OKX Ventures 연구 보고서: 10개 이상의 프로젝트 분석, AI 에이전트의 지도를 이해하는 방법 (상)

AI 트랙은 투기적 과열에서 실제 응용으로의 진화를 겪고 있습니다.

초기 AI Meme 토큰은 AI 열풍을 타고 등장했지만, 이제는 더 기능적인 AI 거래 도구, 스마트 투자 연구, 체인 상 AI 실행체가 쏟아지고 있습니다. AI 기반의 체인 상 저격 전략부터 AI 에이전트의 자율적 체인 상 작업 수행, AI 생성 DeFi 수익 최적화 방안까지, AI 트랙의 영향력은 빠르게 확대되고 있습니다.

하지만 대부분의 사람들은 AI 토큰의 시가 총액이 기하급수적으로 증가하는 것을 보지만, 그 가치를 해독할 좌표계를 찾지 못합니다. 어떤 AI 트랙이 장기적인 생명력을 가지고 있을까요? DeFAI는 AI의 최적의 응용일까요? AI 프로젝트 평가의 차원은 무엇일까요? …… OKX Ventures의 최신 연구 보고서는 AI 트랙의 발전 지도를 깊이 분석하며, 개념 해석, 진화 과정, 응용 트랙 및 프로젝트 사례를 통해 AI 가치에 대한 인식에 영감을 주고 생각할 거리를 제공하고자 합니다.

이번 보고서는 내용이 풍부하여, 독자들이 읽기 편하도록 (상), (하) 두 편으로 나누었습니다. 이 편은 「상편」입니다.

1. AI 에이전트에 대하여

AI 에이전트는 환경을 인식하고, 결정을 내리며, 이에 따라 행동을 수행할 수 있는 지능적 존재입니다. 전통적인 인공지능 시스템과는 달리, AI 에이전트는 독립적으로 사고하고 도구를 호출하여 특정 목표를 점진적으로 달성할 수 있어 복잡한 작업을 처리할 때 더 높은 자율성과 유연성을 갖추고 있습니다.

간단히 말해, AI 에이전트는 인공지능 기술에 의해 구동되는 대리인으로, 그 작업 흐름은 다음과 같습니다: 인식 모듈(입력 수집), 대형 언어 모델(이해, 추론 및 계획), 도구 호출(작업 수행) 및 피드백 및 최적화(검증 및 조정).

Open AI는 AI 에이전트를 대형 언어 모델을 중심으로 자율적 이해, 인식, 계획, 기억 및 도구 사용 능력을 갖춘 시스템으로 정의하며, 복잡한 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다. 전통적인 인공지능과는 달리, AI 에이전트는 독립적으로 사고하고 도구를 호출하여 설정된 목표를 점진적으로 달성할 수 있습니다.

AI 에이전트의 정의는 다음과 같은 몇 가지 핵심 요소로 요약될 수 있습니다: 인식(Perception), AI 에이전트는 센서, 카메라 또는 기타 입력 장치를 통해 주변 환경을 인식하고 필요한 정보를 수집합니다; 이해 및 추론(Reasoning), 인식된 정보를 분석하고 복잡한 추론을 수행하여 합리적인 결정을 내립니다; 결정(Decision-making), 분석 결과를 바탕으로 AI 에이전트는 행동 계획을 수립하고 최적의 실행 경로를 선택합니다; 행동(Action), 마지막으로 AI 에이전트는 수립된 계획을 실행하고 외부 도구나 인터페이스를 호출하여 다른 시스템과 상호작용하여 예정된 목표를 달성합니다.

