想象在未来的世界中，AI 代理智能体与人类形成一种数字化的伴随/共生关系，自主代理（Autonomous Agent）可以根据用户提出的自然语言需求，在对话中明确意图，自动拆解任务并实现预期结果。

AO는 액터 기반의 비동기 병렬 네트워크를 구축하였으며, 계약의 모든 계산 과정에 대한 합의를 요구하지 않고, 거래 순서에 대해서만 합의를 통해 낙관적으로 고정된 거래 순서가 가상 머신에서 실행 결과가 일치하도록 합니다. 이러한 선택은 AO 네트워크의 계산을 대규모로 확장할 수 있게 하여, 모든 유형의 계산을 지원할 수 있게 합니다. AR 네트워크는 거래 순서 합의의 달성 계층으로 사용되며, 거래 결과 상태의 저장 계층입니다.

현재 다른 주요 블록체인 프로젝트들이 대부분 단일 블록체인으로 원주율 상태 기계의 스마트 계약만을 지원하는 것과 비교할 때, AO의 인프라는 더 복잡한 계산 능력을 지원할 수 있습니다. 이는 AI 모델의 실행을 포함합니다.

AO의 계산 단위(Compute Unit)는 최근의 WASM 가상 머신 업데이트 이후 16GB 메모리에 접근할 수 있게 되었으며, 이는 우리가 AO에서 16GB 모델을 다운로드하고 실행할 수 있음을 의미합니다. 16GB는 Llama 3 비양자화 버전의 Falcon 시리즈와 많은 다른 모델과 같은 대형 언어 모델 계산을 실행하기에 충분합니다.

동시에 AO는 WeaveDrive를 사용하여 사용자가 AO 내의 Arweave 데이터에 로컬 하드 드라이브에 접근하듯이 접근할 수 있게 하며, 서로 다른 유형의 가상 머신에서 고도로 이질적인 프로세스가 공유 환경에서 상호작용할 수 있도록 호환성을 제공합니다. 이는 우리가 더 많은 데이터 소스와 조합 가능성을 누릴 수 있음을 의미합니다. 이는 또한 미래에 애플리케이션을 구축할 때 사용자가 Arweave에 데이터를 업로드할 동기가 증가함을 의미합니다. 왜냐하면 이러한 데이터는 AO 프로그램에서도 사용할 수 있기 때문입니다. AO 개발 팀은 AO+AR 시스템에서 대형 언어 모델을 실행할 때 약 1000달러 가치의 모델 데이터를 네트워크에 업로드했지만, 이는 시작에 불과합니다.

AO의 시스템 설계는 AI 에이전트를 통합한 스마트 계약의 구현을 가능하게 합니다. AO에서 프로그래밍함으로써 우리는 시장에서 AI 에이전트가 스마트 결정을 내리도록 만들며, 에이전트는 서로 대립할 수도 있고, 인간을 대신하여 인간과 대립할 수도 있습니다. "우리가 글로벌 금융 시스템을 살펴볼 때, 나스닥에서 약 83%의 거래가 로봇에 의해 수행됩니다." 현재의 양적 거래는 AI 에이전트 거래의 전신이며, 미래에는 머신러닝 모델을 설계하고 선택하여 자동화 거래를 수행하는 과정이 AI에 의해 더 쉽게 "열리고" 자동화될 것입니다.

지난 몇 년간 DeFi의 발전은 체인 상에서 다양한 금융 작업을 신뢰할 수 있는 중앙 집중화된 실체 없이 수행할 수 있게 했습니다. 예를 들어, 대출, 토큰 거래 또는 파생상품 거래 등이 있습니다. 그러나 우리가 시장에 대해 진정으로 이야기할 때, 단순히 이러한 작업의 신뢰성만을 이야기하는 것이 아닙니다. 사실, 다양한 작업을 신뢰성 있게 수행하는 것은 기본일 뿐입니다. 시장의 활력을 결정하는 핵심 요소는 여전히 자본의 흐름이며, 이는 매매, 대출 또는 다양한 금융 게임에 참여하는 사람들을 결정합니다. 현재 암호화폐 투자에 참여하고 싶지만 모든 연구를 스스로 하고 싶지 않다면, 신뢰할 수 있는 펀드를 찾아야 하며, 그들이 당신의 자금을 관리하고 펀드 구성원에게 스마트 결정을 수행하도록 권한을 부여해야 합니다. 그러나 AO 애플리케이션의 발전과 함께, 우리는 시장의 스마트 결정 부분을 확장할 수 있을지도 모릅니다. 네트워크에서 정보를 필터링하고 데이터를 가공하며 전략을 조합하고 AI 에이전트의 지혜를 결합하여 네트워크에서 실시간으로 결정을 내리는 매우 풍부한 탈중앙화 자율 에이전트 금융 시스템을 구축할 수 있습니다.

