원제: DeFi의 다음 이정표: 에이전트 금융의 성공을 위한 조건

원저자: @Lemniscap

원역자: Ismay, BlockBeats

편집자 주: DeFi 세계가 너무 복잡해져서 전문 사용자조차 마스터하기 어려울 때, 어떻게 하면 일반인에게 주도권을 돌려줄 수 있을까요?

Lemniscap의 이 연구 논문은 "지능형 에이전트 금융"의 부상과 현재 과제를 체계적으로 살펴봅니다. &milo와 Meridian부터 SendAI와 The Hive에 이르기까지, 이러한 초기 제품들은 AI가 온체인 상호작용을 위한 새로운 인터페이스가 될 수 있는 방법을 보여주지만, 실행 안정성, 권한 보안, 검증 메커니즘 측면에서 상당한 격차를 드러냅니다. 저자는 DeFi의 다음 단계의 핵심은 더 스마트한 모델이 아니라 더욱 신뢰할 수 있는 기반 구조, 즉 행위자가 취하는 모든 행동을 검증, 추적, 신뢰할 수 있도록 보장하는 데 있다고 지적합니다. 이는 기술 진화의 전환점일 뿐만 아니라 신뢰 재건의 실험이기도 합니다. 기사에서 언급했듯이 DeFi의 다음 이정표는 더 큰 규모가 아니라 자동화에 대한 신뢰입니다. 2025년까지 DeFi는 초기와는 완전히 달라질 것입니다. 데이터가 증명합니다. 기관 자금은 단 한 분기에 100억 달러 이상 유입되었고, 수십 개의 체인에 걸쳐 활성 프로토콜 수는 3,000개를 넘어섰습니다. 전체 네트워크에서 DeFi 프로토콜의 총 잠금 가치는 2025년에 전년 대비 41% 증가한 1,600억 달러에 이를 것입니다. DEX와 Perp의 누적 거래량은 수조 달러에 달합니다.

DeFi의 규모가 커짐에 따라 더 많은 일을 할 수 있지만, 복잡성 또한 급격히 증가합니다. 대부분의 사람들은 체인에서 일어나는 모든 일을 따라잡을 수 없습니다. 더 많은 사람들이 이러한 새로운 기회를 포착하도록 하려면 사용자가 올바른 결정을 내릴 수 있도록 돕는 도구를 구축해야 하며, 이것이 바로 미래 발전 방향입니다.

동시에 AI는 점차 일상생활에 통합되고 있으며, 사람들은 자동화를 중심으로 새로운 습관을 형성하기 시작했습니다. 이러한 추세는 지능형 에이전트가 금융 운영의 탐색 및 실행을 담당하는 "에이전트 금융(Agentic Finance)"의 탄생으로 이어졌습니다.

Comet과 같은 간단한 브라우저 기반 에이전트조차도 이러한 도구의 빠른 발전을 보여줍니다. 브라우저 에이전트를 통해 DeFi 거래를 수행하면 (SendAI 설립자 Yash가 이 사례에서 보여준 것처럼) 지능형 에이전트 금융의 잠재력을 확인할 수 있습니다. 비전은 간단합니다. 대시보드나 X에 대한 긴 게시물을 훑어보는 대신, AI에게 달성하고자 하는 목표를 알려주기만 하면 AI가 자동으로 다음 단계를 안내합니다. 현재 두 가지 유형의 지능형 에이전트가 등장하고 있습니다. DeFi 세계 전반에서 사용자의 의사 결정을 안내하는 Copilot과 "오토파일럿"과 유사한 더욱 전문화된 자동 전략 실행을 제공하는 Quant Agent입니다. 두 가지 모두 아직 초기 단계에 있으며 단점도 있지만, 이 두 가지가 합쳐지면 DeFi와 상호 작용하는 완전히 다른 AI 기반 방식이라는 새로운 방향을 제시합니다.

"부조종사"로서의 스마트 에이전트

이러한 스마트 에이전트를 개인 비서라고 생각해 보세요. 더 이상 차트를 스크롤하거나 프로토콜을 왔다 갔다 할 필요 없이, 자연어를 사용하여 "현재 가장 인기 있는 토큰은 무엇인가요?" 또는 "수익률이 가장 높은 곳은 어디인가요?"와 같은 질문을 하면 됩니다. 에이전트는 마치 항상 곁에 있는 박식한 친구처럼 직접 답변하고 다음 단계를 추천합니다.

