오픈레저(OpenLedger), 혁신적 인프라로 특화 AI 에이전트의 미래 개척

에이전트(Agents)는 지난해 인공지능(AI)이 주목받기 시작한 이후 웹3(Web3) 업계의 대표적인 화두로 떠올랐다. 모든 것은 두 AI 모델이 서로 대화를 주고받던 비공식 실험에서 시작됐고, 이는 결국 트위터 기반 에이전트 ‘트루스 터미널(Truth Terminal)’의 탄생으로 이어졌다.

이 에이전트는 이후 A16z의 공동 창업자인 마크 안드레센(Marc Andreessen)으로부터 비트코인 5만 달러 상당의 지원을 받았다. 해당 에이전트는 웹3 최초의 ‘AI 백만장자’가 되었고, GOAT 코인까지 출시했다.

이후 웹3의 에이전트 서사는 빠르게 확산됐다. 그러나 현실적으로 대부분은 트위터 상의 밈 수준, 페르소나를 부여한 봇이나 지갑 관리 프로그램에 불과했다. 하지만 이것이 AI 에이전트의 미래는 아니다.

AI 에이전트의 진정한 잠재력은 표면적 유행을 넘어서는 곳에 있다. 우리는 특화되고, 적응하며, 주도적으로 협업할 수 있는 새로운 형태의 디지털 노동자 출현을 바라보고 있다. 이를 실현하기 위해서는 현재 존재하는 수준 이상의 인프라가 필수적이다.

인간은 어떻게 사고하는가

인간은 복합적인 시스템을 통해 정보를 처리한다. 우선 감각 기관으로부터 입력을 받아들이고, 이는 뇌에서 처리된다. 뇌는 장기·단기·감정적 기억에 저장된 기존 지식과 경험을 참조해 패턴을 인식하고 결정을 내린다. 이후 뇌는 신체 기관에 신호를 보내 행동으로 이어지며, 결과에 따른 피드백은 다시 학습되어 패턴으로 저장된다.

오픈레저

AI 에이전트는 어떻게 작동하는가

AI 에이전트는 일반적으로 다음과 같은 절차를 따른다. 먼저 사용자의 질의나 명령을 입력받는다. 이 입력은 에이전트의 역할과 행동을 규정하는 시스템 프롬프트에 의해 가이드되는 대규모 언어모델(LLM)에 의해 처리된다. 이후 에이전트는 지식 기반에서 관련 정보를 탐색하며, 여기에는 외부 데이터를 검색하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이나 내부 메모리 사용이 포함된다.

오픈레저(OpenLedger)

처리된 정보를 바탕으로 적절한 행동을 결정하며, 선택된 행동은 특정 플랫폼이나 채널에서 실행된다. 예를 들어 트위터(X)에 글을 올리거나, 플랫폼 내 액션을 실행하거나, 웹앱을 통해 반응하는 방식이다.

에이전트는 자신이 취한 행동의 결과와 받은 피드백을 학습하며, 이를 메모리에 저장해 성능 향상에 활용한다. 현재 대부분의 구현에서는 사용자 피드백이 이 같은 학습의 핵심 요소로 작용한다.

오픈레저란 무엇인가

오픈레저(OpenLedger)는 분산형 신뢰 기반의 차세대 AI 블록체인 네트워크로, 누구나 데이터에 기여하고 협업할 수 있으며, 이에 따른 보상이 가능한 'Payable AI' 모델을 구축하고 있다.

오픈레저(OpenLedger)

오픈레저는 폴리체인 캐피탈, 보더리스 캐피탈, 파이널리티 캐피탈, 해시키를 포함한 주요 투자자들과 함께, Sreeram Kannan(아이겐레이어), 발라지 스리니바산, 산디프(폴리곤), Kenny(만타), Scott(깃코인), 아짓 트리파티(체인요다), Trevor 등 유명 엔젤 투자자들로부터 총 1천50만 달러(약 141억 원)의 투자를 유치했다. 커뮤니티 기반의 Echo 라운드도 포함됐다.

오픈레저는 무엇을 구축하고 있나

오픈레저는 차세대 특화 AI 에이전트를 위한 인프라를 구축하고 있다.

오픈레저(OpenLedger)

• 데이터넷(Datanets): 고품질의 도메인 특화 데이터를 분산형 네트워크로 제공, 에이전트가 필요한 정보에 효과적으로 접근할 수 있도록 한다.

• 모델 팩토리(Model Factory): AI 모델을 쉽고 빠르게 개발 및 튜닝할 수 있는 환경 제공, 특정 용도에 맞춘 에이전트 개발 지원.

• 오픈로라(OpenLoRA): 운영비를 99.9% 절감하고, 단일 GPU에서 1천 개 이상의 특화 AI 모델을 동시에 배포 및 서빙할 수 있는 기술로 확장성 극대화.

• 속성 증명(Proof of Attribution): 데이터 기여자가 공정하게 보상을 받을 수 있도록 하는 시스템, 투명하고 지속가능한 데이터 생태계 구축 지원.

오픈레저 테스트넷

오픈레저의 테스트넷은 플랫폼이 특화 AI 에이전트를 어떻게 지원할 수 있는지 잘 보여준다.

오픈레저(OpenLedger)

• 노드 수: 400만 개 이상

• 테스트넷 거래량: 170만 건 이상

• 테스트넷에서 개발된 모델 수: 50개 이상

• 활성 주소 수: 110만 개 이상

• 커뮤니티 참여자 수: 47만 명 이상

• 일일 활성 사용자 수: 55만 명 이상

이러한 수치는 오픈레저가 AI 에이전트 개발과 배포에 있어 얼마나 활발한 활동을 보여주고 있는지를 방증한다.

한국 내 오픈레저 노드

오픈레저(OpenLedger)

한국 내 오픈레저 노드는 네트워크의 글로벌 확장성과 처리 능력에 큰 기여를 하고 있다.
노드 요청량은 총 1억5천168만 건 이상으로, 국내에서 오픈레저 인프라에 대한 수요가 상당히 높음을 보여준다.

AI 에이전트의 개념은 단순한 트위터 봇이나 지갑 관리자 수준을 넘어, 전문성과 적응력, 협업 역량을 갖춘 새로운 디지털 노동자로 진화하고 있다. 오픈레저는 이러한 차세대 AI 에이전트들이 안정적이고 확장성 있는 인프라 위에서 운영될 수 있도록 기술적 기반을 제공한다는 점에서, AI와 블록체인 융합 시대를 선도하는 플랫폼으로 자리매김하고 있다.