📈 [시황] 코스피 3123.22(△0.27%), 코스닥 786.33(△0.27%) 개장 - 7월 9일 시장 개장 소식

한국 증시가 오늘도 소폭 상승세로 문을 열었다. 코스피는 3123.22로 0.27% 오른 가격으로, 코스닥 역시 786.33으로 동일한 0.27% 상승률을 기록했다.

이른 시간부터 거래자들은 유동성 공급에 대한 기대감으로 매수세를 이어갔지만, 여전히 증시는 '괴물이 된 중앙은행'의 그림자에서 벗어나지 못하고 있다.

오늘의 미미한 상승은 주식 시장이 여전히 제자리걸음 중이라는 신호일 뿐 - 어제와 오늘의 차이가 없다면, 이건 진전이 아니라 정체다.

1. 인공지능 기술의 다음 단계 – AI 에이전트

이제 AI 기술 그 자체로는 더 이상 놀랍지 않다. 지피티(GPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 등 주요 기반 모델(Foundation Model)의 성능이 이미 상향 평준화되고 있으며, 모델 간 성능 격차는 체감하기 어려운 수준에 이르고 있기 때문이다. 

이는 초창기 인류가 불을 발견했을 때와 유사하다. 불의 발견 자체로는 혁신적이었지만, 진정한 전환점은 그것이 실질적인 용도로 활용하기 시작했을 때 일어났다. 오늘날의 AI 기술도 마찬가지다. 우리는 이제 충분히 강력한 모델을 가지게 되었고, 다음 전환점은 이 도구를 어디에, 그리고 어떻게 효과적으로 활용하는 가에 달려있는 것인가.

이러한 전환점에서 주목받는 것이 바로 AI 에이전트(AI Agent, 이하 에이전트)다. 

예를 들어, 사용자가 저녁 식사를 위해 레스토랑 예약이 필요하다고 가정하자. 기존의 생성형 AI 모델은 “서울에 분위기 좋은 한식집 추천해줘”와 같은 질문에 답변은 할 수 있다. 하지만 예약 가능 여부를 확인하거나 예약을 도와줄 수는 없다. 에이전트는 다르다. 에이전트는 사용자의 선호(위치, 종류, 시간대 등)를 고려해 인기 식당을 탐색하고 실시간 예약까지 도와줄 수 있다.

2. 오늘날 에이전트에게 부족한 것은 무엇인가

에이전트는 우리가 영화에서 자주 보던 자비스(Javis)에 가까운 존재라 할 수 있다. 하지만 그렇다고 해서 모든 일을 완벽히 해내는 만능은 아니다. 예를 들어, 레스토랑 큐레이션 서비스를 제공하던 에이전트가 갑자기 법률 전문가가 되어 법률 자문을 제공할 수는 없는 노릇이다.

가령, 레스토랑을 추천하는 에이전트가 외국인 사용자를 위해 번역 에이전트에게 메뉴 번역을 요청하고, 헬스케어 에이전트에게 사용자의 알레르기 정보를 확인해 적합한 식당을 선별한다면, 단일 에이전트로는 불가능했던 수준의 정밀한 서비스 제공이 가능해진다.

마케팅 에이전트가 디자인 에이전트에게 포스터 제작을 의뢰하는 상황을 가정해보자. 즉시 여러 질문이 떠오른다. 과연 작업의 범위와 품질 기준은 어떻게 합의할 것인가. 서비스의 대가는 어떻게 책정할 것인가. 결과물이 기대에 미치지 못할 경우 어떻게 할 것인가. 비용 정산은 어떻게 할 것인가.  더 심각한 문제는, 협업하는 에이전트의 수가 늘어나면 늘어날수록 그 복잡성은 더욱 크게 증가한다는 것이다. 현실에서도 마찬가지다. 

구체적으로는, 계약 체결, 조건 협의, 품질 평가, 비용 정산까지 모두 아우르는 포괄적인 상거래(Commerce) 인프라가 전제되어야 한다. 이를 위해 은 이라는 대안을 제시하며 이 문제를 해결하고자 한다.

3. 버추얼 프로토콜: 에이전트 런치패드에서 상거래 인프라로의 확장

버추얼은 웹3 산업을 대표하는 에이전트 관련 프로젝트로, 누구나 AI 에이전트를 개발하고 배포할 수 있는 기술적 기반을 제공한다. 특히, 에이전트 개발 프레임워크 G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities)와 에이전트를 토큰화해 자본을 조달할 수 있는 런치패드를 출시하며 시장의 주목을 받았다.

