인공지능(AI)과 탈중앙화 금융(DeFi) 사이의 융합은 단순한 미래 지향적인 트렌드가 아니라, 이미 금융 생태계를 재정의하고 있는 현실입니다. 이러한 변화의 중심에는 AI 에이전트가 있습니다.
이들은 단순한 컴퓨터 프로그램이 아니라, 고급 언어 모델과 기계 학습을 결합하여 복잡한 결정을 내리고 디지털 환경에서 작업을 수행하는 자율 시스템입니다. 이 모든 과정은 지속적인 인간 개입 없이 이루어집니다.
진화의 도약: 봇에서 지능형 에이전트로
역사적으로 DeFi는 2017년에 대출 프로토콜과 자동화된 거래소에 의해 서서히 성장하기 시작했습니다. 그러나 2020년의 ‘수익 농사(yield farming)’ 붐은 이 분야에서 자동화의 방대한 잠재력을 드러냈습니다.
여기서 AI 에이전트가 등장합니다. 이들은 전통적인 거래 봇의 중요한 진화를 나타냅니다. 기존 봇이 고정된 규칙에 따라 작동하는 반면, AI 에이전트는 추론, 기억, 계획과 같은 능력을 통합하여 블록체인 기반 프로토콜과 스마트 계약의 복잡성을 훨씬 더 세련되게 탐색하고 상호작용할 수 있게 합니다.
이러한 향상된 능력 덕분에 유동성을 최적화하고, 위험을 완화하며, 진정으로 개인화된 금융 서비스를 제공할 수 있습니다. 근본적인 차이는 에이전트의 적응형 지능과 고정된 규칙의 봇 간의 차이에 있습니다.
구조 탐구: 3계층 모델
이 에이전트들이 어떻게 작동하는지 이해하는 것은 매우 중요합니다. 대부분의 현대 구현은 세 가지 명확한 계층으로 나뉘어진 아키텍처 모델을 따릅니다. 이는 그들에게 유연성과 처리 능력을 제공합니다.
DeFi용 AI 에이전트의 계층
- 모델 계층 (Model Layer): 에이전트의 “두뇌”입니다. 대규모 언어 모델(LLMs) 및 데이터를 해석하고 예측하며 DeFi 시장의 관련 정보를 분류하는 기타 AI 모델을 포함하고 있습니다.
- 에이전트 프레임워크 계층 (Agent Framework Layer): “사고 구조”입니다. 에이전트의 논리적 추론을 관리하고 복잡한 행동 시퀀스를 계획하며 과거 경험으로부터 학습하기 위한 장기 기억을 유지합니다.
- 오케스트레이션 계층 (Orchestration Layer): “실행 팔”입니다. 외부 세계와 블록체인과의 에이전트 상호작용을 조정하며, API와 오라클과 같은 도구를 사용하여 실시간 데이터를 수집하고 DeFi 프로토콜에서 직접 작업을 실행합니다.
이러한 책임의 분리는 에이전트가 시장 데이터를 고속으로 수집하고 분석하며, 포트폴리오 재조정이나 마진 관리와 같은 다단계 전략을 개발 및 실행하고, 변동성이 큰 암호화 시장 조건에 동적으로 조정할 수 있게 해줍니다.
혁신과 트렌드: AI 에이전트의 현재
AI 에이전트는 단순한 이론이 아니라, DeFi 공간에서 실제 혁신을 이끌어내며, 탈중앙화 금융과의 상호작용 방식을 변화시키고 있습니다.
DeFi에서 AI 에이전트의 주요 응용 프로그램
- 자율 거래 및 예측 분석: 강화 학습과 시계열 분석을 활용하여, 에이전트는 온체인과 오프체인 신호에 기반하여 거래를 수행하고 고정 규칙 기반의 봇보다 나은 성과를 보입니다.
- 위험 관리 및 지속적 모니터링: 지능형 에이전트는 실시간으로 비정상적인 패턴이나 시장 조작 시도를 감지할 수 있습니다. 이를 통해 자동화된 응답, 즉 조기 청산이나 포트폴리오 재조정 등을 실행하여 담보 자산을 보호합니다.
