이 포함됩니다. 이러한 요소를 고려함으로써 AI 에이전트는 보다 개인화되고 관련성 높은 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
단순한 자동화를 넘어서:
웹3 AI의 잠재력은 단순한 자동화를 훨씬 뛰어넘습니다. 블록체인 기술의 고유한 기능을 활용함으로써 AI 에이전트는 분산형 금융, 거버넌스 및 협업의 새로운 형태를 가능하게 할 수 있습니다. 이를 위해서는 기존 프로세스를 단순히 자동화하는 것에서 가치 창출을 위한 완전히 새로운 패러다임을 만드는 것으로 사고 방식을 전환해야 합니다.
A2A 및 MCP의 가치는 부인할 수 없지만 수정 없이 웹3 AI 에이전트 트랙에 직접 적용될 것이라고 기대할 수는 없습니다. 비어 있는 인프라 배포 공간이 빌더에게 기회가 되지 않을까요? 웹2에서 웹3로 전환하려면 기본 기술, 고유한 과제 및 분산형 생태계의 차별화된 요구 사항에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이러한 과제를 해결하고 가치 창출에 집중함으로써 웹3 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 보다 개방적이고 투명하며 공정한 미래를 구축할 수 있습니다.