&milo를 예로 들어 보겠습니다. 부조종사 모드는 투자 결정, 자산 리밸런싱, 포트폴리오 분석 등을 지원하여 번거로움 없이 투자 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

&milo는 자연어 해석과 지능형 프롬프트를 사용하여 사용자가 다양한 대시보드를 탐색하지 않고도 자신의 포지션을 파악하고 수익 기회를 비교할 수 있도록 도와줍니다. 이는 부조종사 에이전트가 단순한 채팅 도우미에서 본격적인 DeFi 가이드로 어떻게 진화할 수 있는지 보여주는 시작점입니다.

이러한 에이전트의 실제 성능을 확인하기 위해 최근 출시된 여러 제품을 테스트하여 실제 DeFi 작업을 어떻게 처리하는지 직접 확인했습니다.

결과는 이러한 에이전트에도 여전히 한계가 있음을 보여주었습니다. 예를 들어, 인기 토큰은 성공적으로 식별했지만 매수 작업을 실행할 수 없었습니다. 또한 두 건의 거래가 실패했는데, 계좌에 거래 수수료를 충당할 수 있는 충분한 SOL이 있었음에도 불구하고 시스템에서 "잔액 부족"이라는 메시지가 표시되었습니다.

유사한 플랫폼인 The Hive는 다른 접근 방식을 취합니다. 여러 DeFi 에이전트를 "군집"으로 구성하여 크로스체인 거래, 수익 전략, 청산 방어와 같은 복잡한 작업에 협력하며, 이 모든 작업은 간단한 채팅 인터페이스를 통해 조정됩니다. 이러한 전문 에이전트 네트워크는 자연어 명령을 사용하여 여러 단계의 온체인 작업을 실행할 수 있습니다.

The Hive에서 동일한 구매 명령을 테스트했습니다. 시스템은 인기 토큰 WEED를 식별했지만, 구매 시 잘못된 계약 주소가 반환되었습니다.

전반적으로 Milo는 포트폴리오 관리 도구를 원활한 프로세스로 통합하는 방법을 보여주고, The Hive는 여러 전문 에이전트가 함께 작업할 수 있도록 하는 방법을 탐구합니다. 지능형 에이전트의 기능이 향상됨에 따라 더욱 명확한 업무 분담이 이루어지기 시작합니다. 예를 들어, 메리디안은 사용자 스펙트럼의 반대편, 즉 초보자가 DeFi에 첫발을 내딛도록 돕는 데 집중합니다. 모바일 우선 디자인과 명확한 안내를 통해 토큰 스왑, 스테이킹, 수익 확인과 같은 기본 작업을 더욱 쉽게 사용할 수 있습니다. 메리디안은 이러한 핵심 작업을 원활하고 빠르게 수행할 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 작업의 한계를 명확히 이해하고 있다는 것입니다. 사용자가 범위를 벗어난 작업을 요청하면, 맹목적으로 시도하는 대신 이유를 설명합니다. 이러한 솔직함 덕분에 메리디안은 온체인 세계를 탐험하는 초보자에게 신뢰할 수 있는 시작점이 될 것입니다.

메리디안 설립자 베네딕트는 다음과 같이 설명했습니다.

"메리디안은 사용자가 자연어를 사용하여 안전하게 조사 및 운영을 수행할 수 있도록 지원합니다. 저희는 meridian.app에서 에이전트의 조사 기능을 무료로 공개했습니다. 메리디안 모바일 앱에 가입하면 에이전트의 스왑, 멀티 스왑 및 포트폴리오 구매 기능을 사용할 수 있습니다. 계정은 아직 비공개 베타 단계이며, 관심 있는 사용자는 트위터에서 @bqbrady에게 연락하여 체험판을 신청할 수 있습니다."

테스트 결과, 현재 DeFi 탐색에 중점을 둔 대부분의 AI 에이전트는 여전히 "교사" 또는 "보조자" 역할에 더 가깝고, 주로 사용자가 코인 스왑과 같은 가장 기본적인 작업을 완료하도록 돕는 것으로 나타났습니다.

유동성 제공, 레버리지 포지션 관리 등과 같은 더 복잡한 프로세스를 안정적으로 처리할 수 있도록 하려면 추가 개선이 필요합니다.

솔라나 재단 AI 책임자인 리신 샤르마는 다음과 같이 지적합니다.

