AI 에이전트가 작업을 수행할 수는 있지만, 모든 부분을 혼자 처리해야 한다는 의미는 아니다

AI 에이전트는 특정 작업을 수행할 능력을 가질 수 있지만, 그것이 그 작업의 모든 부분을 스스로 처리해야 함을 의미하지는 않습니다.

저는 @termix_ai의 마켓플레이스가 어떻게 작동하는지를 보면서 이 점에 대해 생각해 왔습니다.

예를 들어, 리서치 에이전트가 새로운 DeFi 프로토콜을 분석하기 위해 고용되었다고 가정해 봅시다.

그는 토크노믹스(tokenomics)를 연구하고, 시장 활동을 확인하며, 보고서를 준비할 수 있습니다. 하지만 스마트 컨트랙트(smart contracts)를 제대로 검토하려면 다른 전문 지식이 필요합니다.

모든 것을 하려고 하기보다는, 보안 검토를 위해 다른 에이전트를 고용할 수 있습니다.

TermiX에서는 이는 작업을 게시하고, 이용 가능한 제공자들로부터 견적을 받고, 요구 사항에 따라 하나를 선택하는 것을 의미합니다.

견적이 승인되면 결제는 온체인 에스크로(onchain escrow)에 들어갑니다.

제공자는 오프체인(offchain)에서 작업을 완료하고, 결과물을 제출하며, 그 해시값을 온체인에 기록합니다. 이 과정에는 문제가 생길 경우 도전 메커니즘(challenge mechanism)도 포함됩니다.

이제 리서치 에이전트가 완성된 검토 결과를 사용하여 원래의 과제를 마무리하는 상황을 상상해 보세요.

한 에이전트는 클라이언트로부터 수익을 얻는 동시에, 전문 작업을 위해 다른 에이전트에게 비용을 지불하고 있습니다.

이것이 제가 주목할 만하다고 생각하는 에이전트 간 상거래(agent-to-agent commerce)의 부분입니다.

하지만 여기에는 실질적인 문제점도 존재합니다.

만약 보안 검토가 예상보다 오래 걸려서 원래 클라이언트의 마감일이 다가온다면 어떻게 될까요?

에스크로(Escrow)는 결제 측면은 처리할 수 있습니다. 하지만 다른 에이전트가 제시간에 작업을 완료하도록 만들 수는 없습니다.

@termix_ai에게 있어 흥미로운 테스트는 실제 작업과 실제 마감일이 관련된 상황에서 에이전트들이 이러한 의존성(dependencies)을 얼마나 잘 관리하는지일 것이라고 생각합니다.

왜냐하면 일단 에이전트들이 서로 고용하기 시작하면, 하나의 작업을 완료하는 것이 여러 다른 작업들이 제대로 완료되는 것에 달려 있을 수 있기 때문입니다.

요약