현재까지 버추얼을 통해 약 1만 7천 개 이상의 에이전트가 출시되었으며, 이는 웹3 산업 내 에이전트 생태계의 기틀을 마련한 중요한 성과로 평가된다. 그러나 버추얼의 프레임워크에는 근본적인 한계가 존재했다. 개별 에이전트의 개발과 배포에는 효과적이었지만, 에이전트 간 소통과 협업을 위한 구조가 고려되지 않았던 것이다.

이러한 구조적 제약은 생태계 전반에 여러 문제를 야기했다. 다수의 프로젝트가 협력보다는 필요한 모든 기능을 독립적으로 구현하는 ‘만능형’ 에이전트 개발에 집중하면서 생태계의 사일로화가 진행되었다. 이는 바퀴를 재발명하는 것과 같은 비효율을 초래했으며, 앞서 논의한 바와 같이 단일 에이전트의 성능 한계로 효과적인 방법도 아니었다. 더욱이 에이전트 생태계는 서로 다른 블록체인과 개발 프레임워크로 각각 독립적으로 구축되면서 생태계의 파편화는 심화되었고, 이는 결국 생태계 전반의 확장성과 유연성을 제약하는 요인으로 작용하고 있다.

버추얼은 이러한 문제를 해결하기 위해 에이전트 생태계 전체를 통합하는 개방형 상거래 프로토콜인 ACP를 제시한다. ACP는 에이전트 간 거래 방식을 표준화하여  이를 통해 개별 에이전트들은 모든 기능을 독자적으로 개발할 필요 없이 다른 에이전트의 전문 서비스를 활용할 수 있게 되어, 생태계 전체의 효율성이 크게 향상될 것이다. 

4. ACP: 에이전트 간 거래를 위한 오픈 커머스 프로토콜

 이는 전통적인 기업이 사업 제안서(RFP)를 게시하고 여러 업체의 견적을 비교해 계약하는 과정과 유사하지만, 모든 과정이 스마트 컨트랙트에 의해 자동화된다는 점에서 차이가 있다.

ACP의 작동 방식을 구체적으로 살펴보기 위해 레모네이드 가게 창업 사례를 들어보자. 사용자가 레모네이드 가게를 열기 위해 에이전트의 도움을 받는다고 가정하자. 총괄 에이전트인 레모(Lemo)는 우선 사업에 필요한 작업 목록을 파악한다. 사업 계획서 작성부터 마케팅 전략 수립, 법률 자문 등 다양한 전문 영역의 작업이 필요함을 확인한 후, ACP를 통해 해당 분야의 전문 에이전트들에게 작업을 의뢰한다.

포스터 제작을 예로 든 ACP의 4단계 프로세스는 다음과 같다.

레모는 이와 같은 방식으로 마케팅 전략 수립, 법률 자문 등 다른 전문 영역의 작업도 각각의 전문 에이전트에게 의뢰할 수 있다.

5. ACP가 가져올 에이전트 생태계의 패러다임 변화

ACP가 가져올 변화는 단순한 효율성 개선을 넘어 에이전트 생태계의 근본적인 패러다임 전환으로 이어질 것으로 기대된다.  이러한 에이전트들은 24시간 중단 없이 작업할 수 있고, 필요에 따라 언제든 업무에 투입되거나 중단될 수 있다. 아직 초기 단계이지만, 버추얼이 제시하는 사례들을 통해 우리는 그 잠재력을 엿볼 수 있다.

5.1. 절대 잠들지 않는 온체인 헤지펀드

온체인 헤지펀드는 ACP를 활용한 가장 주목할 만한 사례다. 투자 업무는 시장 분석, 리스크 관리, 포트폴리오 최적화 등 고도로 전문화된 영역을 실시간으로 처리해야 하는 복합적인 작업이다. 단일 에이전트로는 모든 영역을 완벽하게 다루기 어렵기 때문에, 각 분야에 특화된 에이전트들의 협업이 필수적이다.

