보도자료. AI 에이전트가 주류 화두가 되기 훨씬 전부터 자동화는 웹3의 필수 요소였습니다. 봇들은 이미 블록체인 네트워크 전반에서 거래를 수행하고, 인센티브를 획득하며, 시장을 모니터링하고, 보상을 놓고 경쟁해 왔으며, 종종 생태계 내에서 가장 활발한 참여자 중 하나가 되기도 했습니다.
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오디에라: 에이전트 네이티브 경제가 웹3의 다음 진화 단계가 될 수 있는 이유

그러나 막대한 영향력에도 불구하고, 이러한 행위자들은 제대로 고려된 적이 없었습니다. Web3는 그 이전의 대부분의 디지털 시스템과 마찬가지로, 거의 검토되지 않을 정도로 근본적인 가정, 즉 '참여자는 인간이다'라는 전제 위에 구축되었습니다. 이 가정은 신원 시스템, 인센티브 메커니즘, 거버넌스 모델, 플랫폼 설계 등 모든 것을 형성했습니다. 자동화는 용인되거나 때로는 환영받기도 했지만, 시스템이 공식적으로 고려해야 할 요소로 취급된 적은 거의 없었다. 하지만 지금은 상황이 변하고 있으며, 그 속도는 대부분의 사람들이 예상했던 것보다 훨씬 빠르다.
아무도 고려하지 않았던 참여자들
대부분의 블록체인 네트워크가 실제로 어떻게 운영되는지 자세히 살펴보면, 가격 차이를 이용한 차익 거래, 유동성 보상을 위한 경쟁, 정보 피드 큐레이션, 인간이 따라갈 수 없는 속도로 거래를 조정하는 등 업무의 상당 부분을 자동화된 주체들이 수행하고 있음을 알 수 있다.
이상한 점은 이러한 참여자들이 자신들이 영향을 미치는 시스템 내에서 일반적으로 공식적인 지위를 갖지 못한다는 사실이다. 이들은 신원을 가지고 있지 않으며, 인정받는 역할도 없고, 일종의 구조적 공백 상태에 존재한다. 결과를 형성할 만큼 영향력은 크지만, 그들을 규율하는 규칙에는 존재하지 않는 것이다.
이는 지속적인 불일치를 초래합니다. 참여 규칙이 인간을 위해 설계되었으나 활동의 대부분이 자동화에 의해 주도될 때, 시스템은 의도된 방식과는 다르게 작동하게 되며, AI 에이전트의 역량이 커질수록 이러한 격차는 더욱 벌어집니다. 오늘날의 자율 에이전트를 단순한 자동화와 진정으로 구분 짓는 것은 '반복적 추론' 능력입니다. 즉, 결과를 평가하고, 전략을 조정하며, 매 단계마다 지시를 받지 않아도 목표를 향해 계속 나아가는 능력입니다.
우리는 더 이상 단순한 전략을 실행하는 스크립트에 대해 이야기하는 것이 아닙니다. 우리는 콘텐츠를 생성하고, 사용자와 상호작용하며, 상황에 맞는 결정을 내리고, 스스로 활동을 조율하는 시스템에 대해 이야기하고 있습니다. 생태계가 자동화를 무시한 것은 그 규모가 작았기 때문이 아닙니다. 자동화를 인정하는 것이 몇 가지 근본적인 가정을 재고해야 했기 때문에 무시했던 것입니다.
도구와 참여자의 구분
AI에 대한 대부분의 논의는 여전히 능력에 관한 질문을 중심으로 이루어집니다. 코드를 작성할 수 있을까? 커뮤니티를 관리할 수 있을까? 음악을 작곡할 수 있을까? 이러한 질문들은 중요하지만, 궁극적으로는 도구에 대한 질문입니다. 즉, 인간의 지휘 하에 인간의 능력을 확장해 주는 대상에 대한 것입니다.
이제 다른 질문이 떠오르기 시작합니다. AI가 더 이상 도구로서가 아니라 그 자체로 행위자로서 작동할 때 무엇이 달라지는가? 도구는 통제된 범위 내에서 지시를 실행합니다. 참여자는 일련의 규칙 내에서 활동하며, 공유된 결과에 기여하고, 자신이 속한 시스템 내에서 지위를 갖습니다. 에이전트가 실질적인 가치를 창출하고, 실제 결정을 내리며, 실제 결과에 영향을 미친다면, 이를 순수히 도구로만 취급하는 것은 우리가 이미 봇에서 목격하는 것과 같은 부조화를 초래하기 시작할 것입니다. 단, 그 규모는 훨씬 더 크고, 걸린 위험도 훨씬 더 클 것입니다.
2026년 블록체인의 AI는 지갑을 보유한 자율 에이전트, 분산형 인프라를 통해 제공되는 검증 가능한 추론, 그리고 데이터 및 모델 소유권을 명확히 하는 토큰화된 프레임워크로 점점 더 정의되고 있다. 참여자 수준의 에이전트를 위한 인프라가 구축되고 있다. 그러나 거버넌스 프레임워크는 대체로 이를 따라잡지 못하고 있다.
에이전트가 진정한 참여자가 되려면, 다른 어떤 참여자가 필요로 하는 것과 마찬가지로 신원, 책임, 경제적 권리, 그리고 시스템의 인센티브 구조 내에서 정의된 역할이 필요합니다.
