AI 에이전트는 여기에 있습니다: 적응하지 않으면 뒤처지게 됩니다

귀, 우리는 Crypto 분야에 뿌리를 내리고 "컴퓨팅 파워 자산화", "모델 자산화", "데이터 자산화"와 같은 몇 가지 새로운 트랙을 탄생시키는 AI용 Crypto의 성장을 목격했으며 대표적인 프로젝트는 ionet입니다. , 올름, 사하라.

Over the past year, we've seen a surge in interest in Crypto for AI, which has taken root within the broader Crypto domain and spawned several new tracks, including "computing power assetization," "model assetization," and "data assetization," with representative projects being ionet, Olm, and Sahara.

지난 1년 동안 우리는 AI를 위한 암호화폐에 대한 관심이 급증하는 것을 보았습니다. 이는 더 넓은 암호화폐 도메인 내에 뿌리를 내리고 "컴퓨팅 전력 자산화", "모델 자산화" 및 "데이터 자산화"를 포함한 여러 새로운 트랙을 탄생시켰습니다. " 대표 프로젝트로는 ionet, Olm, Sahara가 있습니다.

With Trump's victory, the crypto craze has once again picked up steam globally, while AI for Crypto is also on the rise, rapidly generating many new things that emerge from the collision of AI, AI Agents, and Crypto.

트럼프의 승리로 암호화폐 열풍이 전 세계적으로 다시 한 번 고조되고 있으며, 암호화폐를 위한 AI도 상승세를 타고 AI, AI 에이전트, 암호화폐의 충돌로 탄생하는 많은 새로운 것들이 빠르게 생성되고 있습니다.

AI Agents issuing tokens

토큰을 발행하는 AI 에이전트

AI Agents posting and calling trades

AI 에이전트가 거래를 게시하고 호출합니다.

AI Agents managing DAOs and fund trades

DAO 및 자금 거래를 관리하는 AI 에이전트

AI Agents trading autonomously

자율적으로 거래하는 AI 에이전트

To provide a rough overview, the development of AI Agents in the Crypto field currently has two paths:

대략적인 개요를 제공하기 위해 암호화폐 분야의 AI 에이전트 개발에는 현재 두 가지 경로가 있습니다.

1. Top-down, developed by AI concept projects, which are more infrastructure-oriented. We will analyze this in detail in the next article describing the panorama of Web3 AI infrastructure.

1. 보다 인프라 지향적인 AI 컨셉 프로젝트에 의해 개발된 하향식. Web3 AI 인프라의 파노라마를 설명하는 다음 기사에서 이에 대해 자세히 분석하겠습니다.

2. Bottom-up, led by the AI Meme craze, driven by independent developers.

2. 독립 개발자들이 주도하는 AI Meme 열풍을 주도하는 상향식.

This article mainly discusses the second path.

이 문서에서는 주로 두 번째 경로에 대해 설명합니다.

Table of Contents:

목차:

1. OpenAI's official AI Agent is about to be released, which may trigger an AI Agent frenzy

1. OpenAI의 공식 AI 에이전트 출시를 앞두고 있어 AI 에이전트 열풍을 불러일으킬 수 있습니다.

As a leader in AI, OpenAI has long divided the path to the ultimate form of AI, AGI (Artificial General Intelligence), into five stages:

AI 분야의 선두주자로서 OpenAI는 오랫동안 AI의 궁극적인 형태인 AGI(Artificial General Intelligence)로 가는 길을 5단계로 나누어 왔습니다.

Basic AI (Emerging AGI): The initial stage of AI development, referring to AI capable of basic conversation and information processing, such as ChatGPT. It relies heavily on pre-trained datasets, and the AI's "IQ" (understanding and reasoning ability) is very limited;

Basic AI(Emerging AGI) : AI 개발의 초기 단계로, ChatGPT 등 기본적인 대화와 정보처리가 가능한 AI를 말한다. 사전 훈련된 데이터 세트에 크게 의존하며 AI의 "IQ"(이해 및 추론 능력)는 매우 제한적입니다.

Reasoners: An advanced version of basic AI, capable of advanced logical reasoning and solving complex problems;

추론기(Reasoners): 고급 논리적 추론과 복잡한 문제 해결이 가능한 기본 AI의 고급 버전입니다.

Agents: AI begins to have the ability to create content or perform actions without human input, or at least to execute tasks under human guidance. Most current AI Agents are still at a relatively early stage, mainly completing complex tasks that basic AI cannot achieve through planning, reasoning, and tool invocation;

에이전트: AI는 인간의 입력 없이 콘텐츠를 생성하거나 작업을 수행하거나 적어도 인간의 안내에 따라 작업을 실행할 수 있는 능력을 갖기 시작합니다. 현재 대부분의 AI 에이전트는 아직 상대적으로 초기 단계에 있으며, 주로 기본 AI가 계획, 추론 및 도구 호출을 통해 달성할 수 없는 복잡한 작업을 수행합니다.

Innovators: AI at this stage can not only solve existing problems but also conduct independent research and development, innovating and evolving through learning, forming a virtuous cycle, and getting closer to humans;

혁신가(Innovators): 이 단계의 AI는 기존 문제를 해결할 뿐만 아니라 독립적인 연구 개발을 수행할 수 있으며, 학습을 통해 혁신과 진화를 이루고 선순환을 형성하며 인간에게 더 가까워질 수 있습니다.

Organizations: The final stage of AGI, where such AI systems can intelligently allocate tasks, work collaboratively, and complete complex tasks, similar to a team or organization, achieving a 1+1 greater than 2 effect.