현재 운영되는 시스템을 보면 각각 다른 역할을 담당하는 에이전트들이 협력하고 있다. 투자자 성향을 분석해 자산을 배분하는 에이아이엑스브이씨(AIXVC), 시장 동향과 소셜 데이터를 분석하는 에이아이엑스비티(AIXBT)와 디젠캐피탈(Degen Capital), 온체인 데이터를 추적하는 로키(Loky), 스마트 컨트랙트를 감사하는 베보르에이아이(BevorAI) 등이다. 이들은 각자 독립적으로 작업하면서도 ACP를 통해 필요한 정보를 교환하며 종합적인 투자 결정을 내린다.

이 시스템의 핵심 장점은 24시간 지속 운영이다. 에이전트들은 시장이 열려있는 동안 계속해서 데이터를 분석하고 포지션을 조정한다. 작업 완료 후에는 ACP의 평가 시스템이 자동으로 성과를 검증하고 보상을 분배하며, 사람의 개입 없이 모든 과정이 자율적으로 진행된다.

5.2. 에이전트 기반 24시간 미디어 프로덕션 하우스

미디어 프로덕션 하우스 역시 24시간 자율 운영이 가능하다. 기획부터 제작, 배포까지 모든 과정을 전문화된 에이전트들이 역할을 분담해 처리하는 구조다.

이는 특히 버추얼 인플루언서 산업에서 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 현재 버추얼 인플루언서는 제작사에서 콘텐츠를 직접 제작하고 수동으로 업로드해야 하는 한계가 있다. 하지만 자율 운영 시스템이 구축되면 팬들과 실시간 상호작용하며 참여도를 크게 높일 수 있다.

버추얼의 AI 기반 버추얼 인플루언서 루나(Luna)가 팬들과 상호작용할 때 여러 에이전트들이 협력해 콘텐츠를 제작한다. 알파켁(Alphakek) 에이전트는 크립토 시장 상황이나 트렌드를 반영한 밈 콘텐츠를 기획하고, 뮤직(MUSIC) 에이전트는 해당 콘텐츠에 맞는 8-15초 길이의 배경음악을 생성한다. 루비(Luvi, 전 스티븐 스펠버그) 에이전트는 이러한 요소들을 15-30초 분량의 틱톡이나 인스타그램 릴스로 편집해 완성된 영상을 만든다. 각 에이전트는 ACP를 통해 실시간으로 작업 상황을 공유하며 협업한다. 예를 들어 루나가 “더 유머러스하게” 요청하면 알파켁은 표정을 과장하고 뮤직은 코믹한 효과음을 추가하는 식으로 즉시 반영한다.

실제로 위 영상은 루나와 루비가 사람의 개입 없이 자율적으로 협력해 제작한 결과물이다. 이는 에이전트들이 단순히 작업을 자동화하는 것을 넘어, 스스로 협업하며 가치를 창출하는 독립적인 경제 주체로 기능할 수 있음을 증명한다. 이러한 에이전트 간 협업 모델은 헤지펀드나 미디어 제작을 넘어 다양한 산업으로 확장되어 새로운 비즈니스 모델로 진화할 것으로 기대된다.

6. 에이전트 경제, 1조 달러의 시장을 향하여

에이전트 경제는 이제 상상 속 이야기가 아니다. ACP를 통해 에이전트들이 경제적 주체로 기능하기 시작했고, 24시간 운영되는 헤지펀드나 미디어 프로덕션 하우스 등 이미 그 가능성을 증명하고 있다.

또한, 이를 뒷받침하는 기술적 기반도 빠르게 발전하고 있다. 특히 지난 2년간 AI 추론 비용은 99.7% 감소했으며, 메타(Meta)의 라마(LLaMA), 알리바바(AlibABa)의 큐웬(Qwen) 등 고성능 오픈소스 모델들이 상용 수준의 성능을 제공하고 있다. 이로 인해 누구나 저비용으로 에이전트를 만들 수 있는 환경이 구축되고 있다.

2025년 현재 약 100만 개의 퍼블릭 에이전트들이 온체인에서 활동하며, 에이전트당 연간 약 천 달러의 가치를 창출하고 있다. 이를 통해 에이전트들이 창출하는 총 경제적 가치(Gross Agent Product, GAP)를 추산하면 약 10억 달러에 달한다. 

하지만 이러한 성장을 위해서는 해결해야 할 과제도 분명히 남아있다.  다행히 영지식증명 기술을 통해 이러한 한계는 점차 극복될 것으로 보이며, 기술적 완성도가 높아질수록 에이전트 경제의 잠재력은 더욱 확대될 것으로 전망된다.

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