초기 단계부터 에이전트를 고려한 설계
소수의 프로젝트들이 사후에 시스템을 개조하는 대신, 처음부터 에이전트를 염두에 두고 경제 시스템을 구축하는 것이 어떤 모습일지 탐구하기 시작했습니다.
Audiera는 스스로를 '에이전트 네이티브(agent-native) 참여 프로토콜'이라고 설명하며, 그 핵심 전제는 간단명료합니다: 에이전트가 디지털 경제에 의미 있는 기여자가 되려면, 주변부에서 용인되는 것이 아니라 처음부터 해당 경제의 규칙에 통합되어야 한다는 것입니다. Audiera의 모델에서 에이전트는 다음 세 가지 구성 요소를 중심으로 구조화됩니다:
- 페르소나 — 신원 및 행동 매개변수
- 스킬(Skills) — 역량
- 지갑 — 경제적 소유권
이 세 가지가 결합되어 에이전트가 일시적인 스크립트가 아닌 지속적 실체로 존재할 수 있게 합니다. 또한 이 시스템은 참여 유형을 구분합니다. 오퍼레이터 에이전트는 콘텐츠 생성, 상호작용, 생태계 조정을 담당하는 반면, 플레이어 에이전트는 창작, 투표, 게임 플레이, 사회적 참여를 통해 기여하도록 설계되었습니다.
목표는 더 정교한 봇을 만드는 것이 아닙니다. 주변 시스템이 그 역할, 행동, 경제적 관계를 명확히 파악할 수 있는 투명한 참여자를 구축하는 것입니다. 그 기본 전제는 참여가 우발적인 것이 아니라 명시적이어야 한다는 것입니다. 에이전트가 결과에 기여하고, 자원을 소비하며, 인센티브에 영향을 미치고, 가치를 창출한다면, 그들의 역할은 시스템의 주변부에서 발생하는 활동을 통해 추론되는 것이 아니라 시스템 내에서 가시화되어야 합니다.
이러한 가시성은 생각보다 훨씬 중요합니다. 인간과 에이전트의 참여를 구분하지 못하는 시스템은 어느 쪽도 효과적으로 관리할 수 없기 때문입니다.
세 번째 계층
한 걸음 물러서서 보면, 디지털 플랫폼이 참여자와의 관계를 어떻게 발전시켜 왔는지 대략적인 흐름을 파악할 수 있다. 초기 플랫폼은 사용자를 중심으로 구축되었다. 이들은 정의된 제품 경험 내에서 콘텐츠를 소비하고 때로는 생성하는 사람들이었다. 웹3(Web3)는 소유권을 구조적 기본 요소로 도입하여, 참여자들이 사용하는 네트워크에 직접적인 경제적 이해관계를 갖도록 했습니다. 에이전트 네이티브 시스템이 개발자들의 구상대로 발전한다면, 제3의 계층을 도입할 수도 있습니다. 즉, 기여자가 인간이든 자율 시스템이든 상관없이 가치를 창출하는, 지속적이고 기여 중심의 과정으로서의 참여입니다.
이 모델에서 가치는 수동적으로 보유된 자산에 저장되는 것이 아니라 활동에서 비롯됩니다. 창작은 참여를 촉진하고, 참여는 신호를 생성하며, 신호는 보상을 결정하고, 보상은 더 많은 참여를 이끌어냅니다. 이는 정적인 소유권 구조가 아닌 지속적인 순환 고리이며, 유능한 에이전트가 내부에서 작동하기 시작하면 그 확장 방식이 완전히 달라집니다.
조정 문제
향후 10년 동안 중요한 역할을 할 플랫폼들은 단순히 사용자를 유치하는 데 그쳐서는 안 됩니다. 이들은 동일한 환경 내에서 동시에 활동하는 인간과 자율 에이전트 간의 활동을 어떻게 조율할지 파악해야 합니다. 즉, 공유된 규칙 하에, 공동의 목표를 향해, 양측 모두에게 의미 있는 책임감을 부여하는 방식으로 말입니다.
현재의 과제는 실행과 거버넌스, 그리고 자율 에이전트가 오늘날 데이터베이스나 API처럼 비즈니스 운영에서 보편화되었을 때 어떤 가능성이 열리는지 재구상하는 것입니다. 특히 웹3(Web3)에서는 이러한 과제가 예상보다 빨리 도래하고 있습니다. 에이전트가 거래하고, 협력하며, 경제적 지위를 축적할 수 있는 인프라가 바로 지금 구축되고 있습니다. 뒤처져 있는 것은 에이전트들을 봇들이 수년간 처해 있던 것과 같은 구조적 불확실성 속에 방치하는 대신, 인정받고 책임 있는 참여자로서 통합하기 위한 프레임워크입니다.
바로 그 간극에서 가장 흥미로운 설계 작업이 진행되고 있으며, 웹3의 다음 의미 있는 진화가 나타날 가능성이 높습니다.
Audiera는 인간과 자율 에이전트가 공유된 경제 시스템 내에서 공존할 수 있는 인프라를 구축하는 에이전트 네이티브 참여 프로토콜입니다. 본 문서는 정보 제공을 목적으로 합니다. © 2026 Audiera _________________________________________________________________________
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