- 개인화된 금융 자문 (로보 어드바이즈): 사용자 위험 프로필과 목표를 분석하여, 에이전트는 개인화된 투자 추천을 생성하고 시장 변화에 따라 지속적으로 재평가합니다.
- 스마트 오라클 및 크로스 체인 실행: 분산 오라클(블록체인에 외부 데이터를 제공하는 서비스)과 여러 블록체인에서 운영할 수 있는 능력은 차익 거래와 유동성 최적화의 기회를 확장합니다.
이러한 응용 프로그램은 AI 에이전트가 DeFi 운영의 효율성과 안전성을 높이고, 이를 더욱 접근 가능하고 정교하게 만드는 잠재력을 보여줍니다.
숫자로 보는 시장과 사례
DeFi 시장은 최근 어려움에 직면했지만, AI 에이전트의 채택은 눈에 띄게 성장하고 있습니다.
2025년 1분기 동안 DeFi 프로토콜에서 잠금된 총 가치(TVL)는 27% 감소하여 1,560억 달러(한화 약 209조 원)에 달했습니다. 이 감소는 글로벌 경제의 불확실성과 몇 가지 보안 사고를 반영하고 있습니다. 그러나 동일 기간 동안 AI 중심 프로토콜과 상호작용하는 활성 고유 지갑 수는 29% 증가했습니다. 이 데이터는 DappRadar에 의해 인용되었으며, 축소되는 시장 속에서도 지능형 에이전트에 대한 강력한 채택을 나타냅니다.
긍정적인 사례로 SUI 생태계가 있습니다. 여기서 TVL은 2025년 4월에 9.6% 증가하여 15억 9,500만 달러(한화 약 2조 2,700억 원)에 달했습니다. 이는 고급 AI 기능을 통합한 특정 틈새가 자본을 유치하고 유지하는 데 더 효과적임을 나타낼 수 있습니다.
상반된 시각: 신중함과 낙관주의
모든 혁신적인 기술이 그렇듯, DeFi의 AI 에이전트는 전문가들 사이에서 논의와 상반된 의견을 불러일으킵니다.
영국 은행의 금융 정책 위원회에서 활동하는 조너선 홀은 우려를 표명하며 “깊은 거래 에이전트(deep trading agents)”가 제대로 조정되지 않으면 시장 충격을 증폭시키고 심지어 담합 행동을 촉진할 수 있다고 경고했습니다. 그는 로이터에 의해 보도된 바와 같이, 이들을 광범위하게 도입하기 전에 철저한 테스트와 규제 준수가 필요하다고 주장하고 있습니다.
반면, DevCom과 Madrona Ventures와 같은 회사의 경영진은 AI 에이전트를 전략적 이점으로 보고 있습니다. 이들은 복잡한 준수 및 계획 기능을 자동화함으로써 금융 기관들이 더 높은 확장성을 달성하고 운영 비용을 줄일 수 있게 한다고 주장하고 있으며, 이는 Madrona에 의해 논의되었습니다.
논쟁: 장점, 단점 및 논란
DeFi에서 AI 에이전트의 채택은 많은 이점을 제공하지만, 해결해야 할 위험과 윤리적 문제도 존재합니다.
비교: DeFi의 AI 에이전트 vs. 전통적 봇
| 특징 | 전통적 봇 | AI 에이전트 |
|---|---|---|
| 추론/기획 | 고정 규칙에 제한됨 | 고급 능력 보유 |
| 적응성 | 낮음 | 높음, 지속적 학습 |
| 위험 관리 | 기본적(손실 중지) | 비정상 감지, 재조정 |
| 개인화 | 낮음 | 높음(로보 어드바이즈) |
| 운영 복잡성 | 단순함 | 높음(다계층) |
긍정적 측면으로는 운영 효율성 향상, 거래 결정 지연 감소, 개인화된 금융 서비스 접근성의 민주화가 있습니다. 일상 업무의 자동화는 애널리스트들이 더 높은 수준의 전략에 집중할 수 있도록 합니다.
