[이지 인사이트] AI 에이전트의 잠재력 극대화: 탈중앙화, 보안 및 상호 운용성에 대한 Theoriq의 접근 방식

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[이지 인사이트] AI 에이전트의 잠재력 극대화: 탈중앙화, 보안 및 상호 운용성에 대한 Theoriq의 접근 방식

코인이지

2024.10.07 15:22:32

ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 AI 기능을 재편했습니다. 그러나 AI 사용이 확대됨에 따라 잘못된 정보 생성, 컨텍스트 부족, 다단계 추론 어려움 등 이러한 범용 모델의 한계가 분명해지고 있습니다. 이러한 문제로 인해 LLM은 일관되게 고품질의 안정적인 결과를 제공하지 못합니다.

이를 해결하기 위해 AI 개발은 특수화에 중점을 두어 인간 지능을 반영하기 시작해야 합니다. LLM 개발은 많은 도메인에서 특정 기능을 수행하기 위해 AI 기능을 활용하는 소프트웨어 형태인 AI 에이전트 역할에 더욱 특화되도록 재조정되어야 합니다.

최근 우리는 “Wen Agents?”라는 제목의 기사를 통해 AI 에이전트가 새로운 기술 분야로 부상할 가능성을 살펴보았습니다. 이 기사는 AI 에이전트가 어떻게 개발될 것인지, 그리고 이러한 에이전트들이 다중 에이전트 시스템(Theoriq에서 AI 집단이라고 부르는 시스템)에서 협력해야 할 필요성이 증가하고 있는지에 대한 주요 통찰력을 제공했습니다. 또한 Web3를 활용하여 이러한 시스템을 개발하면 탈중앙화, 커뮤니티 거버넌스 및 개방형 혁신과 같은 원칙이 도입되어 보다 공평한 AI 개발이 가능해지는 방식에 대해서도 논의했습니다.

전체 기사를 다시 읽으려면 여기를 클릭하십시오.

Web3 이상에서 에이전트 집단을 구성, 평가 및 성장시키기 위해서는 위에서 언급한 한계와 포괄적인 개발을 방해하는 추가적인 과제에 직면하게 될 것입니다. 이러한 주요 과제 중 일부는 다음과 같습니다.

구성 가능성 및 상호 운용성: 현재 AI 모델은 통신, 데이터 공유 및 협업에 어려움을 겪고 있어 단편적이고 이질적인 시스템을 만들어냅니다.
평가 및 최적화: 특정 작업에 가장 적합한 AI 에이전트를 측정, 평가 및 선택하는 방법이 제한적입니다.
안전 및 보안: 악의적인 에이전트와 의도하지 않은 결과로 인해 AI 에이전트에 대한 신뢰가 훼손될 수 있습니다.
탈중앙화 및 포괄성: AI 개발의 집중화가 AI 개발 및 접근성에 악영향을 미친다는 것을 대다수에게 납득시키는 것입니다.

각 주제는 고유한 과제를 제시하며, 이러한 과제를 해결하기 위해 Theoriq는 AI 에이전트의 생성, 발견 및 상호 작용을 가능하게 하는 모듈식, 구성 가능하며 커뮤니티 허가를 받은 탈중앙화 프로토콜을 개발했습니다. 이 접근 방식은 각 과제를 통합된 방식으로 해결합니다. 이 블로그에서는 이러한 각 과제를 자세히 살펴보고 Theoriq 프로토콜이 실제로 이를 어떻게 해결하는지 설명합니다.

구성 가능성 및 상호 운용성 — AI 에이전트 프리미티브 표준화

LLM 분야는 비교적 초기 단계이지만 AI 에이전트 제작자를 위한 다양한 도구 및 프레임워크가 이미 존재하며, 그 결과 다양하고 이질적인 AI 환경이 조성되었습니다. 이러한 다양성은 혁신을 장려하지만, 이러한 에이전트를 응집력 있는 시스템에 통합하려고 할 때 상당한 어려움을 야기하기도 합니다. 데이터 형식, 통신 프로토콜 및 운영 로직의 차이는 효과적인 상호 운용성을 위한 장벽을 만들어 AI 에이전트 간의 협업 및 구성 가능성을 지원하는 공통 레이어의 필요성을 강조합니다.