AI 에이전트의 작업 원리와 과정은 일반적으로 다음과 같은 단계로 구성됩니다: 첫째, 정보 입력, 환경으로부터 사용자 지시, 센서 데이터 등의 정보를 수신합니다; 다음으로 데이터 처리, 내장된 알고리즘과 모델을 사용하여 입력 데이터를 처리하고, 기억 시스템(단기 및 장기 기억)을 결합하여 현재 상태를 이해합니다; 그 후 계획 수립, 처리 결과에 따라 AI 에이전트는 대규모 작업을 관리 가능한 소규모 작업으로 분할하고 구체적인 실행 계획을 수립합니다. 실행 단계에서 AI 에이전트는 외부 API나 도구를 호출하여 계획을 실행하고 실행 과정을 모니터링하여 작업이 예상대로 완료되도록 합니다; 마지막으로 피드백 및 학습, 작업이 완료된 후 AI 에이전트는 결과를 바탕으로 자기 반성과 학습을 통해 미래의 결정 품질을 향상시킵니다.

2. 진화 과정

AI 토큰의 진화 경로는 초기 "MEME" 현상에서 심층 기술 융합으로의 전환 과정을 보여줍니다. 처음에는 많은 토큰이 짧은 개념 과대 광고와 소셜 미디어의 열풍을 통해 사용자들의 관심을 끌었으며, 이는 마치 인터넷의 유행어와 같았습니다. 그러나 시장이 계속 성숙해짐에 따라 AI 토큰은 점차 더 실용적이고 고급 기능으로 발전하여 단순한 과대 광고 모델에서 벗어나 진정한 블록체인 금융 도구와 데이터 분석 플랫폼으로 전환되고 있습니다. 우리는 이러한 토큰이 어떻게 개념적 존재에서 실제 응용 가치가 있는 기술 제품으로 발전해왔는지를 깊이 탐구할 것입니다.

단계 1: AI Meme (혼란기)

초기 AI 토큰은 대부분 "MEME" 형태로 존재했으며, $GOAT, $ACT, $FARTCOIN 등의 토큰은 실제 응용이나 기능이 없고, 그 가치는 주로 개념 과대 광고와 시장 감정의 추진에 의존했습니다. 이 단계에서 토큰의 용도는 명확하지 않았고, 시장과 사용자는 그 잠재력에 대해 거의 알지 못했습니다. 토큰의 유행은 주로 소셜 미디어의 전파와 단기 과대 광고에 의존하여 신비롭고 파악하기 어려운 특성을 보였습니다.

단계 2: 사회화 (탐색기)

AI 토큰에 대한 시장의 관심이 점차 높아짐에 따라, 이러한 토큰은 사회적 영역에서 힘을 발휘하기 시작했습니다. 예를 들어, $LUNA, $BULLY 등의 토큰은 강화된 사회적 기능을 통해 사용자 참여를 유도했습니다. 이 단계에서 토큰은 단순한 과대 광고 도구로 존재하는 것이 아니라, 커뮤니티 주도와 사회적 상호작용을 통합하여 시장의 성장을 촉진하기 시작했습니다. 토큰은 단순한 "대화 상대" 기능에서 벗어나 사용자 사회적 요구와 밀접하게 결합된 기능을 탐색하여 더욱 다양한 사회적 속성을 형성하게 되었습니다.

단계 3: 수직 분야 (기능 심화기)

AI 토큰은 단순한 사회적 및 과대 광고 모델에서 벗어나 수직 분야의 응용 장면을 깊이 탐구하기 시작했습니다. $AIXBT와 $ZEREBRO 등의 토큰은 블록체인, DeFi 또는 창작 도구와 결합하여 점차적으로 토큰에 힘을 부여하여 단순한 투기 도구에서 벗어나 명확한 기능과 목적을 가진 디지털 자산으로 발전하게 되었습니다. 이 단계는 AI 토큰이 더 효율적이고 전문적인 방향으로 발전하고, 점차적으로 독특한 시장 지위를 형성하는 것을 나타냅니다.

단계 3.5: 인프라 (기술 완성기)

토큰 응용이 점차 심화됨에 따라 AI 토큰은 더 견고한 기술 인프라 구축에 힘쓰고 있습니다. $AI16Z, $EMP 등의 토큰의 참여는 토큰의 기능 최적화를 더욱 촉진했습니다. 토큰은 경제적 인센티브와 실용적 기능에만 집중하는 것이 아니라, 크로스 체인 기술, 탈중앙화 애플리케이션, 하드웨어 통합 등 인프라 구축에도 주목하여 점차적으로 미래의 지속 가능한 발전을 위한 기술 기반을 다지고 있습니다.