하지만 부정적 요소와 논란도 상당합니다. 많은 에이전트가 시장 이벤트에 동일하게 반응할 경우 시스템 불안정성과 ‘플래시 크래시(flash crashes)’의 위험이 있습니다. 데이터 조작이나 지연에 취약할 수 있는 온체인 데이터 의존도는 또 다른 우려입니다. 더불어 자율 에이전트로 인해 발생하는 잘못된 결정이나 손해에 대한 윤리적 책임 문제도 여전히 광범위하게 논의되고 있습니다.
광범위한 영향: 경제, 사회 및 환경
AI 에이전트는 금융 시장을 넘어 깊은 영향을 미칠 잠재력을 지니고 있습니다.
경제적으로 AI 에이전트는 역사적으로 대형 기관에 혜택을 주던 중개 수수료를 급격히 줄일 수 있습니다. 이는 덜 전통적인 시장에서 유동성을 확장하고, 글로벌 금융 포용성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 비트코인과 이더리움 같은 암호화폐의 기본 지식을 이해하는 것은 이 새로운 경제에 참여하고자 하는 이에게 필수적입니다.
사회적으로 로보 어드바이저의 확산은 보다 광범위한 대중에게 투자 지도를 접근 가능하게 만들어, 전통적인 금융 서비스의 진입 장벽을 낮출 수 있습니다.
그러나 환경적으로는 LLM과 블록체인 인프라의 사용 증가가 에너지 소비와 탄소 발자국에 대한 우려를 제기합니다. 이는 기술 최적화와 더 지속 가능한 블록체인 채택에 대한 지속적인 집중이 필요함을 의미합니다.
DeFi에서 AI의 미래를 바라보며
3계층 모델은 DeFi에서 AI 에이전트를 확장할 수 있는 튼튼한 기반을 제공하지만, 그 완전한 잠재력은 상당한 발전과 함께해야만 실현될 것입니다. 거버넌스, 설명 가능성(에이전트가 왜 특정 결정을 내렸는지 이해하기) 및 다양한 프로토콜과 블록체인 간의 상호 운용성 문제는 매우 중요한 도전과제입니다.
앞으로 자동화 규정 준수를 위한 표준화된 프레임워크, 더욱 강력한 분산 오라클, 협력적 다중 에이전트 아키텍처가 기대됩니다. 이러한 시스템은 경쟁력을 유지하며 잠재적으로 중앙집중식 시스템의 속도와 안전성을 초월하는 수준에서 운영을 최적화하기 위해 함께 협력할 수 있습니다.
AI 에이전트의 등장은 전환점으로 여겨집니다. 그들은 단순한 도구가 아니라 금융 산업을 변화시키고 자율적이고 적응력 있는 서비스의 새로운 시대를 창출할 수 있는 능동적인 참가자입니다. 간단한 모델에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 에이전트로의 진화는 코드 생성에서 AI의 단계에 대한 논의에서 보이는 것처럼, 점점 더 자율적인 시스템으로 나아가는 여정을 반영합니다.
AI 에이전트를 DeFi에 통합하는 것은 불가피하고, 대체로 긍정적인 움직임이라고 믿습니다. 프로세스를 최적화하고 효율성을 높이며 정교한 금융 도구에 대한 접근을 민주화할 수 있는 잠재력은 막대합니다. 그러나 시스템 안정성에 대한 우려와 규제 필요성은 무시할 수 없습니다. 이는 혜택이 위험을 초과할 수 있도록 보장하기 위해 지속적인 감시와 책임 있는 개발이 필요한 영역입니다. 폴카닷과 쿠사마의 첫 번째 탈중앙화 거래소와 같이 분산 거래소에서 운영될 수 있는 시스템은 이러한 에이전트들이 prosperate할 수 있는 환경을 제공하지만, 그 영향 역시 철저히 모니터링해야 합니다.
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