또 다른 주요 과제는 표준화된 프로토콜 및 인터페이스의 부재입니다. 이러한 프로토콜이 없으면 개발자는 각 통합을 위해 맞춤형 솔루션을 계속 만들어 복잡성을 높이고 효율성을 떨어뜨릴 것입니다. 표준화된 프로토콜을 사용하면 통합이 단순화되어 에이전트가 훨씬 쉽게 통신하고, 데이터를 공유하고, 트랜잭션을 수행하고, 작업을 조정할 수 있습니다. 이러한 표준이 없으면 다중 에이전트 시스템 개발은 단편적이고 노동 집약적으로 유지되어 원활한 협업을 저해할 것입니다.

Theoriq는 표준화된 에이전트 프리미티브, 모듈식 설계 및 상호 운용 가능한 프레임워크를 제공하여 에이전트가 효과적으로 통합 및 협업할 수 있도록 함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 에이전트 간 통신 및 협업은 에이전트 기능을 지정하는 공식 인터페이스인 “동작” 및 “무허가 확장성”과 같은 혁신적인 개념의 통합을 통해 촉진되며, 둘 다 에이전트가 함께 더 효율적으로 작업하고 발전할 수 있도록 보장합니다.

평가 및 최적화 — 강력한 메커니즘 및 최적화

다양한 시스템이 잘 통합되어 있어도 상호 작용의 복잡성으로 인해 개별 에이전트 및 집단의 성능을 정확하게 평가하고 최적화하기 어려울 수 있습니다. 작업 및 조건이 끊임없이 변화하는 역동적인 실제 환경에서 에이전트를 평가하면 또 다른 복잡성이 추가됩니다.

사용자는 어떤 에이전트가 신뢰할 수 있고 필요한 작업을 효율적으로 완료하는지 어떻게 측정해야 할까요? 이 요청을 정확하게 평가하기 위해 어떤 방법과 지표를 개발해야 할까요?

에이전트는 먼저 작업 완료, 응답 시간, 리소스 활용 및 정확도와 같은 좁게 정의된 지표와 객관성, 공정성 또는 단순 선호도와 같은 보다 질적인 지표에 대해 평가되어야 합니다. 정확한 평가를 위한 다음 단계는 사용자가 끊임없이 확장되는 선택 항목 풀에서 최고의 에이전트를 평가하고 선택할 수 있도록 하는 강력한 메커니즘을 만드는 것입니다. Theoriq 프로토콜은 “평가자”를 사용하여 선호도 기반 평가, 스테이킹 메커니즘 및 인간 피드백의 조합을 기반으로 AI 에이전트를 분류하는 포괄적인 툴킷을 개발하고 통합했습니다.

다음 과제는 특정 작업에 가장 적합한 AI 에이전트를 찾았으면 이들을 어떻게 최적화된 집단으로 결합하느냐입니다.

Theoriq의 프로토콜은 에이전트 집단의 구성을 평가, 구성 및 개선하는 최적화 프로세스를 구현하는 곳입니다. 사용자는 개별적으로 가장 성능이 뛰어난 에이전트를 선택하는 대신 에이전트 조합의 성능을 추정하여 에이전트가 팀으로서 얼마나 잘 협력하는지 측정할 수 있어 고성능 집단 조합을 찾는 프로세스 속도를 크게 높일 수 있습니다.

안전 및 보안 — 에이전트 행동을 의도된 목적에 맞추기

시스템이 잘 최적화되어 있어도 복잡한 에이전트 상호 작용으로 인해 예상치 못한 위험이 발생할 수 있습니다. 시스템을 안전하게 유지하려면 악의적인 에이전트의 영향을 방지하고 줄이는 것이 중요합니다.

Theoriq는 커뮤니티 기반 표준, 스테이킹 및 슬래싱 메커니즘을 사용하여 악의적인 행위를 방지함으로써 안전과 보안에 중점을 둡니다. 또한 이러한 규칙을 위반할 경우 금지 조치도 있습니다. 평가자는 에이전트의 행동이 의도된 목적과 일치하는지 확인하기 위해 데이터 기반의 변경 불가능하고 검증 가능한 검사를 제공함으로써 거버넌스에 중요한 역할을 합니다. 이러한 단계는 생태계 내 투명성, 보안 및 책임성을 유지하여 AI 에이전트 상호 작용 및 협업을 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 환경을 조성하는 데 중요합니다.

