50개가 넘는 프로젝트가 참여하는 Cookie의 DeFAI 해커톤의 품질은 어떤가요?

Ashley

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DeFAI ≠ 추상화 계층, 기존 기능을 복제하는 것보다 새로운 가능성을 열어두는 데 중점을 둡니다.

원래 제목: Cookie DeFAI 해커톤에서 50개 이상의 프로젝트를 살펴본 후, 제가 배운 점은 다음과 같습니다.
원래 저자: 스테이크 스튜디오 책임자 Defi0xJeff
원래 번역: BlockBeats의 Ashley

편집자 주: 저자는 50개 이상의 Cookie DeFAI 해커톤 프로젝트를 탐색한 후 얻은 성과와 생각을 요약하면서, DeFAI Agent의 잠재력과 시장 격차, 특히 수직 Agent의 부상과 연구 Agent의 단점을 지적합니다. 저자는 쿠키를 데이터 플랫폼으로 활용하여 혁신적인 프로젝트 개발을 촉진하고 있으며, 팀이 기존 기능을 그대로 복제하는 것보다는 새로운 사용 사례에 집중해야 한다고 권고합니다. DeFAI는 암호화폐 분야에서 중요한 수직 시장이 되어 앞으로 Web2 Agent와 경쟁할 것으로 예상됩니다.

다음은 원본 텍스트입니다(읽고 이해하기 쉽도록 편집했습니다):

50개 이상의 Cookie DeFAI 해커톤 프로젝트를 탐색한 후 제가 얻은 결론(이는 피드백/에이전트 시장에 대한 저의 현재 견해/프로젝트의 특징에 대한 내용입니다).

현재 상태: DeFAI = 많은 개발자를 위한 추상화 계층

많은 팀이 제품 앞에 NLP 인터페이스를 추가했습니다(아마도 DeFAI가 @HeyAnonai, @griffaindotcom, @orbitcryptoai, @askthehive_ai와 동등하다고 생각하기 때문일 것입니다). 대부분의 경우 이는 적절하지 않습니다. 특히 Cookie API를 사용하여 상위 5개 AI Agent 토큰 영향력자를 찾거나 모멘텀이 있는 상위 코인을 찾는 것과 같은 간단한 작업만 수행할 수 있는 경우에는 더욱 그렇습니다. 이는 많은 최상위 추상화 계층이 이미 가지고 있는 작은 기능일 뿐입니다.

새로운 인터페이스를 추가하는 것보다 쿠키 대시보드를 직접 사용하여 이러한 분석 내용을 보는 것이 더 낫다고 생각합니다. 그 기능이 충분히 포괄적이지 않습니다.

DeFAI ≠ 추상화 계층

기존 기능을 복제하는 대신, 팀은 Cookie API로 새로운 가능성을 여는 데 집중해야 합니다. 기존 사례와 수직 분야에서 영감을 얻는 것보다는 완전히 새로운 사용 사례와 수직 분야를 추진하는 것이 좋습니다.

Vertical Agent 탄생

이 해커톤에서 얼마나 많은 흥미로운 아이디어가 나왔는지 놀랐습니다. 몇몇 프로젝트는 독특한 컨셉을 가지고 있었습니다. 아직 많은 프로젝트가 초기 시연/아이디어 단계에 있지만, 이를 통해 미래의 활용 사례에 대한 흥미로운 그림을 그려내고 있습니다.

• 유산을 보존하는 데 도움이 되는 에이전트 - 귀하가 안전한지 확인하고, 귀하가 사망할 경우 귀하의 희망을 충족하기 위한 조치를 취합니다.

• 투자 결정과 포괄적인 연구 보고서를 위해 쿠키 분석을 사용하는 ETF/인덱스 펀드. • 에이전트 안전 분석 및 에이전트 안전 점수.

• 개발자가 Solana에 대해 모두 학습할 수 있도록 돕는 ChatGPT와 유사한 제품/개발자 학습 센터입니다.

• DYOR 레이어는 분석가/KOL 통화, DYOR 및 복사 거래를 추적합니다.