단계 4: 데이터 분석 (성숙기)

성숙기에 접어든 AI 토큰은 시장에서 점차 안정화되었으며, 더 복잡한 암호화 투자 분석 기능을 통합하기 시작하여 토큰 생태계와 거버넌스 구조의 완성을 촉진하고 있습니다. $TRISIG와 $COOKIE 등의 토큰은 더 이상 단순한 도구가 아니며, 경제 시스템의 일부가 되어 데이터 분석, 커뮤니티 거버넌스 및 투자 결정 등 고급 분야에 널리 응용되고 있습니다. 이 시점에서 AI 토큰의 기능은 점차 향상되어 시장에 깊이 있는 분석 및 결정 지원을 제공할 수 있게 되었으며, 암호화 시장에서 중요한 자산이 되었습니다.

단계 4.5: 금융 응용 (생태 통합기)

DeFi 분야의 추가 발전과 함께 AI 토큰은 금융 응용에서의 통합이 더욱 심화되어 "DeFAI"라는 새로운 개념이 탄생했습니다. 인공지능을 통해 DeFi의 복잡한 작업이 더욱 간편해져 일반 사용자도 쉽게 체인 상 금융 활동에 참여할 수 있게 되었습니다. 대표적인 토큰인 $GRIFFAIN, $ORBIT, $AIXBT 등은 점차 시장에서 기본 기능에서 복잡한 금융 서비스까지의 완전한 체인을 형성하여 체인 상 상호작용을 최적화하고 참여 장벽을 낮추어 사용자에게 더 많은 기회와 편리함을 제공합니다.

3. AI 에이전트 프레임워크

(1) Web3와 Web2 데이터 비교

Web2의 AI 에이전트가 추천 알고리즘에서 내적 경쟁을 벌이는 동안, Web3의 실험장은 더 많은 AI 에이전트 혁신을 배양하고 있습니다. 그러나 데이터에 따르면 Web3와 Web2 프로젝트는 기여자 분포, 코드 제출 및 GitHub Stars의 상황에서 뚜렷한 차이를 보입니다. Web3와 Web2 프로젝트의 데이터를 비교함으로써 우리는 두 프로젝트가 기술 혁신, 커뮤니티 활발성 및 시장 수용도 등에서 어떤 현황을 가지고 있는지를 더 잘 이해할 수 있습니다. 특히 GitHub 플랫폼에서 이러한 프로젝트의 활발성과 인기도는 미래 기술 발전 추세와 커뮤니티 생태 변화에 대한 중요한 지표를 제공합니다.

개발자 참여 측면에서 Web2 프로젝트의 기여자 수는 Web3 프로젝트보다 현저히 높습니다. 구체적으로 보면, Web3 프로젝트의 기여자는 575명인 반면, Web2 프로젝트의 기여자는 9,940명에 달하여 Web2 생태계의 성숙과 더 넓은 개발자 기반을 반영합니다. 기여자 수가 가장 많은 상위 세 프로젝트는: Starkchain 3,102명의 기여자; Informers - agents 3,009명의 기여자; Llamaindex 1,391명의 기여자입니다.

코드 제출 분포 측면에서도 Web2 프로젝트의 제출량이 Web3 프로젝트보다 현저히 높습니다. Web3 프로젝트의 총 제출 횟수는 9,238회인 반면, Web2 프로젝트는 40,151회에 달하여 Web2 프로젝트의 개발 활발성이 더 높고 업데이트 빈도가 안정적임을 나타냅니다. 코드 제출량이 가장 많은 상위 세 프로젝트는: ElipsOS 5,905회의 제출로 선두; 그 뒤를 이어 Dust가 5,602회의 코드를 제출했습니다; LangChain이 세 번째로 5,506회의 제출을 기록했습니다.