탈중앙화 — 개발 및 소유권의 공평한 분배

우리는 협력적인 AI 에이전트가 미래 경제에 지대한 영향을 미칠 것이라고 믿으며, 이러한 영향이 광범위하고 유익하게 되도록 하려면 개발 과정에 Web3에서 가능한 탈중앙화 기능을 통합해야 합니다. 현재 AI 시스템 개발은 폐쇄된 기업 환경에서 블랙박스 환경으로 개발되고 있습니다. 이로 인해 독점 기업 및 개발자에게만 접근성이 집중되어 경쟁이 제한되고 혁신이 억제됩니다.

따라서 AI 시스템의 개발, 제어 및 사용을 분산하는 데 어려움이 있습니다. 이러한 시스템이 잠재력을 최대한 발휘하려면 분산 소유권, 거버넌스, 투명성 및 접근성과 같은 탈중앙화의 이점을 설계 및 구현에 통합해야 합니다.

Theoriq는 강력한 AI 에이전트 보호를 위한 Web3 지원 보안 및 감사 가능성 및 효과적인 평판 시스템을 위한 변경 불가능한 기록을 통해 이미 프로토콜에 이러한 이점을 주입하고 있습니다. 탈중앙화 마켓플레이스는 개발자에게 공정한 참여 및 수익 창출 기회를 제공하여 포용성을 촉진합니다. 커뮤니티 거버넌스는 이해관계자가 프로토콜 개발에 영향을 미칠 수 있도록 투명성을 촉진하며, 향후 잠재적인 금융 계층은 스테이킹, 보상 및 거버넌스를 지원하여 생태계 내 협력 및 혁신을 장려함으로써 인센티브를 조정할 수 있습니다.

이러한 접근 방식은 다양한 사용 사례를 충족하고 사용자에게 실질적인 유틸리티를 제공하는 보다 실용적이고 공평하며 견고하고 안전한 AI 시스템을 만듭니다. Theoriq 프로토콜은 AI 제작자와 사용자가 복잡한 과제를 함께 해결하는 상호 운용 가능한 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 탈중앙화 생태계를 통해 이를 실현하고 있습니다.

결론

AI의 미래는 원활하게 협력하고 성능을 최적화하며 탈중앙화 프레임워크 내에서 안전하게 작동할 수 있는 특수 에이전트에 달려 있습니다. Theoriq은 상호 운용성, 최적화, 보안 및 탈중앙화라는 주요 과제를 해결하여 이러한 미래를 위한 길을 열고 있습니다. Web3 원칙과 혁신적인 프로토콜을 활용하여 Theoriq은 AI 에이전트가 진화하여 실질적인 유틸리티와 가치를 제공할 수 있는 견고하고 공평한 생태계를 조성하고 있습니다. 이러한 탈중앙화 접근 방식은 차세대 AI 혁신을 주도할 뿐만 아니라 모든 사람이 그 혜택을 누릴 수 있도록 보장할 것입니다.

위의 모든 개념은 여기에서 찾을 수 있는 Theoriq Litepaper에 자세히 설명되어 있습니다.

Theoriq 소개

Theoriq은 AI와 블록체인 기술을 통합하여 다중 에이전트 시스템을 관리하고 구축하는 최초의 탈중앙화 프로토콜입니다. 이 플랫폼은 상호 운용 가능하고 구성 가능하며 탈중앙화된 다이내믹 AI 에이전트 집단 생태계에 힘을 불어넣는 불가지론적 모듈식 기본 레이어를 중심으로 구축되었습니다.

Theoriq은 Hack VC, Foresight Ventures, Inception Capital, HTX Ventures 등 주요 투자자로부터 1,040만 달러 이상을 투자 받았으며 Google Cloud 및 NVIDIA를 포함한 주요 web3 및 web2 프로젝트와 적극적인 파트너십을 맺고 있습니다.

Theoriq을 통해 여러분은 단순히 네트워크의 일부가 아니라 커뮤니티, 개발자, 연구원 및 AI 애호가가 지능형 자율 시스템의 미래를 재편할 수 있도록 지원하는 운동의 일부가 됩니다.

레퍼런스: Unlocking AI Agents Full Potential: Theoriq’s Approach to Decent… — Theoriq AI (mirror.xyz)