챗봇은 텍스트를 반환하고, 경제 주체는 서명된 트랜잭션을 반환한다. 이 둘 사이의 거리가 더 나은 프롬프트가 아니다.

챗봇은 텍스트를 반환한다. 경제 주체(economic agent)는 서명된 트랜잭션을 반환한다. 이 둘 사이의 거리가 더 나은 프롬프트가 아니다. 그것은 정책 엔진(policy engine), 시뮬레이션 단계(simulation step), 그리고 Idempotency Key이다.

대부분의 'AI 에이전트 + 암호화폐' 데모는 이를 건너뛴다. 그들은 LLM에 개인 키를 넘겨주고 USDC 이동을 요청하며, 그 결과를 자율성(autonomy)이라고 부른다. 그러다가 모델은 멤풀 피드(mempool feed)에서 읽어온 토큰 이름에 의해 프롬프트 주입(prompt-injected)되고 재무부가 사라진다.

지루한 버전(boring version)을 만들어 보자.

Base를 선택하는 이유 (Why Base)

Chain ID 8453, 약 2초 블록 시간, 그리고 분수 센트 단위의 USDC 전송 비용. 마지막 숫자가 전체 논거다. 이더리움 메인넷(Ethereum mainnet)에서 $50 급여 지급액을 송금하는 데 $3가 들 수 있으니, 배치 처리하고 매월 정산해야 한다. Base에서는 행동당 정산이 가능하므로, 에이전트가 스케줄링되는 대신 반응적(reactive)일 수 있다. 저렴한 실행 비용은 각주가 아니라 설계 제약 조건이다.

지난 몇 달 동안 경험적으로 볼 때, Base에서 발생하는 ERC-20 전송액은 일반적으로 0.0010.05 gwei 베이스 수수료 + L1 데이터 수수료 사이이며, 현재 ETH 가격으로 환산하면 건당 $0.0004$0.004이다. 이것이 자율성을 위한 예산이다.

접촉을 견디는 아키텍처 (The architecture that survives contact)

세 개의 계층으로 구성된다:

1. Proposer — LLM. 신뢰할 수 없음(Untrusted). 의도 JSON(intent JSON)만 출력한다.
2. Policy — 세션 키를 가진 Base의 컨트랙트. 실제 지출 한도, 허용 목록(allowlist), 속도 제한을 보유한다.
3. Executor — 단순한 Python 프로세스. 서명하고, 시뮬레이션하며, 브로드캐스트하고, 재시도한다.

재무부 주소: 0x92Aff59709b03b9373b8fA887D24953D60fAd919

LLM은 이 주소의 키를 절대 볼 수 없다. LLM이 제안하고, 컨트랙트가 지출한다.

Proposer 출력 예시

{"action": "transfer", "token": "USDC", "to": "0x...", "amount_usdc": "1250.00", "memo": "vendor invoice 8841"}

엄격하게 파싱하세요. 알 수 없는 키는 거부합니다. to는 체크섬 처리되어야 하며 허용 목록에 있어야 합니다. Amount는 소수점 이하 6자리 이하의 Decimal이어야 합니다. 파싱에 실패하면 의도(intent)를 버리세요. 모델에게 수정하라고 요청하지 마세요. 그렇게 하면 나쁜 제안을 다시 시도할 기회만 얻게 됩니다.

서명 전 시뮬레이션

python
from web3 import Web3
...