• 에이전트가 계약을 체결하고 에이전트 간 또는 에이전트와 사람 간의 복잡한 상호작용(무담보 대출, 고용 계약, 제휴/조정)을 가능하게 하는 프레임워크입니다.

• 개인화된 DeFAI 에이전트 - 시장 동향에 따라 행동/비주얼을 조정하는 AI 동반자.

점점 더 많은 팀이 단순한 "거래 에이전트"나 AI 기반 대시보드/연구 에이전트가 아닌, 틈새 시장을 겨냥한 에이전트를 출시하고 있습니다. 수직 에이전트가 도입되면서 일반 에이전트와 구별하기가 더 쉬워졌습니다.

Trading Agent에는 이미 최고의 플레이어가 있습니다. 이 분야는 아직 초기 단계이기는 하지만, 특히 초기 단계에서는 두각을 나타내기가 여전히 어렵습니다. 수직적 에이전트에 초점을 맞추는 것이 더 나을 것입니다.

많은 사람들은 @HeyTracyAI가 솔라나에서 @virtuals_io의 주력 에이전트라고 생각할 수 있는데, 이는 쓸모가 없고 돈을 버는 데 도움이 되지 않습니다. 사실, 실제 문제를 해결하도록 실제 비즈니스처럼 구축된 에이전트가 장기적으로 더 나은 성과를 낼 것입니다. 스포츠 시장은 전체 주소 가능 시장(TAM)이 매우 큽니다. Web3를 넘어 보세요. (트레이시를 밀어붙이는 게 아니라, 수직 에이전트에 대한 요점을 말씀드리는 겁니다.)

결론: 틈새 시장의 수직 에이전트는 실제 문제를 해결하고 고유한 사용 사례를 만들어내는 반면, 범용 에이전트는 눈에 띄기 어렵습니다.

적합한 연구 에이전트 부족

수직 에이전트가 고유한 시장 세그먼트를 개척하고 있는 반면, 이 분야의 또 다른 큰 격차는 적합한 연구 에이전트입니다.

여기서 핵심 단어는 "적합하다"입니다. 현재로선 인간의 정보 합성과 추론을 대체할 수 있는 에이전트에 대한 연구는 없습니다. 이는 Cookie DeFAI 해커톤 프로젝트에만 적용되는 것이 아니라, 일반적인 Web3 AI 에이전트에도 적용됩니다.

오늘날 대부분의 AI 에이전트는 단순히 데이터를 집계할 뿐, 인간처럼 통찰력을 종합하지는 않습니다. @cookiedotfun, @GoatIndexAI, @Decentralisedco와 같은 기존 대시보드를 통해 데이터를 분석하고 Grok을 사용하는 것은 여전히 AI 에이전트가 Web3 AI 에이전트에 "통찰력"을 "공급"하는 것보다 낫습니다.

많은 계층의 추상화와 연구 역량 강화에 집중하는 팀에도 불구하고 여전히 명확한 격차가 있습니다. 이것을 먼저 돌파하는 사람은 상당한 이점을 얻을 수 있을 것입니다.

쿠키 DeFAI 해커톤 프로젝트

대부분 해커톤 프로젝트는 아직 초기 개발 단계에 있으며 많은 프로젝트가 아직 배포되지 않았습니다. 이것은 순수한 DeFAI 해커톤이기 때문에(보시다시피, DeFAI는 AI Agent 부문에서 가장 성과가 좋은 카테고리입니다) 이 이벤트를 통해 많은 고품질 프로젝트와 토큰이 등장할 것입니다.

2부에서 논의한 대로 많은 프로젝트가 현재 우리가 이해하고 있는 DeFAI 애플리케이션을 넘어 새로운 사용 사례를 제공할 것입니다.

AI 에이전트가 분야로서 계속 발전함에 따라 에이전트는 더 많은 격차를 메울 수 있습니다. 예를 들어, B2A(기업 대 에이전트)가 B2B와 B2C를 능가합니다.

다음 단계의 DeFAI 프로젝트는 기존 사용 사례를 향상시킬 뿐만 아니라 완전히 새로운 사례를 만들어낼 것입니다.