AI 에이전트 트랙: 종합적인 분석

The AI agent track has led the market in the past week, with a market capitalization exceeding $15 billion, becoming the biggest dark horse in the crypto market at the beginning of 2025. Many still regard AI agents as part of #Memecoin, but in fact, AI agents have long since detached from their initial meme attributes, combining technology and market in a positive way, and have already or will completely change some of our on-chain trading behaviors. This article will thoroughly analyze AI agents from various aspects, including their development, current track classification, future development directions, #token application scenarios, and how to better profit from AI agents.

AI 에이전트 트랙은 지난주 시가총액이 150억 달러를 초과하며 시장을 주도하며 2025년 초 암호화폐 시장의 가장 큰 다크호스가 되었습니다. 여전히 많은 사람들이 AI 에이전트를 #Memecoin의 일부로 간주하지만 실제로는 , AI 에이전트는 초기 밈 속성에서 벗어나 기술과 시장을 긍정적인 방식으로 결합한 지 오래되었으며 온체인 거래 행동 중 일부를 이미 또는 완전히 변화시켰습니다. 이 글에서는 AI 에이전트의 개발, 현재 트랙 분류, 향후 개발 방향, #token 적용 시나리오, AI 에이전트로부터 더 나은 수익을 얻는 방법 등 다양한 측면에서 AI 에이전트를 철저하게 분석합니다.

1. Concept of AI Agent

1. AI Agent의 개념

The essential characteristics of AI agents: they can autonomously plan and execute tasks, working towards established goals without human intervention. The difference from traditional internet robots is that they can make dynamic multi-step decisions, adjust behaviors based on interactions, and interact with other agents, protocols, and external applications.

AI 에이전트의 필수 특성은 인간의 개입 없이 설정된 목표를 향해 작업하면서 자동으로 작업을 계획하고 실행할 수 있다는 것입니다. 기존 인터넷 로봇과의 차이점은 동적인 다단계 결정을 내리고, 상호 작용을 기반으로 동작을 조정하고, 다른 에이전트, 프로토콜 및 외부 애플리케이션과 상호 작용할 수 있다는 것입니다.

In simple terms, the AI we currently use only targets specific tasks, operates according to predefined rules, and provides a fixed set of responses, usually pre-programmed fixed outputs, lacking the ability to learn and improve. Typically, they can only generate text-based responses and generally cannot collaborate with external interfaces or other robots.

간단히 말해서, 현재 우리가 사용하는 AI는 특정 작업만을 목표로 하고 사전 정의된 규칙에 따라 작동하며 일반적으로 사전 프로그래밍된 고정 출력인 고정된 응답 세트를 제공하므로 학습 및 개선 능력이 부족합니다. 일반적으로 텍스트 기반 응답만 생성할 수 있으며 일반적으로 외부 인터페이스나 다른 로봇과 협력할 수 없습니다.

In contrast, AI agents can make dynamic multi-step decisions and adjust based on feedback and interaction, enabling self-learning, thinking, and achieving independent operational goals. Correspondingly, they have numerous application scenarios and can interact with other agents, APIs, and applications.

이와 대조적으로 AI 에이전트는 역동적인 다단계 결정을 내리고 피드백과 상호 작용을 기반으로 조정하여 자체 학습, 사고 및 독립적인 운영 목표 달성을 가능하게 합니다. 그에 따라 다양한 애플리케이션 시나리오가 있으며 다른 에이전트, API 및 애플리케이션과 상호 작용할 수 있습니다.

2. Development History of AI Agents

2. AI 에이전트 개발 역사

The First Generation of AI Agents (First Wave)

1세대 AI 에이전트(첫 번째 물결)

The concept of AI agents did not emerge in 2025; it began to sprout at the end of 2023 and led to the creation of Autonolas and Bittensor in early 2024.

AI 에이전트의 개념은 2025년에는 등장하지 않았습니다. 2023년 말부터 싹트기 시작했고, 2024년 초 Autonolas와 Bittensor의 탄생으로 이어졌습니다.

Taking Autonolas (OLAS) as an example, it is a platform that supports the creation and management of autonomous agent services. These services are known as agent services, operating independently off-chain as part of a multi-agent system (MAS) to achieve common goals collaboratively. Autonolas enables developers to build and deploy autonomous agents that seamlessly collaborate off-chain while leveraging blockchain technology to enhance on-chain functionality. There are also some established agents on Autonolas, but it is evident that, in terms of market enthusiasm and capital flow, the first generation of AI agent projects did not gain anything from this wave of AI agents, and even saw a decrease in market capitalization, which is the fate of most currently popular AI agent projects.