현재 이미 몇몇 프로젝트가 이 비전을 실현하기 시작했으며, 우리는 Autonomous Finance(이하 AF), Dexi 및 Outcome을 소개할 것입니다. 그 중 AF의 성과가 가장 주목받고 있습니다.

Autonomous Finance

AF는 AO에서 AI를 결합한 금융 애플리케이션을 연구하고 개발하는 데 집중하고 있으며, AO 체인에서 AI 모델과 데이터 기반의 금융 결정을 구축함으로써 스마트 결정 계층을 체인에 올리는 시도를 하고 있습니다. 주요 사업은 3개 부분으로 나뉘며, 각각 핵심 인프라(Core Infrastructure), 스마트 에이전트 금융(AgentFi) 및 콘텐츠 금융(ContentFi)입니다.

핵심 인프라는 탈중앙화 거래소(DEX), 대출, 파생상품 및 합성 자산 등의 프로토콜을 포함합니다.

AgentFi는 조합 가능한 반자율 및 완전 자율 에이전트를 통해 거래 전략을 실행하는 것을 주로 의미합니다. 다른 체인 외부 프로그램에 의존하여 신호 처리 및 논리 처리를 수행하는 자율 에이전트 프레임워크와는 달리, AF가 제공하는 자율 에이전트는 체인 상의 데이터 흐름을 사용하여 스스로 학습하며, AO 생태계 내의 다양한 유동성 풀과 금융 기반에서 투자 전략을 실행합니다. 이러한 에이전트는 체인 외부 신호나 인위적 개입 없이 자율적으로 운영될 수 있습니다.

전형적인 자율 에이전트에는 다음이 포함됩니다:

• 달러 비용 평균법(DCA) 자산 관리 에이전트

• 자가 균형 자율 지수 펀드

• 맞춤형 위험 전략을 가진 자율 헤지 펀드

• 수익 집계 에이전트

• 체인 상 예측 에이전트

• 고빈도 거래 에이전트

그 중 DCA 에이전트는 기본 에이전트로, 다른 더 복잡한 에이전트가 실행 논리를 수행할 때 자주 호출되므로, 자주 사용되는 조합 가능한 에이전트 모듈로서 사용자가 자신의 요구에 따라 조정할 수 있는 많은 사용자 정의 매개변수를 제공합니다. 예를 들어 특정 가격 범위 내에서 거래를 트리거하거나, 고정 간격 거래 시간 길이를 조정하고, 자산 가격에 따라 가중 거래(예: 가격이 낮을 때 더 많이 구매)하며, 데이터 기반의 이익 실현 및 이익 재투자 신호를 포함합니다.

DCA 에이전트 애플리케이션은 두 가지 주요 AO 프로세스를 중심으로 구축됩니다:

• Cron(시간 기반 작업 관리 시스템, 일반적으로 정기적으로 작업을 트리거하는 데 사용됨)으로 트리거되는 에이전트 프로세스: 주로 사용자가 시작한 자동 정기 DCA 거래를 수행하고, 관리 자금을 기록하며, 후방 AO 프로세스를 적시에 업데이트하는 역할을 합니다.

• 후방 AO 프로세스: 사용자 이름과 관련된 에이전트 애플리케이션을 관리하고 각 에이전트의 거래 이력을 추적합니다.

아래 그림은 DCA 에이전트의 설계 구조와 상호작용 구성 요소를 설명합니다.

프론트엔드를 사용하는 사용자에게 DCA 에이전트의 프론트엔드는 DEXI를 기반으로 구축되어 있으며, 사용자는 DEXI 웹사이트에서 AO Connect 지갑을 연결하여 DCA 에이전트를 설정할 수 있습니다. DEXI는 사용 가능한 AMM 풀에 대한 정보에 접근하고 최신 가격을 가져오며, DCA 에이전트는 구체적인 거래 논리를 실행하고, 후방 AO 프로세스는 사용자와 관련된 모든 에이전트를 검색합니다.

콘텐츠 금융은 Arweave 영구 네트워크에 저장된 데이터를 AO 프로세스의 조합 가능한 자산으로 귀속시키고 화폐화하는 프레임워크입니다. AF는 데이터 기여자나 콘텐츠 펀드가 permaweb에 역사적 및 실시간 시장 정보와 같은 데이터를 기여할 수 있는 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 이러한 콘텐츠는 자율 에이전트와 머신러닝의 체인 상 신호로 사용됩니다. 예를 들어, 자율 에이전트는 소셜 미디어 감정과 역사적 데이터를 기반으로 새로운 시장을 창출할 수 있습니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

• 데이터 신호 화폐화

• 콘텐츠 기반 재무 에이전트

• 구독 기반 데이터 추천 에이전트

• 영향력 있는 사람들이 자율 재무 전략에 데이터를 기여

• 데이터 기여와 관련된 DAO 및 콘텐츠 펀드가 다양한 데이터 소스를 집계하여 동적 체인 상 신호를 제공합니다.

