왜 AI 프레임워크 표준이 "체인화"로 나아가야 하는가?

저자: Haotian

많은 사람들이 여전히 이해하지 못하는 것은, 왜 제가 AI 프레임워크 표준 프로젝트가 "체인화"로 나아가야 한다고 계속 주장하는가입니다. 아마도 이전 두 번의 상승과 하락 사이에 Chain infra가 너무 많은 기대를 안고 있었기 때문일 것입니다. 어렵게 AI Agent "응용" 시대에 도달했지만, 모두가 "체인"에 대한 두려움을 느끼고 있습니다. 그러나 AI Agent가 더 신뢰할 수 있는 자율적 결정과 상호 협력을 위해서는 반드시 "체인화"로 나아가야 합니다.

현재 인기 있는 ELIZA, ARC, Swarms 등의 프레임워크는 기본적으로 "개념 단계"에 머물러 있으며, 이 단계는 반증될 수 없고 제로로 돌아갈 수 없으며, 마찬가지로 증명될 수 없어 폭등할 수도 없습니다. 기본적으로 가치를 정량화할 수 없는 아기 단계에 있습니다. 이는 GitHub에서 자산을 발행하는 첫 번째 장애물로, 윤곽을 그린 프레임워크와 비전을 현실화할 가능성을 찾아야 시장의 일치된 인정을 받을 수 있습니다.

ELIZA, ARC, Swarms 등의 프레임워크를 자세히 살펴보면, 극단적인 단일 AI Agent 성능 최적화든 다수 AI Agent 상호 협력 프레임워크든 본질적으로 AGI 대모델 API 호출을 위한 추적 가능한 논리와 규칙을 정리해야 합니다.

결국 데이터는 체인 외부에 있으며, 추론 과정은 검증하기 어렵고, 실행 과정은 불투명하며, 실행 결과는 불확실합니다.

단기적인 관점에서 TEE는 체인 외부에서 신뢰 없는 저비용, 높은 실행 가능성의 현실화 솔루션을 제공하여 AGI 응용을 AI Agent의 자율적 결정 단계로 가속화할 수 있습니다. 더 장기적인 관점에서도 "체인 상 합의"가 필요하여 더 신뢰할 수 있게 됩니다.

예를 들어, ELIZA가 그 프레임워크를 기반으로 AI Agent 자율 개인 키 관리 솔루션을 구축하고자 할 때, @PhalaNetwork의 TEE 안전 원격 인증 기능을 사용하여 AI-Pool의 실행 코드가 개인 키 서명 호출 전에 변조되지 않도록 보장할 수 있습니다. 그러나 이것은 TEE가 AI Agent 방향으로 작용하는 첫 번째 작은 단계일 뿐입니다.

우리가 복잡한 사전 설정 실행 논리를 Agent Contract에 넣고 Phala 체인의 Validators가 공동으로 검증에 참여하게 한다면, 체인 합의 제약 TEE 실행 세부 사항에 기반한 체인이 연결될 것입니다. 그때 AI Agent가 TEE 수요를 이끌고, TEE가 체인 능력을 이끄는 긍정적인 피드백 루프가 작동하게 될 것입니다.

논리는 매우 이치에 맞습니다. TEE는 개인 키를 보장할 수 있지만, 개인 키를 어떻게 호출하고, 어떤 사전 설정 규칙에 기반하여 호출하며, 리스크 관리 비상 대응이 어떻게 촉발되는지 등은 여전히 문제입니다. 단기적으로는 오픈 소스 코드 라이브러리에 투명성을 맡길 수 있지만, 더 장기적으로는 그 뒤에 분산된 검증 합의가 실시간으로 검증을 확정해야 하지 않을까요?

따라서 "체인화"는 AI Agent 프레임워크가 실제 응용 단계로 나아가는 것을 가속화할 수 있으며, Crypto infra와 함께 새로운 증가 기회를 가져올 수 있습니다.

방향은 이미 매우 명확합니다. 대부분의 사람들에게 있어, 가장 먼저 체인화된 AI Agent 프레임워크와 가장 먼저 AI Agent를 지원하는 오래된 체인을 찾고 긍정적으로 바라보는 것이 AI Agent의 새로운 트렌드 아래에서의 Alpha입니다.