블록체인 기반 디지털 혁신의 새로운 시대를 여는 AI 에이전트

인공지능(AI)과 블록체인 기술의 융합으로 새로운 디지털 변혁 시대가 열리고 있으며, 혁신을 통해 산업을 재편하고 있습니다.

Artificial intelligence (AI) agents are autonomous digital entities designed to perform tasks, make decisions, and execute transactions independently. When these agents leverage blockchain’s decentralized, secure infrastructure, they deliver unparalleled transparency, efficiency, and adaptability. This synergy is revolutionizing fields such as finance, supply chain management, and decentralized economies.

인공지능(AI) 에이전트는 작업을 수행하고, 결정을 내리고, 트랜잭션을 독립적으로 실행하도록 설계된 자율적인 디지털 엔터티입니다. 이러한 에이전트가 블록체인의 분산형 보안 인프라를 활용하면 비교할 수 없는 투명성, 효율성 및 적응성을 제공할 수 있습니다. 이러한 시너지 효과는 금융, 공급망 관리, 분산 경제 등의 분야에 혁명을 일으키고 있습니다.

In the cryptocurrency ecosystem, AI agents are AI-powered systems designed to perform specific tasks autonomously within blockchain environments. Utilizing large language models (LLMs) and machine learning (ML) algorithms, these agents analyze data, make decisions, and execute actions with minimal or no human intervention.

암호화폐 생태계에서 AI 에이전트는 블록체인 환경 내에서 특정 작업을 자율적으로 수행하도록 설계된 AI 기반 시스템입니다. 이러한 에이전트는 LLM(대형 언어 모델) 및 ML(기계 학습) 알고리즘을 활용하여 사람의 개입을 최소화하거나 전혀 사용하지 않고 데이터를 분석하고, 결정을 내리고, 작업을 실행합니다.

Unlike deterministic bots, which follow rigid, pre-defined rules, AI agents are probabilistic, adapting to patterns and trends for more intelligent, nuanced actions.

엄격하고 사전 정의된 규칙을 따르는 결정론적 봇과 달리 AI 에이전트는 확률론적이며 보다 지능적이고 미묘한 작업을 위해 패턴과 추세에 적응합니다.

The functionality of AI agents in blockchain can be distilled into four key steps:

블록체인에서 AI 에이전트의 기능은 네 가지 주요 단계로 정리될 수 있습니다.

1. Information Gathering: AI agents continuously collect data, such as token prices, news, and social media activity, often leveraging APIs, blockchain nodes, and oracles for real-time and historical data.

1. 정보 수집: AI 에이전트는 토큰 가격, 뉴스, 소셜 미디어 활동 등의 데이터를 지속적으로 수집하며 실시간 및 과거 데이터를 위해 종종 API, 블록체인 노드 및 오라클을 활용합니다.

2. Learning and Analyzing: This data feeds into AI/ML models, such as Long Short-Term Memory (LSTM) networks or reinforcement learning systems, to uncover patterns and make predictions.

2. 학습 및 분석: 이 데이터는 LSTM(장단기 기억) 네트워크 또는 강화 학습 시스템과 같은 AI/ML 모델에 공급되어 패턴을 발견하고 예측합니다.

3. Decision Making: Based on the analysis, the AI agent determines the optimal course of action.

3. 의사결정: 분석을 바탕으로 AI 에이전트가 최적의 행동 방침을 결정합니다.

4. Taking Action: Using blockchain interaction layers, the agent executes transactions, interacts with smart contracts, or performs other tasks autonomously.

4. 조치 취하기: 에이전트는 블록체인 상호 작용 레이어를 사용하여 트랜잭션을 실행하고 스마트 계약과 상호 작용하거나 기타 작업을 자율적으로 수행합니다.

AI agents operate through three primary components:

AI 에이전트는 세 가지 기본 구성 요소를 통해 작동합니다.

1. Data Input Layer: Collects blockchain and off-chain data via APIs and oracles like Chainlink.

1. 데이터 입력 레이어: Chainlink와 같은 API 및 오라클을 통해 블록체인 및 오프체인 데이터를 수집합니다.

2. AI/ML Layer: Houses trained models for predictive analytics, decision-making, and pattern recognition.

2. AI/ML 계층: 예측 분석, 의사 결정 및 패턴 인식을 위해 훈련된 모델을 수용합니다.

3. Blockchain Interaction Layer: Interfaces with smart contracts and ensures secure transaction execution via tools like Web3.js and Ethers.js.

3. 블록체인 상호 작용 계층: 스마트 계약과 인터페이스하고 Web3.js 및 Ethers.js와 같은 도구를 통해 안전한 거래 실행을 보장합니다.

AI agents are emerging as influential Key Opinion Leaders in the crypto world, surpassing human efficiency and objectivity. Unlike human KOLs, who may exhibit biases or hidden affiliations, AI agents rely on transparent, auditable on-chain data.

AI 에이전트는 인간의 효율성과 객관성을 뛰어넘어 암호화폐 세계에서 영향력 있는 주요 오피니언 리더로 부상하고 있습니다. 편견이나 숨겨진 소속감을 보일 수 있는 인간 KOL과 달리 AI 에이전트는 투명하고 감사 가능한 온체인 데이터에 의존합니다.

Their ability to operate 24/7 and engage with global audiences without fatigue makes them invaluable for real-time analysis, market predictions, and personalized user interactions.

연중무휴 24시간 운영하고 피로감 없이 전 세계 고객과 소통할 수 있는 능력은 실시간 분석, 시장 예측 및 개인화된 사용자 상호 작용에 매우 중요합니다.

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본 보도자료는 VRITIMES에도 게재되었습니다.