Mirror World는 AI 자산 에이전트(AAA)를 통해 알파를 어떻게 발견할까요?

生命은 음엔트로피를 먹고, AI는 엔트로피 감소로 생존한다.

World Store의 탄생: AI 자산 에이전트(AAA)를 통해 Crypto의 엔트로피 증가에 맞서다

현재 블록체인의 발전은 엔트로피 증가의 단계로 빠르게 나아가고 있으며, 다양한 Layer1/Layer2 생태계의 출현과 함께 서로 다른 생태계에서의 다양한 자산의 증가, 그리고 각종 스마트 계약 및 프로토콜의 탄생은 전체 블록체인 시스템에 매우 높은 복잡성을 가져왔습니다. 그리고 이 과정에서 이러한 기본적인 복잡성은 최종 사용자에게 높은 조작 장벽을 추가했습니다: 크로스 체인 자산 정산 및 구매, 서로 다른 생태계에 분포된 우수 자산 찾기 및 발견, 법정 화폐에서 Crypto로의 입금 등. 우리는 이러한 모든 문제의 본질이 "무질서, 혼란 및 높은 복잡성"이라는 키워드로 귀결된다는 것을 볼 수 있습니다.

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이것은 우리가 열역학 및 시스템 엔트로피 증가의 관점에서 전체 블록체인 시스템을 바라볼 수 있는 매우 흥미로운 시각을 제공합니다. 물론, 이것은 과학적 설명에서 엄밀하게 정확하지는 않지만, 현재 블록체인의 발전을 재조명할 수 있는 또 다른 관점을 부여합니다.

우리는 고립 시스템/폐쇄 시스템에서 엔트로피가 항상 증가하여 유질서 상태로 나아간다는 것을 알고 있습니다. 위에서 언급한 것처럼, 우리가 관찰하는 블록체인 시스템에서도 이러한 상태가 발생하고 경험되고 있습니다. 현재 소비자 수준의 애플리케이션이 나타나지 않고, 더 많은 외부 시스템 사용자가 들어오지 않는다면, 이러한 시스템은 더욱 고립될 것이며 결국 우리가 알고 있는 결말인 "열적 고립"으로 나아갈 것입니다.

따라서 더 많은 "외부 시스템" 사용자를 유입하여 엔트로피 증가에 맞서기 위해, 시스템 내의 기존 참여자들은 사용자 조작의 복잡성을 줄이기 위한 다양한 도구와 서비스를 제안하고 개발했습니다. 그러나 이러한 단일 도구의 출현은 각 생태계의 고립을 더욱 심화시키고, 사용자에게 방대한 정보 필터링 비용과 제품 간 전환 사용의 높은 비용을 초래했습니다.

신흥 생태계 내의 정보량과 총 복잡성이 매우 높은 반면, 기존 도구는 신호 대 잡음 비율을 낮추는 기능을 수행하지 못하므로, 사용자가 특정 생태계를 겨냥하더라도 종종 "빈손"으로 남아 가장 직접적인 가치를 포착하지 못하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 사용자가 EVM의 다양한 생태계나 비-EVM 생태계에서 자신의 관심이나 투자 선호에 맞는 자산을 놓치는 경우가 발생합니다. 또는 사용자가 중요한 거래를 실행하기 위해 최적의 경로 선택 과정에서 너무 많은 시간을 소모하여 최적의 거래 시간을 놓치는 경우도 있습니다.

위의 문제는 사실 점점 더 간단한 해결책이 존재합니다. AI 에이전트의 발전과 성숙에 따라, 그 가장 큰 역할은 사용자가 방대한 정보 속에서 차원 축소를 처리하고 최적의 해결책을 찾도록 돕는 것입니다. AI는 혼란스러운 시스템 속에서 합리적인 질서를 가져오고 시스템에 엔트로피 감소를 제공합니다.

Mirror World는 이러한 경로의 필요성을 깊이 인식하고, AI 자산 에이전트를 생성하여 사용자의 핵심 목표와 이익을 중심으로 우수 자산을 발견하고, 사용자의 체인 상 행동 데이터를 기반으로 AI 자산 에이전트를 통해 최적의 경로 선택을 실현하여 사용자의 구매 및 거래 비용을 줄입니다. AAA는 방대한 자산 카테고리에서 개인화된 최적 추천을 제공하며, 사용자가 어떤 통화에서든 어떤 자산으로든 어떤 생태계에서든 정산을 처리할 수 있도록 돕습니다.