"대규모 언어 모델(LLM)은 광범위한 작업을 처리할 때 환각을 경험하기 쉽고 결정론적 연산을 실행하는 데 어려움을 겪습니다. MCP와 같은 함수 호출 메커니즘은 '행동 계획'을 실제 실행으로 전환하는 데 더 적합할 수 있습니다. LLM은 개념 및 지침 수준에서는 우수한 성능을 보이지만, 정확한 실행 능력은 여전히 부족합니다. 지능형 에이전트 금융이 진정으로 신뢰할 수 있으려면 LLM을 넘어 구체적인 함수 호출 메커니즘, 명확한 실행 정책, 검증 가능성, 그리고 안전한 권한 시스템을 개발해야 합니다. 다시 말해, 오늘날의 지능형 에이전트 실행 계층은 아직 개발이 미흡합니다. AI의 '두뇌'는 충분히 똑똑하지만, 안정적으로 작동할 수 있는 '몸체'가 부족합니다."

'자율 주행'으로서의 지능형 에이전트

만약 "부조종사" 에이전트는 멘토에 가깝고, "정량적" 에이전트는 자율 주행 시스템에 가깝습니다. 전략을 구축할 뿐만 아니라 실제로 실행할 수도 있습니다. 실시간으로 시장을 모니터링하고, 거래를 테스트하고, 기계 속도로 자동으로 실행하여 복잡한 DeFi 전략이 "완전 자동 운영" 모드로 전환될 수 있도록 합니다.

SendAI는 이러한 전형적인 사례로 자리 잡고 있습니다. SendAI는 그 자체로 정량적 에이전트가 아니라, 다른 사람들이 이러한 에이전트를 만들 수 있도록 하는 툴킷입니다. Solana용으로 설계된 "에이전트 키트"는 토큰 스왑, 신규 자산 발행, 대출 관리 등 60개 이상의 자율 운영을 지원하며 Jupiter, Metaplex, Raydium과 같은 주류 프로토콜과 직접 상호 작용할 수 있습니다. 즉, 개발자에게 의사 결정 모델을 체인에 직접 연결하여 실행할 수 있는 "레일 시스템"을 제공합니다.

SendAI 설립자 Yash는 다음과 같이 비전을 명확하게 설명했습니다.

"저희는 미래에 모든 AI 에이전트가 각자의 지갑을 갖게 될 것이라고 믿습니다. SendAI는 이 시스템에 필요한 도구와 경제적 계층을 구축하여 에이전트가 Solana에서 모든 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 또한 에이전트에게 상황 인식 기능을 제공하고 복잡한 작업의 장기적이고 지속적이며 비동기적인 실행을 지원하는 플랫폼을 구축하고 있습니다."

한편, 다른 팀들도 이 기능의 접근성을 높이기 위해 노력하고 있습니다. Lomen은 전략을 선택하고 사용자가 "한 번의 클릭으로 배포"할 수 있도록 지원하여 코드 작성 없이 정량적 자동화를 활용할 수 있는 문턱을 낮추는 역할을 담당합니다.

더욱 맞춤화된 시스템을 선호하는 고급 트레이더를 위해 Unblinked는 AI 기반 전략 실험 환경을 제공합니다. 트레이딩을 위한 Cursor와 같은 기능으로, 사용자는 전략 아이디어를 스케치하고 안전한 샌드박스 환경에서 실행 및 최적화한 후 실제 투자 여부를 결정할 수 있습니다.

일부 플랫폼은 여러 에이전트를 활용하여 협업하는 방식을 사용합니다.

예를 들어, Almanak은 "프로그래밍 에이전트"와 "백테스팅 에이전트"를 결합합니다. 사용자는 자연어로 전략을 설명하고 AI는 자동으로 프로덕션급 코드를 생성합니다. 이 코드는 10,000회 이상의 몬테카를로 시뮬레이션으로 백테스트를 거쳐 최종적으로 "즉시 실행 가능한" 전략을 생성합니다.

마지막으로, 실시간 시장 우위에 집중하는 팀들이 있습니다.

Giza의 ARMA 에이전트는 스테이블코인 수익률을 극대화하기 위해 여러 대출 프로토콜에 자금을 선제적으로 할당합니다. ARMA는 자금을 단일 풀에 고정하는 대신 금리, 유동성, 가스 비용을 지속적으로 모니터링하여 자산을 동적으로 이동합니다. 주력 에이전트는 이미 1,700만 달러 이상을 관리하고 있으며, 고정 자산보다 83% 높은 수익률을 자랑합니다. 전반적으로 이러한 퀀트 에이전트는 시간 비용을 크게 절감하고 일반 사용자도 전문 퀀트 팀만 사용할 수 있었던 복잡한 전략에 접근할 수 있도록 합니다. 그러나 이러한 에이전트는 자동화의 취약성을 드러내기도 합니다. 데이터 지연, 프로토콜 중단 또는 극심한 시장 변동성에 직면하면 에이전트가 여전히 어려움을 겪을 수 있습니다. 다시 말해, 이들은 당신을 더 빠르게 만들 수는 있지만, 무적이진 않습니다.

