[번역] 엘리자: Web3 친화적인 AI 에이전트 운영체제

초록

AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 핵심 두뇌로 사용해 사용자의 지시에 따라 작업 과정을 스스로 제어하고 결정하는 지능형 시스템입니다. LLM의 성능과 RAG, 텍스트-이미지/영상/3D 변환 등 다양한 확장 기능의 발전으로 AI 에이전트의 가능성이 크게 확장되어 그 능력이 계속 발전하고 있습니다.

하지만 AI와 Web3가 만나는 지점에서, Web3 서비스를 AI 에이전트 기능에 자연스럽게 연결할 수 있는 이상적인 에이전트 프레임워크는 아직 없습니다. 본 논문에서는 Web3 서비스 개발을 쉽게 만드는 최초의 오픈소스 Web3 친화적 에이전트 프레임워크인 엘리자를 소개합니다.

엘리자의 모든 부분은 사용자가 완전히 제어할 수 있는 일반 타입스크립트 프로그램이며, Web3(예: 블록체인 데이터 읽기와 쓰기, 스마트 컨트랙트 활용 등)와 자연스럽게 연결됩니다. 또한 엘리자 실행 환경의 주요 요소들을 실용적으로 구현해 안정적인 성능을 달성하는 방법을 보여줍니다. 우리의 코드는 elizaOS/eliza에서 확인할 수 있습니다.

1. 서론

AI가 빠르게 발전하는 환경에서, 대규모 언어 모델(LLM)을 핵심 두뇌로 하는 AI 에이전트 시스템의 등장은 중요한 전환점이 되었습니다. 이 지능형 시스템은 사용자 지시에 따라 작업 과정을 스스로 제어하고 결정할 수 있을 뿐 아니라, 복잡한 작업도 유연하게 처리할 수 있습니다.

RAG, 텍스트-이미지/영상/3D 도구 등 다양한 확장 기능과의 연결과 함께 LLM의 성능이 높아지면서 AI 에이전트(예: 오토GPT, 랭그래프, 카멜, 오픈AI 스웰, 미니체인)의 가능성이 크게 확장되었습니다. 새로운 기능이 매일 추가되고 개선되면서 이들의 능력은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다.

하지만 AI 기술의 큰 발전에도 불구하고, AI와 Web3가 만나는 지점에는 여전히 간극이 있습니다. Web3 영역에는 Web3 서비스를 생태계에 자연스럽게 통합하여 탈중앙화 AI의 혁신적 가능성을 충분히 발휘할 수 있는 이상적인 에이전트 프레임워크가 부족합니다.

이는 중요한 공백입니다. AI 에이전트와 Web3 기술의 성공적인 결합은 탈중앙화 서비스와 블록체인 네트워크를 이용하는 방식을 혁신할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 기술 발전의 혜택이 더 넓고 공정하게 분배되는 평등한 세상을 만들 수 있습니다.

본 논문에서는 이러한 간극을 해소하기 위해 설계된 최초의 오픈소스 Web3 친화적 에이전트 운영체제인 엘리자를 소개합니다. 엘리자는 Web3 서비스 개발을 가능하게 하고 이를 쉽게 만드는 첫 번째 플랫폼입니다.

엘리자의 모든 부분은 일반 타입스크립트 프로그램으로 만들어져 사용자가 완전히 제어할 수 있으며, 블록체인 데이터 읽기와 쓰기, 스마트 컨트랙트 활용 등 Web3 기능과 자연스럽게 연결됩니다. 또한 엘리자 실행 환경의 주요 요소들의 구현 방식을 살펴봅니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이, 이러한 요소들이 조화롭게 작동하여 Web3 서비스의 계속 변화하는 요구사항에 맞춰 유연성을 유지하면서도 안정적인 성능을 달성하는 방법을 설명합니다. AI와 Web3의 통합 과제를 해결함으로써, 엘리자는 사용자의 상상력만큼 무한한 가능성을 가진 새로운 기술 시대의 선두에 서 있습니다.

2. 배경

• 탈중앙화 트레이딩 봇: 암호화폐와 Web3 세계의 핵심에는 토큰 전송, 신규 토큰 발행(TGE) 참여, NFT 민팅, 탈중앙화 거래소(DEX)를 통한 토큰 스왑 같은 거래 기능이 있습니다. 이더리움, 솔라나, 베이스 등의 블록체인이 늘어나면서 여러 체인에서 투자 포트폴리오를 관리하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 개인 투자자들은 포트폴리오를 관리하고 스마트한 운용과 거래를 할 수 있는 시스템이 필요합니다. GMGN, 덱스스크리너, 불엑스 같은 플랫폼이 이러한 필요를 상당 부분 채워주고 있지만, 맞춤형 요구사항이 있는 중급 이상 사용자에게는 이런 기본 기능만으로는 부족할 수 있습니다.
• 비즈니스 인사이트: 블록체인 데이터 자체에는 트레이더들의 의사결정에 필요한 중요한 정보가 풍부합니다. 토큰 홀더 수의 변화, 토큰 가격, 시가총액, TVL(총 예치 자산)과 같은 기본 지표부터 고래 계정의 비율, 마켓메이커 스타일, 캔들스틱 패턴과 같은 고급 지표까지, 이러한 정보들은 다양한 유형의 암호화폐 투자자들에게 실질적인 도움이 됩니다. AI 에이전트의 등장으로 블록체인의 복잡한 데이터를 투자자들의 현명한 의사결정을 돕는 양질의 인사이트로 구조화할 수 있게 되었습니다. 하지만 데이터 인텔리전스를 추출하는 것은 어려운 작업이며, 일반적인 AI 에이전트 프레임워크를 사용하려면 높은 수준의 전문성이 필요합니다. 따라서 이를 위한 Web3 네이티브 AI 에이전트 프레임워크가 시급합니다.
• 상호작용: Web3 산업에서 트위터, 디스코드, 파캐스터와 같은 소셜 미디어 플랫폼은 사용자와의 연결, 최신 정보 획득, 거래 결정에 필수적입니다. 점점 더 많은 KOL(영향력 있는 의견 지도자)들이 이러한 플랫폼에 모이면서, 그들이 전하는 정보는 더욱 복잡해지고 파편화되고 있습니다. 유의미한 인사이트를 얻고 KOL의 신뢰성을 객관적으로 평가하는 것은 트레이더들의 공통된 과제입니다. 이상적인 에이전트는 사용자가 방대한 정보를 필터링하여 정보 과부하를 피하고 가치 있는 정보를 추출하며, 다른 사용자나 에이전트와의 소셜 미디어 상호작용에서 실질적인 중개자 역할을 수행할 수 있어야 합니다.