위의 결론과 비전은 우리가 지난 2년 동안 "자산 분배" 및 "자산 정산" 과정에 실제로 참여하면서 깊이 고민한 결과로, Mirror World가 12.18에 출시할 새로운 제품인 World Store를 탄생시켰습니다.

World Store Alpha Version

1/ World Store의 논리적 두뇌: AI 자산 에이전트(AAA)

위에서 언급한 바와 같이, World Store의 탄생은 위의 문제에 대한 직접적인 응답입니다. World Store는 AI 자산 에이전트의 능력을 결합하여 사용자가 직면한 정보 과부하 및 거래 복잡성 문제를 효과적으로 해결하고, 보다 직관적이고 효율적인 자산 발행 및 거래 경험을 제공합니다.

World Store에서 사용자는 자신의 관심과 선호에 따라 추천된 다양한 자산을 찾을 수 있으며, 익숙한 법정 화폐 또는 Crypto 결제 방식으로 해당 자산을 구매하고 정산할 수 있습니다.

사용자의 체인 상 자산 및 상호작용에 기반하여 추천된 자산

AI 자산 에이전트는 World Store의 논리적 두뇌로서 자연어 처리(NLP)와 머신러닝을 활용하여 사용자의 요구와 선호를 이해하고, 사용자의 체인 상 상호작용 기록 및 자산 보유 정보를 바탕으로 관련 자산과 디지털 콘텐츠를 추천합니다. 동시에, 이러한 기반 위에 LLMs를 결합하여 추천 시스템의 구현을 더욱 구축하고 풍부하게 하여 전통적인 추천 시스템이 빠르게 실현할 수 없는 특정 효과를 달성합니다.

TALLRec Framework

전통적인 추천 알고리즘과 비교할 때, LLMs는 대규모 네트워크 코퍼스에서 발굴된 풍부한 지식을 포함하고 있어 전통적인 추천 시스템이 의존하는 사용자 행동 데이터를 보완할 수 있습니다. 전통적인 알고리즘은 주로 사용자 행동 데이터를 기반으로 추천하지만, LLMs는 세계 지식과 사용자 상호작용 데이터를 결합하여 보다 포괄적인 추천을 제공합니다. 또한, LLMs는 제로샷 또는 소수의 예시만으로도 새로운 분야에 적응할 수 있어, 제한된 작업 특정 데이터(예: 지갑의 거래 데이터)에서 추천을 수행할 수 있으며, 전통적인 알고리즘은 일반적으로 대량의 특정 분야 데이터를 필요로 합니다.

또한, LLMs는 순차 추천, 점수 예측, 설명 생성 등 다양한 추천 작업에 사용할 수 있어 통합된 추천 프레임워크를 구현할 수 있으며, 전통적인 알고리즘은 일반적으로 서로 다른 작업에 대해 서로 다른 모델을 구축해야 합니다. 그리고 LLMs는 상호작용성과 피드백 메커니즘을 갖추고 있어 사용자 경험을 향상시키고 모델의 설명 가능성을 강화할 수 있습니다. AI 자산 에이전트는 대화 상호작용을 통해 사용자의 요구를 더 깊이 이해하고, 상호작용 중에 추천 전략을 지속적으로 조정할 수 있습니다. 사용자는 대화를 통해 구체적인 요구나 피드백을 제시할 수 있으며, AI 자산 에이전트는 이러한 정보를 바탕으로 추천 결과를 최적화합니다.

AI 자산 에이전트(AAA)로 생성된 사용자 프로필

AI 자산 에이전트는 머신러닝을 통해 사용자 상호작용에서 지속적으로 학습하여 추천 알고리즘을 개선할 수 있습니다. 이는 시간이 지남에 따라 추천 시스템이 사용자 개인의 선호에 점점 더 적응하게 됨을 의미합니다.