그들의 과제

현재의 스마트 에이전트를 잠시 살펴보면 익숙한 문제점을 발견할 수 있습니다. 이들은 때때로 더 이상 존재하지 않는 작업(예: 오랫동안 폐쇄된 유동성 풀)을 권장하고, 이들이 의존하는 데이터는 종종 실제 온체인 상태보다 뒤떨어져 있으며, 다단계 계획이 잘못되면 스스로 수정하지 않고 대신 같은 작업을 계속 반복합니다.

권한 관리도 까다롭습니다. 사용자는 전체 지갑에 대한 전체 액세스 권한을 부여하거나 모든 사소한 작업을 수동으로 승인해야 합니다. 테스트 또한 피상적이며, 시뮬레이션은 갑작스러운 온체인 유동성 변화나 거버넌스 매개변수 조정으로 인한 "실제 혼란"을 재현하는 데 어려움을 겪습니다.

가장 심각한 문제 중 하나는 이러한 에이전트가 거의 블랙박스처럼 작동한다는 것입니다.

사용자는 자신이 어떤 입력을 읽었는지, 옵션을 어떻게 평가했는지, 실시간 상태를 확인했는지, 특정 거래를 실행하기로 선택한 이유를 전혀 알 수 없습니다. 작업 기록의 서명 검증 없이는 "약속된 결과"와 "실제 실행" 간의 일관성을 검증할 수 없습니다.

사용자는 자동화된 프로세스를 사용하는 동안 이를 "감독"해야 하는데, 이는 비효율적일 뿐만 아니라 평가하기도 어렵습니다. 결정을 검증하고 조치가 확립된 정책을 준수하는지 입증하는 메커니즘이 없다면 사용자는 "신뢰할 수 있는 시스템"과 "매끄러운 마케팅"을 결코 구분할 수 없을 것입니다. 대규모 자본의 경우, DeFi 플랫폼은 "신뢰하세요"에서 "확인해 주세요"로 전환해야 합니다. 이는 감사 가능하고, 관리 가능하며, 신뢰할 수 있는 스마트 에이전트 금융 인프라를 구축하는 데 있어 중요한 전환점이기도 합니다. 핵심 문제는 현재 시스템에 에이전트가 대규모로 신뢰, 일관성 및 보안을 유지할 수 있도록 하는 기반 도구가 부족하다는 것입니다. 이를 해결하려면 에이전트 행동을 검증하고, 실행 결과를 확인하고, 모든 환경에서 일관된 규칙을 적용할 수 있는 인프라가 필요합니다. 그래야만 사람들은 힘들게 번 돈을 에이전트에게 맡기는 데 편안함을 느낄 것입니다. 그러나 대부분의 사용자는 에이전트의 "사고 과정"에는 관심이 없습니다. 단지 출력이 정확하고, 검증되었으며, 안전한 범위 내에 있는지 확인하고 싶어할 뿐입니다. 신뢰 구축에 있어서는 "가시성"보다 "검증 가능한 신뢰성"이 더 중요합니다. 이것이 바로 "검증 가능한 신뢰성"의 중요성입니다. 에이전트는 모든 내부 작업을 기록할 필요는 없지만, 명확한 정책과 합리적인 점검 하에 운영되어야 합니다. 즉, 지출 한도, 실행 시간 창, 주요 작업 전 확인 노드를 설정해야 합니다. 최하위 수준에서는 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE) 또는 이와 유사한 시스템을 통해 이러한 규칙을 시행하여 에이전트가 모든 세부 정보를 노출하지 않고도 경계를 준수한다는 증거를 제공할 수 있습니다. 그 결과, 필요 시 감사 가능한 출력과 일반 사용자가 즉시 신뢰할 수 있는 작업이 생성됩니다. 이러한 검증 단계는 모든 상황에 동일하게 적용될 필요는 없습니다. 일상적인 시나리오에서는 가벼운 보안 조치와 표준화된 지표를 사용할 수 있지만, 고위험 또는 기관 시나리오에서는 더 강력한 증거와 공식적인 검증이 필요할 수 있습니다. 핵심은 각 인프라 계층이 위험 수준에 맞는 측정 가능한 신뢰성을 제공해야 한다는 것입니다.