GitHub Stars 분포 측면에서. Web2 프로젝트는 GitHub에서의 인기도가 Web3 프로젝트를 훨씬 초과하며, Web2 프로젝트는 총 526,747개의 Stars를 획득한 반면, Web3 프로젝트는 15,676개의 Stars를 획득했습니다. 이러한 격차는 Web2 프로젝트가 개발자 커뮤니티에서 널리 인정받고 장기적으로 축적된 시장 영향력을 반영합니다. Stars 수가 가장 많은 상위 세 프로젝트는: JS Agents가 의심할 여지 없이 가장 인기 있는 프로젝트로 137,534개의 Stars를 획득했습니다; 그 뒤를 이어 LangChain이 98,184개의 Stars로 두 번째를 차지했습니다; MetaGPT가 세 번째로 46,676개의 Stars를 획득했습니다.

종합적으로 볼 때, Web2 프로젝트는 기여자 수와 코드 제출 빈도에서 명백히 앞서 있으며, 이는 성숙하고 안정적인 생태계를 보여줍니다. 방대한 개발자 기반과 지속적인 기술 혁신 덕분에 Web2 프로젝트는 시장에서 강력한 경쟁력을 유지하고 있습니다. 반면 Web3 프로젝트는 기여자 수가 적지만 일부 프로젝트는 코드 제출 빈도에서 두드러진 성과를 보이며, 이는 안정적인 핵심 개발 팀을 보유하고 있고 지속적으로 프로젝트 발전을 추진할 수 있음을 나타냅니다. Web3 생태계는 현재 다소 초기 단계에 있지만 그 잠재력은 무시할 수 없으며, 점차 형성되는 개발자 커뮤니티와 사용자 기반은 미래 성장의 견고한 기반을 다지고 있습니다.

프로젝트의 인기 측면에서 GitHub Stars의 분포는 JavaScript와 Python이 AI 에이전트 프레임워크 개발에서 중요한 위치를 차지하고 있음을 드러냅니다. JS Agents와 LangChain은 가장 인기 있는 프로젝트로, AI와 암호화폐의 결합 추세가 널리 주목받고 있음을 보여줍니다. 비록 Web3 프로젝트의 Stars 수는 Web2 프로젝트에 비해 훨씬 적지만, MetaGPT와 같은 일부 Web3 프로젝트는 여전히 뛰어난 성과를 보이며 개발자들의 인정을 받고 있습니다. 전반적으로 Web3 프로젝트는 추격 단계에 있지만, 기술의 추가 성숙과 생태 확장에 따라 미래 시장에서의 위치가 안정적으로 향상될 것으로 기대됩니다.