현재 AF는 AO Link와 Data OS라는 두 가지 주요 제품을 출시했습니다.

AO Link는 AO 네트워크의 메시지 브라우저로, 전통적인 블록체인 시스템의 블록 브라우저와 유사한 기능을 제공합니다. 여기에는 메시지 계산 기능, 메시지 링크의 그래픽 시각화(명확하고 이해하기 쉬움), 실시간 메시지 흐름(최신 정보) 및 링크 메시지 목록(조직 내비게이션 용이)이 포함됩니다. 사용자는 자신의 토큰 잔액과 메시지 수신함을 확인할 수 있습니다. 이 도구는 AO 네트워크의 구조와 활동과 상호작용하고 분석하는 전문적이고 효율적인 방법을 제공합니다.

Data OS는 AO Network에서 개발된 ContentFI 프로토콜로, 자율 AI 에이전트를 사용하여 콘텐츠를 수집하고 콘텐츠 파생물을 재생성합니다. 이러한 혁신적인 방법을 통해 DataOS는 콘텐츠의 관련성과 접근성을 강화할 뿐만 아니라 콘텐츠 제작자를 위한 보상 메커니즘을 구축했습니다. 현재 우리는 https://stats.dataos.so/에서 AO 네트워크의 다양한 데이터를 확인하고 네트워크의 활성도를 관찰할 수 있으며, 콘텐츠와 관련된 다양한 데이터는 현재 표시되지 않습니다.

Dexi

Dexi는 일반 사용자가 AO에서 에이전트를 사용하여 Agent Fi에 참여하는 데 중요한 상호작용 인터페이스이며, 동시에 AO 네트워크에서 에이전트가 구현한 애플리케이션으로, AO 네트워크 내의 다양한 사건에서 다양한 재무 데이터를 자율적으로 식별, 수집 및 집계할 수 있습니다(즉, AO의 Dexscrenner와 유사합니다). 이러한 데이터는 자산 가격, 토큰 교환, 유동성 변동 및 토큰 자산 특성(예: 스마트 계약 세부 정보)을 포함합니다. Dexi는 웹 터미널을 통해 플랫폼에 접근하는 최종 사용자와 메시지를 보내어 Dexi와 상호작용하여 수집된 데이터를 활용하는 AO 애플리케이션(봇/에이전트로 이해할 수 있음)의 두 가지 사용자 유형을 주로 서비스합니다. 핵심 인프라로서 Dexi가 주로 제공하는 서비스는 데이터 구독 서비스이며, AO 네트워크의 프로세스는 Dexi의 데이터 흐름을 유료로 구독할 수 있으며, 가격 조정 등의 업데이트 알림을 즉시 받을 수 있습니다.

Outcome

Outcome은 @puente_ai 팀이 구축한 예측 시장(prediction market)으로, @fwdresearch, @aoTheVentures 및 @aoComputerClub의 지원을 받았습니다. Outcome은 사용자에게 다양한 사건에 베팅할 수 있는 플랫폼을 제공하며, 현재 시장의 예측 주제는 기술, 밈(Memes), 비즈니스, 게임, DeFi 및 AO를 포함합니다. 이 프로젝트는 미래에 사용자가 현실 데이터를 기반으로 한 대형 언어 모델의 자율 에이전트를 구축하여 예측 시장에서 자동 베팅을 수행할 수 있을 것이라고 주장합니다.

AO의 AgentFi는 우리가 블록체인에서 AI 모델을 직접 배포하고 다양한 AI 에이전트를 사용하여 자동화 거래를 수행하는 미래를 탐색할 수 있는 새로운 관점을 제공합니다. 전통적인 단일 블록체인의 제한은 AO+AR의 설계를 통해 혁신적인 기반 혁신으로 깨졌으며, 우리는 AO에서 더 많은 애플리케이션과 AI 에이전트를 결합하여 금융 전략을 실현하는 사례를 기대합니다.

参考

https://www.theblockbeats.info/news/53865

https://permadao.com/permadao/AI-on-AO-AO-AI- 224 ba 15 c 840 a 4309972 fec 5350 d 9 ed 90

https://www.communitylabs.com/blog/ao-in-ai-key-highlights?utmsource=Blog\&utmmedium=X\&utmcampaign=AI+on+AO\&utmid=Community+Labs

https://www.autonomous.finance/research/en-US