에이전트를 위한 프로토콜 준비

다음 단계는 프로토콜을 "에이전트 친화적"으로 만드는 것입니다.

현재 대부분의 DeFi 프로토콜은 스마트 에이전트용으로 설계되지 않았습니다. 더욱 안정적이고 안전한 실행 인터페이스를 제공해야 합니다. 즉, 작업 미리보기가 가능하고, 재시도가 안전하게 수행되며, 실행은 일관된 데이터 구조를 기반으로 해야 합니다. 권한 설계 또한 "전능함"보다는 "제한된 범위"를 가져야 하며, 에이전트가 전체 지갑을 제어하는 대신 명확한 경계 내에서 행동할 수 있도록 해야 합니다.

이러한 기반이 없다면 아무리 똑똑한 에이전트 프레임워크라도 취약한 기반 인프라 때문에 제대로 작동하지 못할 것입니다. 이러한 기반이 마련되면 사용자는 더 이상 자동화된 프로세스를 수동으로 모니터링할 필요가 없습니다. 개발팀은 문제 해결에 소요되는 시간을 줄이고 혁신에 집중할 수 있으며, 공유된 벤치마크 덕분에 여러 서비스 제공업체의 실행 결과도 비교 가능해집니다. 더 이상 과장된 홍보가 아닙니다. 무엇이 바뀌어야 할까요? 해결책은 사실 매우 간단합니다. 에이전트를 검증 가능하게 만들고 프로토콜을 에이전트에 적합하게 만드는 것입니다. 에이전트와 지갑 사이에 정책 계층을 추가하고, 모든 실행 프로세스가 블랙박스에서 작동하는 것이 아니라 추적 및 검증 가능하도록 요구해야 합니다. 예를 들어, Termina의 SVM 엔진은 이러한 원칙을 기반으로 구축되었습니다. 이 엔진은 AI 에이전트에게 진정한 Solana 런타임 환경을 제공하여 온체인 데이터를 기반으로 모델링, 의사 결정 및 학습할 수 있도록 지원합니다. 동시에, 프로토콜 당사자들은 명확한 오류 코드, 안전한 재시도 메커니즘, 핵심 데이터 구조(포지션, 수수료, 상태)의 일관성, 그리고 세션 기반 권한 제어를 갖춘 "드라이런" 운영 인터페이스를 개방해야 합니다.

이러한 기능이 구현되면 사용자는 에이전트를 "관리"해야 하는 부담에서 벗어나고, 팀은 시스템 장애를 줄일 수 있으며, 기관 투자자는 마침내 필요한 안전 가드레일과 검증 가능한 증거를 확보하게 될 것입니다.

현실적인 타임라인

향후 6개월 동안 "부조종사" 에이전트의 개선이 가장 빠르게 이루어질 것으로 예상됩니다. 더욱 강력한 데이터 파이프라인은 일상적인 사용 사례에서 에이전트의 안정성을 향상시킬 것입니다.

테스트 기준이 강화됨에 따라 1년 이내에 에이전트는 프로토콜 전반에서 실행을 조정할 수 있게 되며, 사람은 중요한 단계만 승인하면 됩니다. 장기적으로 인프라가 성숙해짐에 따라 스마트 에이전트는 DeFi의 기본 상호작용 계층으로 점차 자리 잡을 것입니다. 이는 더 이상 별도의 "도구"가 아니라 사람들이 매일 금융 시스템과 상호작용하는 주요 방식이 될 것입니다.

결론

"에이전트 금융(Agentic Finance)"은 진입 장벽을 낮추고 자동화를 더 이상 전문가만을 위한 도구로 사용하지 않도록 합니다. 그러나 진정한 규모로 운영하려면 실시간 데이터, 더욱 안전한 권한 부여 메커니즘, 더욱 강력한 테스트 시스템, 그리고 더욱 투명한 실행 결과와 같은 더 나은 "기반"이 필요합니다.

더 스마트한 AI만으로는 이러한 문제를 해결할 수 없습니다. 진정한 발전은 기반 구조를 개선하는 데서 비롯됩니다.

DeFi의 다음 이정표는 단순히 규모의 성장이 아니라 자동화에 대한 신뢰입니다. AI 에이전트가 더 이상 시연을 위한 "개념적 데모"가 아닌 진정으로 신뢰할 수 있는 실행자가 될 때 비로소 실현될 것입니다.

「원본 링크」

BlockBeats 공식 커뮤니티에 참여하세요:

Telegram 구독 그룹：https://t.me/theblockbeats

Telegram 토론 그룹：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 공식 계정：https://twitter.com/BlockBeatsAsia