(2) 주요 블록체인 AI 에이전트 프레임워크

|----------|----------------|--------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 주요 블록체인 AI 에이전트 프레임워크 |||| | 토큰 기호 | 프로젝트 이름 | 주요 특징 | 상세 소개 | | AI16 z | ai16 zdao | AI 에이전트 주도의 헤지 펀드, 저위험 및 고위험 투자 결합 | "도용된 M a rc"가 발행한 Meme 프로젝트로, a 16 z 개념에 기반합니다. 저위험 투자와 AI Dege n Sp a rt a n 관리의 고위험 투자를 결합합니다. 뒤의 구조는 "Eli z a" 오픈 소스이며, V2 업데이트로 유연성과 안전성이 향상되었습니다. | | ZEREBRO | 0xzerebro | 음악, Meme, 예술 작품 및 NFT 창작을 위한 지능체 | Crypto Twitter에서 인기 있는 지능체로, 여러 플랫폼에서 독립적으로 운영되며, 소셜 미디어 게시물을 생성하고, Spotify에 앨범을 발표하며, Polygon에서 예술 작품을 생성 및 판매하고, DeFi 프로토콜과 협력합니다. | | ARC | arcdotfun | AI 개발 프레임워크 "rig", "의미의 바다" 처리 | 팀이 개발한 "rig" 프레임워크로, 개발자가 "의미의 바다"를 탐색하도록 돕습니다. 이는 인간의 뇌가 맥락과 의미를 처리하는 AI 시스템과 유사합니다. | | AIXBT | aixbt_agent | Base 플랫폼 기반의 지능체, 시장 분석 제공 | 스마트 분석 도구를 통해 Crypto Twitter 및 시장 동향을 모니터링하여 사용자에게 시장 통찰력을 제공합니다. 일부 분석은 공개 공유되며, 나머지는 토큰 보유자만 전용 단말기를 통해 접근할 수 있습니다. | | GRIFFAIN | griffaindotcom | Solana 기반의 AI 에이전트 엔진 | Copilot 및 Perplexity와 유사한 AI 에이전트 엔진으로, AI 시대의 검색 엔진의 최종 형태로 간주됩니다. 사용자가 직접 요구를 제시하면 AI가 결과나 해결책을 제공하며, 단순히 웹 페이지 링크를 제공하지 않습니다. | | GRIFT | orbitcryptoai | AI 에이전트 토큰, Meme 거래 간소화 | SphereOne 팀이 출시하여 Meme 거래를 더 쉽게 만듭니다. 사용자는 클릭 한 번으로 GRIFT가 높은 거래량의 Meme를 스캔하고 자동으로 구매하여 거래 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. | | ZODS | zodsonsol | Solana 생태계 다기능 통합 플랫폼 | "Solana 스위스 군刀"로 불리며, 거래 도구, 토큰 발행, 지갑 관리, 체인 상 통찰 및 소셜 미디어 관리를 통합합니다. 다국어 지원을 제공하며, AI 에이전트, DCA 주문, 고래 지갑 추적 등의 기능을 제공합니다. | | ALCH | alchemistAIapp | 코드 없는 AI 애플리케이션 생성 플랫폼 | 사용자가 자연어로 설명하여 공공 AI 능력을 활용해 다양한 애플리케이션과 제품을 신속하게 생성할 수 있도록 합니다. 사용자는 지갑을 연결하고 애플리케이션 설명을 입력하기만 하면 플랫폼이 자동으로 해당 프로그램을 생성합니다. |

데이터 출처: https://www.aiagenttoolkit.xyz/#frameworks

(3) 기존 블록체인 AI 에이전트 프레임워크가 직면한 도전 과제

대기업 경쟁 제품의 "차원 축소 공격". OpenAI, Google, Microsoft 등의 기술 대기업은 공식 다중 도구 에이전트를 신속하게 출시하고 있으며, 강력한 자금과 기술적 우위를 바탕으로 시장을 점령하고 초기 프레임워크를 주변화할 수 있습니다. 대형 언어 모델(LLM), 클라우드 서비스 및 도구 생태계를 깊이 통합함으로써 이들 대기업은 포괄적이고 효율적인 솔루션을 제공할 수 있어 중소형 프레임워크는 더 큰 경쟁 압박을 받고 생존 공간이 크게 축소되고 있습니다.

안정성과 유지 관리 부족. 현재 모든 AI 에이전트는 일반적으로 높은 오류율과 "환각" 문제에 직면해 있으며, 특히 다중 호출 모델에서 무한 루프나 호환성 버그가 발생하기 쉽습니다. 에이전트가 여러 하위 작업을 수행하도록 요청받을 경우 이러한 오류는 종종 확대되어 시스템의 불안정성을 초래합니다. 높은 신뢰성이 요구되는 기업 응용 프로그램에 대해 이러한 프레임워크는 현재 충분한 안정성과 생산 수준의 보장을 제공하지 못하여 실제 상업 환경에서의 광범위한 응용을 제한하고 있습니다.

성능과 비용이 높음. 에이전트화 과정은 일반적으로 많은 추론 호출(예: 순환 자기 점검, 도구 함수 등)을 필요로 하며, 만약 GPT-4와 같은 대형 모델에 의존하게 되면 높은 호출 비용과 빠른 응답 요구를 충족하지 못하는 경우가 많습니다. 일부 프레임워크는 비용을 줄이기 위해 오픈 소스 모델을 결합하여 로컬 추론을 시도하지만, 이러한 방식은 여전히 강력한 연산 능력에 의존하며, 추론 결과의 품질이 안정적이지 않아 전문 팀이 지속적으로 최적화해야 시스템의 신뢰성과 성능을 보장할 수 있습니다.