2/ World Store의 실행 엔진: AI 자산 정산 센터

자산 거래 및 정산의 실행 측면에서, World Store는 다양한 입금 결제 서비스 제공업체, 크로스 체인 서비스 제공업체 및 DEX 등을 통합하여 사용자에게 통합 결제 및 정산 센터인 World Store를 제공합니다. 사용자가 결제 및 자산 정산과 관련된 모든 작업을 World Store에서 원스톱으로 완료할 수 있으며, 작업 과정에서 AI 자산 에이전트는 사용자의 선택에 따라 최적의 실행 경로를 추천하여 사용자 상호작용의 복잡성과 거래 과정에서의 실행 비용을 줄입니다.

현재 World Store는 150개 이상의 국가, 50개 이상의 다양한 현지 결제 방식 및 10개 이상의 주요 블록체인 네트워크에서 법정 화폐 입금을 지원하고 있으며, 23개 블록체인, 15개 브리지 및 28개 DEX를 통합하여 사용자가 어떤 토큰을 어떤 네트워크에서든 교환할 수 있도록 지원하고 있습니다.

Global Asset Checkout

이런 시나리오를 상상해 보겠습니다: 게임 NFT가 Polygon에 배포되어 있고, 플레이어로서 Polygon의 네트워크 환경에서 지갑을 통해 게임에 로그인했지만, 토큰이 다른 블록체인 네트워크에 분산되어 있어 실제 게임 경험 과정에서 크로스 체인 등의 복잡성 문제로 인해 해당 게임 자산을 직접 구매할 수 없습니다. 그러나 World Store가 통합되면 사용자는 자신이 어떤 네트워크에서든 자산을 사용하여 해당 게임 상품을 쉽게 구매하고 정산할 수 있게 될 것입니다.

또한, 사용자가 World Store를 사용할수록 이러한 사용자의 상호작용 데이터는 AI 자산 에이전트에 추가로 피드되어 알고리즘의 추천 품질을 향상시키며, 사용자 자산 상호작용 행동 및 알고리즘 훈련에 대한 보상으로 Points System을 도입하여 사용자 측의 인센티브를 제공합니다.

위의 모든 기능은 World Store의 자산 구매 과정에서 직접 경험할 수 있을 뿐만 아니라, Mirror World는 모든 애플리케이션 개발자에게 개방된 API 및 위젯 통합 서비스를 제공하여 더 많은 애플리케이션 프로젝트가 자산 정산의 복잡성과 상업화의 어려움을 해결할 수 있도록 돕고자 합니다.

Get Supported List of Fiat

3/ World Store의 보상 센터: Points System

위와 같이, 사용자 거래 행동 및 알고리즘에 대한 데이터 훈련 행동을 추가로 지원하기 위해, 우리는 모든 제품 상호작용에 참여하는 사용자에게 적절한 인센티브를 제공하여 자산 상호작용 행동을 장려하기 위해 Points System을 도입했습니다.

Raffle Ticket을 통해 World Store 12.18 출시 시 Lucky Draw을 교환할 수 있습니다.

Points System의 설계에서 사용자는 World Store에서 자산 거래를 통해 잠재적인 보상을 얻을 수 있습니다. 신용 카드의 포인트 메커니즘과 유사하게, 사용자가 자산 구매 또는 교환을 수행할 때마다 해당 포인트 보상을 받을 수 있습니다.

이 포인트는 Mirror World의 후속 운영 과정에서 사용자 활동도, 참여도 및 기여도를 판단하는 중요한 기준이 되며, 향후 일련의 제품 출시, 토크노믹스 설계 및 커뮤니티 에어드랍 과정에서 직접적으로 해당 권리와 보상을 배포하는 데 사용될 것입니다.

마지막으로

World Store와 AI 자산 에이전트의 결합은 더 많은 사용자에게 새로운 상호작용 경험을 제공하고, 블록체인 자산의 상호작용 장벽을 낮추며, 자산의 사용 및 우수 자산 발견을 향상시키고, 궁극적으로 전체 블록체인 시스템에 엔트로피 감소를 가져오는 것을 목표로 합니다.

LLMs와 블록체인의 발전 및 성숙에 따라 우리는 기술 가속의 이 기차에 불가피하게 탑승하게 되었으며, 이 미친 속도의 기차는 여러분을 다가오는 암호화牛市에서 Alpha를 발견하도록 이끌 것입니다.