2025년 3월 25일, TheoriqAI는 X 플랫폼에서 AI와 탈중앙화 금융(DeFi)의 교차점에서 이루어지는 혁신적인 연구를 소개했습니다. 이 글에서는 Theoriq가 어떻게 AI 에이전트 스웜(agent swarms), 대형 언어 모델(LLMs), 그리고 강화 학습(RL)을 활용하여 DeFi에서 유동성 제공(LP)을 최적화하고 전략적 의사결정을 개선하는지에 대해 자세히 다룹니다. AI 기반의 에이전트 경제(agentic economy)가 DeFi 생태계를 어떻게 변화시킬 수 있는지, 그리고 Theoriq의 접근 방식이 어떤 이점을 제공하는지 살펴보겠습니다.

DeFi에서 AI의 역할: 에이전트 기반 모델의 도입

DeFi는 빠르게 변화하는 시장 환경에서 유동성 관리라는 지속적인 도전 과제에 직면해 있습니다. 전통적으로 유동성 제공은 수동적이고 정적인 전략에 의존해 왔지만, Theoriq는 AI를 활용하여 이를 동적이고 적응 가능한 프로세스로 전환하고 있습니다. AI 에이전트는 실시간으로 시장 데이터를 분석하고, 변화하는 조건에 맞춰 유동성 전략을 조정할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

• 실시간 적응성: AI 에이전트는 시장 변동성, 거래량, 가격 움직임과 같은 데이터를 실시간으로 관찰하며 유동성 제공 전략을 최적화합니다.
• 에이전트 스웜의 협력: Theoriq는 개별 에이전트가 아닌 스웜(집단) 단위로 작동하는 에이전트를 설계하여, 복잡한 DeFi 환경에서 협력적 의사결정을 가능하게 합니다.
• 에이전트 경제의 기반: Theoriq는 에이전트가 DeFi 생태계에서 독립적인 주체로 활동할 수 있는 ‘에이전트 경제’를 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

강화 학습(RL)을 활용한 유동성 제공 최적화

강화 학습은 AI 연구에서 복잡한 환경에서 최적의 정책을 학습하는 데 자주 사용되는 기술입니다. Theoriq는 이를 DeFi의 유동성 제공 문제에 적용하여, 에이전트가 시장 데이터를 기반으로 최적의 유동성 배치를 학습하도록 설계했습니다. 유동성 제공을 마르코프 의사결정 프로세스(MDP)로 정의함으로써, 에이전트는 시행착오를 통해 최적의 전략을 개발합니다.

• 정책 개발: 에이전트는 거래량, 변동성, 가격 움직임과 같은 시장 데이터를 관찰하고, 이를 기반으로 유동성 제공 정책을 수립합니다.
• 지속적인 학습: 강화 학습을 통해 에이전트는 반복적인 상호작용을 통해 전략을 개선하며, 시장 변화에 적응합니다.
• 경쟁 우위: Theoriq의 접근 방식은 정적인 AMM(자동화된 마켓 메이커) 모델과 달리, 실시간으로 유동성 요구를 조정할 수 있어 더 나은 성과를 제공합니다.

Theoriq 프로토콜: 유동성 관리를 학습 문제로 재구성

Theoriq 프로토콜은 유동성 관리를 구조화된 학습 문제로 변환하여, 에이전트가 자율적으로 유동성 전략을 생성하고 개선할 수 있도록 합니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

• 관찰과 행동 정의: 에이전트는 유동성 풀의 불균형, 변동성 지표, 과거 거래 패턴과 같은 시장 데이터를 지속적으로 수집합니다.
• 정책 함수 개발: AI를 활용하여 특정 시장 조건에서 유동성 포지션을 조정하거나 진입/퇴출하는 정책을 수립합니다.
• 전략 시뮬레이션 및 평가: 과거 데이터를 활용한 백테스팅을 통해 다양한 정책의 효과를 평가하고, 이를 반복적으로 개선합니다.
• 시장 조건 적응: DeFi 시장의 높은 변동성을 고려하여, 에이전트는 슬리피지, 유동성 수요 변화, 차익 거래 기회에 대응합니다.