개발 생태계와 유연성 부족. 현재 이러한 AI 에이전트 프레임워크는 개발 언어와 확장성 측면에서 통일된 기준이 부족하여 개발자가 선택할 때 일정한 혼란과 제한에 직면하고 있습니다. 예를 들어, Eliza는 TypeScript를 사용하여 배우기 쉽지만 높은 복잡성의 상황에서 확장성이 떨어집니다; Rig는 Rust를 사용하여 성능이 우수하지만 학습 장벽이 높습니다; ZerePy(ZEREBRO)는 Python 기반으로 창의적 생성 애플리케이션에 적합하지만 기능이 상대적으로 제한적입니다. AIXBT와 Griffain과 같은 다른 프레임워크는 특정 블록체인이나 수직 분야 응용에 더 집중하고 있으며, 시장 검증이 필요합니다. 개발자는 이러한 프레임워크 간에 사용 용이성, 성능 및 다중 플랫폼 적합성 간의 균형을 맞춰야 하며, 이는 더 넓은 응용에서의 유연성과 발전 잠재력에 영향을 미칩니다.

안전 및 규제 위험. 다중 에이전트 시스템은 외부 API에 접근하거나 중요한 거래를 수행하거나 자동화된 결정을 내릴 때 권한 초과 호출, 개인 정보 유출 또는 취약한 조작과 같은 보안 위험이 발생하기 쉽습니다. 많은 프레임워크는 보안 정책과 감사 기록 처리에서 충분히 완벽하지 않으며, 특히 기업이나 금융 응용 시나리오에서 이러한 문제는 매우 두드러져 엄격한 규제 요구를 충족하기 어렵습니다. 이는 시스템이 실제 배포될 때 극심한 법적 위험과 데이터 보안 문제에 직면할 수 있음을 의미합니다.

이러한 문제를 감안할 때, 많은 업계 관계자들은 현재의 AI 에이전트 프레임워크가 "다음 기술 혁신" 또는 "대기업 통합 솔루션"의 압력 아래에서 더욱 압축될 가능성이 있다고 생각합니다. 그러나 특정 분야, 예를 들어 체인 상 장면, 창의적 생성 또는 커뮤니티 플러그인 통합 등에서 초기 프레임워크가 여전히 독특한 가치를 발휘할 수 있다는 의견도 있습니다. 신뢰성, 비용 통제 및 생태계 구축에서 돌파구를 찾을 수 있다면 이러한 프레임워크는 여전히 대기업 생태계 외부에서 실행 가능한 발전 경로를 찾을 수 있습니다. 전반적으로 "높은 비용, 오류 발생 용이"와 "다양한 장면에서의 유연성 실현"이라는 두 가지 주요 문제를 해결하는 것이 모든 AI 에이전트 프레임워크가 직면한 핵심 도전 과제가 될 것입니다.

4. AI 에이전트 발전 방향

다중 모달 AI의 보급
기술의 빠른 발전과 함께 다중 모달 AI는 각 산업에서 핵심 추진력이 되고 있습니다. 다중 모달 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 등 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있어 여러 분야에서 큰 잠재력을 보여줍니다. 특히 의료 분야에서는 의료 기록, 영상 데이터 및 유전체 정보를 통합함으로써 다중 모달 AI가 개인 맞춤형 의료의 시행을 지원하고 의사가 환자에게 보다 정확하게 치료 계획을 맞춤화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 소매 및 제조업에서는 이 기술을 통해 AI가 생산 프로세스를 최적화하고 효율성을 높이며 고객 경험을 향상시켜 기업의 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 데이터와 계산 능력이 향상됨에 따라 다중 모달 AI는 더 많은 산업에서 혁신적인 역할을 할 것으로 예상되며, 기술의 빠른 반복과 응용 확장을 촉진할 것입니다.