Autonolas(OLAS)를 예로 들면, 자율 에이전트 서비스 생성 및 관리를 지원하는 플랫폼입니다. 이러한 서비스는 에이전트 서비스로 알려져 있으며, 공동 목표를 공동으로 달성하기 위해 멀티 에이전트 시스템(MAS)의 일부로 오프체인에서 독립적으로 운영됩니다. Autonolas를 사용하면 개발자는 블록체인 기술을 활용하여 온체인 기능을 향상시키면서 오프체인에서 원활하게 협업하는 자율 에이전트를 구축 및 배포할 수 있습니다. Autonolas에는 일부 기존 에이전트도 있지만 시장 열정과 자본 흐름 측면에서 1세대 AI 에이전트 프로젝트는 이러한 AI 에이전트 물결에서 아무것도 얻지 못했고 시가총액도 감소한 것이 분명합니다. 이는 현재 가장 인기 있는 AI 에이전트 프로젝트의 운명이다.

The Evolution of AI Agents (Second Wave) and the Overlay Effect of Memes, Gaining Community Attention

AI 에이전트의 진화(제2의 물결)와 밈의 오버레이 효과, 커뮤니티의 주목

In June 2024, Andy trained a Llama-70 B AI model based on chat records from Infinite Backrooms, his research papers, and content from 4 Chan and Reddit. This model was named Terminal of Truths (ToT). On October 10, 2024, an anonymous developer launched the $GOAT token on Solana's meme coin launchpad pump.fun.

2024년 6월 Andy는 Infinite Backrooms의 채팅 기록, 연구 논문, 4 Chan 및 Reddit의 콘텐츠를 기반으로 Llama-70 B AI 모델을 교육했습니다. 이 모델의 이름은 ToT(Terminal of Truths)입니다. 2024년 10월 10일, 익명의 개발자가 솔라나의 밈 코인 런치패드 Pump.fun에 $GOAT 토큰을 출시했습니다.

This was the first AI-related meme coin marketed by autonomous AI agents, and within the following month, Goat, backed by capital, saw its market capitalization exceed $1 billion. Meanwhile, a platform allowing users to create, deploy, and monetize AI agents, Virtuals Protocol, launched its first entertainment-focused AI agent - Luna, marking its first step towards a market cap of $10 billion. Community attention and capital backing ignited instantly. Compared to the first generation of AI agent projects, AI agents during this period were more closely connected to the community, starting from memes and allowing users to understand AI agents at a lower threshold.

이는 자율 AI 에이전트가 판매한 최초의 AI 관련 밈 코인이었으며, 다음 달에는 자본의 지원을 받는 Goat의 시가총액이 10억 달러를 초과했습니다. 한편, 사용자가 AI 에이전트를 생성, 배포 및 수익화할 수 있는 플랫폼인 Virtuals Protocol은 최초의 엔터테인먼트 중심 AI 에이전트인 Luna를 출시하여 시가총액 100억 달러를 향한 첫 걸음을 내디뎠습니다. 커뮤니티의 관심과 자본 지원이 즉각적으로 불붙었습니다. 1세대 AI 에이전트 프로젝트에 비해 이 기간 동안의 AI 에이전트는 밈에서 시작하여 사용자가 더 낮은 임계값에서 AI 에이전트를 이해할 수 있도록 하는 등 커뮤니티와 더 밀접하게 연결되었습니다.

Framework + Launchpad, Enriching the Story of AI Agents (Third Wave?) Achieving a $10 Billion Market Cap

프레임워크 + 런치패드, AI 에이전트 스토리 강화(제3의 물결?) 시가총액 100억 달러 달성

The success of Virtual Protocol, starting with the launch of the first agent - Luna in early October, saw the platform token Virtual's market cap rise from $50 million to nearly $5 billion, a hundredfold increase, and the continuously increasing number of agents led to an explosive growth of Launchpad and AI agent platforms, officially opening the path to a $10 billion market cap for AI agents. Although the current enthusiasm and market cap of AI agents are declining, with the robust development of applications combining AI agents with DeFi, social, and consumer sectors, there is still a significant opportunity to reach a market cap of $100 billion (not investment advice).

10월 초 첫 번째 에이전트인 Luna의 출시를 시작으로 Virtual Protocol의 성공으로 플랫폼 토큰인 Virtual의 시가총액이 5천만 달러에서 거의 50억 달러로 100배 증가했으며 지속적으로 증가하는 에이전트 수로 인해 Launchpad 및 AI 에이전트 플랫폼의 폭발적인 성장으로 공식적으로 AI 에이전트의 시가총액 100억 달러를 향한 길을 열었습니다. 현재 AI 에이전트에 대한 관심과 시가총액이 감소하고 있지만 AI 에이전트와 DeFi, 소셜 및 소비자 부문을 결합한 애플리케이션의 강력한 개발로 여전히 시가총액 1,000억 달러에 도달할 수 있는 상당한 기회가 있습니다(투자 조언 아님). .

3. Classification of AI Agent Tracks

3. AI 에이전트 트랙의 분류

Overview and Development History of Leading Projects

주요 프로젝트 개요 및 개발 내역

ai16z/eliza/degenai

https://x.com/ai16zdao

ai16z currently has a market cap of $1.7 billion

ai16z의 현재 시가총액은 17억 달러입니다.

eliza currently has a market cap of $70 million

엘리자의 현재 시가총액은 7천만 달러입니다.

degenai currently has a market cap of $50 million

degenai의 현재 시가총액은 5천만 달러입니다.

Founder @shawmakesmagic, achievements

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