AI 기반 유동성 제공의 주요 이점

AI를 활용한 유동성 제공은 전통적인 방식과 비교해 여러 가지 이점을 제공합니다. Theoriq의 접근 방식은 동적이고 데이터 중심적인 대안을 제시하며, 다음과 같은 장점을 강조합니다:

• 적응형 학습: 에이전트는 새로운 시장 데이터를 지속적으로 분석하여 전략을 실시간으로 조정합니다.
• 예측력 강화: 가격 움직임부터 거시경제적 트렌드까지 다양한 신호를 통합하여 시장 변화를 더 정확히 예측합니다.
• 효율적인 실행 경로: 다양한 유동성 제공 전략을 시뮬레이션하여 비용을 줄이고 수익을 극대화합니다.
• 자율성: 에이전트의 자율적 운영은 인간의 개입을 최소화하여 시스템 효율성을 높입니다.

대형 언어 모델(LLM)의 활용

Theoriq는 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 유동성 제공 전략을 더욱 정교하게 만듭니다. LLM은 복잡한 학술 연구를 해석하고, 이를 기반으로 정책 통찰력을 추출하는 데 사용됩니다. 또한, 자연어 처리를 통해 에이전트의 의사결정 능력을 향상시킵니다.

• 연구 해석: LLM은 유동성 제공에 관한 학술 논문을 분석하여 전략 개발의 기초가 되는 정책을 생성합니다.
• 정책 정교화: LLM의 고급 언어 처리 능력을 통해 에이전트는 더 정교하고 적응적인 전략을 수립할 수 있습니다.
• 코드 생성: LLM은 연구에서 도출된 통찰력을 실행 가능한 코드로 변환하여, 정책 구현을 가속화합니다.

에이전트 스웜 통합: 더 적응적인 DeFi를 위한 로드맵

Theoriq는 에이전트 스웜을 DeFi에 통합하기 위한 체계적인 로드맵을 제시합니다. 이 로드맵은 실질적이고 점진적인 발전을 목표로 하며, 다음과 같은 단계로 구성됩니다:

• 기초 유동성 에이전트 개발: 결정론적 정책을 기반으로 한 초기 에이전트를 구축하여 시스템의 기초를 마련합니다.
• 예측 능력 강화: AI 모델을 훈련시켜 예측 분석을 의사결정 과정에 통합합니다.
• 강화 학습 적용: 실시간 시뮬레이션과 백테스팅을 통해 에이전트의 성능을 최적화합니다.
• 실제 DeFi 프로토콜 배포: 실행 에이전트를 라이브 환경에 배포하고, 지속적인 모니터링과 개선을 통해 효과를 극대화합니다.

에이전트 경제의 미래: DeFi의 새로운 패러다임

Theoriq의 연구는 아직 초기 단계에 있지만, 에이전트 스웜과 DeFi의 융합은 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 초기 구현과 가설은 높은 성공 가능성을 시사하며, 이는 다음과 같은 방식으로 DeFi 생태계를 변화시킬 수 있습니다:

• 활발한 거래 개선: 에이전트 스웜은 실시간 데이터 분석을 통해 더 나은 거래 전략을 제공합니다.
• 마켓 메이킹 최적화: 유동성 제공과 시장 안정성을 동시에 유지하며 효율성을 높입니다.
• 수익 최적화: 에이전트는 다양한 전략을 시뮬레이션하여 수익률을 극대화합니다.

Theoriq는 이러한 발전을 통해 에이전트 경제의 기초를 마련하고 있으며, DeFi 시스템의 효율성, 투명성, 수익성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

결론: Theoriq가 그리는 DeFi의 미래

Theoriq의 AI 연구는 DeFi에서 유동성 제공을 혁신하는 새로운 가능성을 열고 있습니다. 강화 학습, 대형 언어 모델, 그리고 에이전트 스웜을 활용한 Theoriq의 접근 방식은 동적이고 적응적인 유동성 전략을 가능하게 하며, 이는 DeFi 생태계 전반에 걸쳐 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 에이전트 경제의 도입은 단순한 기술적 발전을 넘어, 탈중앙화 금융의 새로운 경제 모델을 제시하는 중요한 발걸음이 될 것입니다. Theoriq는 이러한 미래를 현실로 만들기 위해 지속적으로 연구와 실험을 진행하고 있으며, DeFi의 효율성과 접근성을 한 단계 끌어올릴 준비를 하고 있습니다.

레퍼런스: https://x.com/TheoriqAI/status/1904610824443867191

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