구체적 지능과 자율 지능
구체적 지능(Embodied AI)은 인공지능 시스템이 환경을 이해하고 적응하기 위해 감지 및 물리적 세계와의 상호작용을 통해 이루어지는 것을 의미합니다. 이 기술은 로봇의 발전 방향을 크게 변화시킬 것이며, 자율주행, 스마트 시티 및 기타 응용 장면에서의 보급을 위한 기초를 마련할 것입니다. 2025년은 "구체적 지능의 원년"으로 여겨지며, 이 기술은 여러 분야에서 광범위하게 응용될 것으로 예상됩니다. 로봇에 감지, 이해 및 자율적 결정을 내릴 수 있는 능력을 부여함으로써 구체적 지능은 물리적 세계와 디지털 세계의 깊은 융합을 촉진하여 생산성을 향상시키고 각 산업의 스마트화를 추진할 것입니다. 개인 비서, 자율주행 차량 또는 스마트 공장 등에서 구체적 지능은 사람들이 기계와 상호작용하는 방식을 변화시킬 것입니다.

AI 에이전트(Agentic AI)의 부상
AI 에이전트(Agentic AI)는 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이러한 AI 에이전트는 초기의 간단한 쿼리 응답 도구에서 더 고급의 자율적 결정 시스템으로 전환되고 있으며, 비즈니스 프로세스 최적화, 고객 서비스 및 산업 자동화 등 다양한 분야에 널리 응용되고 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트는 고객의 문의 요청을 자율적으로 처리하고 개인화된 서비스를 제공하며, 최적의 결정을 내릴 수 있습니다. 산업 자동화에서 AI 에이전트는 장비의 운영 상태를 모니터링하고 고장을 예측하며, 문제가 발생하기 전에 조정하거나 수리할 수 있습니다. AI 에이전트가 점차 성숙함에 따라 각 산업에서의 응용이 더욱 깊어져 효율성을 높이고 비용을 절감하는 중요한 도구가 될 것입니다.

AI의 과학 연구 응용
AI의 도입은 과학 연구의 진행을 가속화하고 있으며, 특히 복잡한 데이터 분석 분야에서 두드러집니다. AI4S(AI for Science)는 새로운 연구 트렌드로 자리 잡고 있으며, 대형 모델을 활용한 데이터의 심층 분석을 통해 AI는 연구자들이 전통적인 연구의 한계를 극복하도록 돕고 있습니다. 생물 의학, 재료 과학 및 에너지 연구 등 여러 분야에서 AI의 응용은 기초 과학의 돌파구를 촉진하고 있습니다. 한 가지 두드러진 예는 AlphaFold로, 단백질 구조 예측을 통해 오랫동안 과학자들을 괴롭혀온 문제를 해결하여 생물 의학 연구의 진전을 크게 촉진했습니다. 미래에는 AI가 연구 진전을 촉진하고 새로운 재료와 약물을 발견하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.

AI 안전 및 윤리
AI 기술의 보급과 함께 AI 안전 및 윤리 문제는 점차 전 세계의 관심 초점이 되고 있습니다. AI 시스템의 결정 투명성, 공정성 및 잠재적 안전 위험은 많은 논의를 불러일으켰습니다. AI 기술의 지속 가능한 발전을 보장하기 위해 기업과 정부는 기술 혁신을 촉진하면서도 그 위험을 효과적으로 관리하기 위한 완벽한 거버넌스 프레임워크를 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 특히 자동화된 결정, 데이터 개인 정보 보호 및 자율 시스템 등 분야에서 기술 발전과 사회적 책임 간의 균형을 맞추는 것이 AI 기술의 긍정적인 영향을 보장하는 핵심이 되고 있습니다. 이는 기술 발전의 도전일 뿐만 아니라 도덕적 및 법적 차원에서 중요한 주제로, AI가 미래 사회에서 어떤 역할과 지위를 가질지를 영향을 미칩니다.

우리는 보고서 「하편」에서 AI 에이전트의 응용 및 표 프로젝트를 자세히 소개하고 평가 프레임워크를 제시할 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.

면책 조항

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