조직(Organizations): AI 시스템이 지능적으로 작업을 할당하고, 공동으로 작업하고, 팀이나 조직과 유사하게 복잡한 작업을 완료하여 2보다 큰 1+1 효과를 달성할 수 있는 AGI의 마지막 단계입니다.

If ChatGPT is at the first stage mentioned above, then the recently launched reasoning model o1 can certainly be classified into the second stage. The o1 model performs almost at the level of a PhD student in handling complex subjects like materialized biology. In the field of mathematics, it achieved an astonishing 83% accuracy rate in the International Mathematical Olympiad (IMO) exam, while GPT-4o could only correctly solve 13% of the problems.

ChatGPT가 위에서 언급한 첫 번째 단계에 있다면 최근 출시된 추론 모델 o1은 확실히 두 번째 단계로 분류될 수 있습니다. o1 모델은 구체화된 생물학과 같은 복잡한 주제를 다루는 데 있어서 박사 과정 학생 수준과 거의 비슷합니다. 수학 분야에서는 국제수학올림피아드(IMO) 시험에서 놀라운 83%의 정확도를 달성한 반면, GPT-4o는 문제의 13%만 정확하게 풀 수 있었습니다.

However, while users' attention is still focused on second-stage models like o1, OpenAI has quietly extended its "tentacles" into the third stage: Agents. OpenAI is positioning AI Agents as the next "trump card," as the Next Big Thing, steadily moving forward with a clear release date set for 2025.

그러나 사용자의 관심은 여전히 ​​o1과 같은 2단계 모델에 집중되어 있는 반면 OpenAI는 조용히 "촉수"를 3단계인 에이전트로 확장했습니다. OpenAI는 AI 에이전트를 차세대 "트럼프 카드", 차세대 빅 씽(Next Big Thing)으로 자리매김하고 2025년을 명확한 출시일로 정하고 꾸준히 전진하고 있습니다.

"Agents will be the next major breakthrough" ------ OpenAI CEO Sam Altman

"에이전트는 차세대 혁신이 될 것입니다." ------ OpenAI CEO Sam Altman

"Letting GPT autonomously execute tasks will be a major focus next year" ------ OpenAI CPO Kevin Weil

"GPT가 자동으로 작업을 실행하도록 하는 것이 내년의 주요 초점이 될 것입니다." ------ OpenAI CPO Kevin Weil

Next year, AI Agents will become the focal point of competition among various AI giants, with OpenAI facing strong competitors, including Anthropic's Computer Use and Google's upcoming AI Agent named Jarvis, set to launch in December.

내년에는 AI 에이전트가 다양한 AI 거대 기업들 사이에서 경쟁의 중심이 될 것이며 OpenAI는 Anthropic의 Computer Use와 12월 출시 예정인 Google의 곧 출시될 AI 에이전트인 Jarvis를 포함한 강력한 경쟁자에 직면하게 될 것입니다.

Recently, Bloomberg reported that OpenAI plans to release an AI Agent tool named Operator in January, capable of autonomously completing tasks on a computer under user instructions, such as writing code and booking itineraries.

최근 블룸버그는 OpenAI가 코드 작성, 일정 예약 등 사용자 지시에 따라 컴퓨터에서 자동으로 작업을 완료할 수 있는 Operator라는 AI 에이전트 도구를 1월에 출시할 계획이라고 보도했습니다.

It seems that the AI Agent framework Swarm, launched by OpenAI a month ago, is just an appetizer, with numerous real-world work and life use cases waiting for OpenAI and developers to implement. For example,

한 달 전 OpenAI가 출시한 AI Agent 프레임워크 Swarm은 OpenAI와 개발자가 구현하기를 기다리는 수많은 실제 작업 및 생활 사용 사례가 있는 전채요리인 것 같습니다. 예를 들어,

2. AI Agent + Crypto, where to start?

2. AI 에이전트 + 암호화폐, 어디서부터 시작할까?

The productivity revolution brought by AI Agents will gradually permeate various industries, leading to higher efficiency, better services, and personalized experiences.

AI 에이전트가 가져오는 생산성 혁명은 점차 다양한 산업에 침투하여 효율성 향상, 서비스 향상, 개인화된 경험으로 이어질 것입니다.

In the crypto world, it seems that the current Crypto is inseparable from finance, so the most natural starting point for on-chain AI Agents is DeFi, but first, AI must gain financial autonomy. Traditionally, AI faces many restrictions in financial activities, such as being unable to open bank accounts and lacking legal identity. In the Crypto world, registering an on-chain identity and wallet for AI Agents is a very natural thing. We can pre-install crypto wallets and smart contracts, set spending limits, execute transactions, and manage funds, granting AI Agents financial autonomy.

암호화폐 세계에서는 현재의 암호화폐가 금융과 불가분의 관계에 있는 것으로 보이므로 온체인 AI 에이전트의 가장 자연스러운 출발점은 DeFi이지만 먼저 AI가 금융 자율성을 확보해야 합니다. 전통적으로 AI는 은행 계좌 개설이 불가능하고 법적 신원이 결여된 등 금융 활동에 많은 제약을 받았다. 암호화폐 세계에서 AI 에이전트를 위한 온체인 ID와 지갑을 등록하는 것은 매우 자연스러운 일입니다. 암호화폐 지갑과 스마트 계약을 사전 설치하고, 지출 한도를 설정하고, 거래를 실행하고, 자금을 관리하여 AI 에이전트에 재정적 자율성을 부여할 수 있습니다.

When AI Agents possess both autonomous decision-making capabilities and financial autonomy, the question of "what can they do" suddenly opens

AI 에이전트가 자율적인 의사결정 능력과 재정적 자율성을 모두 갖게 되면 '그들은 무엇을 할 수 있는가'라는 질문이 갑자기 떠오른다.