AI 에이전트의 진화: 챗봇에서 전문 도우미까지

AI 에이전트 분야가 진화하면서 시장은 처음에는 개인화에만 초점을 맞춘 에이전트에서 극적으로 변화했습니다.

As the field of AI agents has evolved, the market has shifted dramatically from agents that were initially focused on personalization alone. In the early days, people were attracted to agents that could entertain, tell jokes, or "create a buzz" on social media. These agents did generate buzz and attention, but as the market evolved, it became clear that utility value was far more important than personalization.

AI 에이전트 분야가 진화하면서 시장은 처음에는 개인화에만 초점을 맞춘 에이전트에서 극적으로 변화했습니다. 초기에는 소셜 미디어에서 사람들을 즐겁게 하고, 농담을 하고, "소문을 불러일으킬 수 있는" 에이전트에 매력을 느꼈습니다. 이러한 에이전트는 소문과 관심을 불러일으켰지만 시장이 발전하면서 개인화보다 유용성 가치가 훨씬 더 중요하다는 것이 분명해졌습니다.

Many agents that focused on personalization generated huge attention when they were launched, but eventually faded into obscurity because they failed to provide value beyond surface-level interactions. This trend highlights a key lesson: in the Web3 space, substantive value takes precedence over superficial effects, and practicality trumps novelty.

개인화에 중점을 둔 많은 에이전트는 출시 당시 큰 관심을 받았지만, 표면적 수준의 상호 작용 이상의 가치를 제공하지 못해 결국 무명으로 사라졌습니다. 이러한 추세는 중요한 교훈을 강조합니다. Web3 공간에서는 실질적인 가치가 피상적인 효과보다 우선하며 실용성이 참신함보다 우선합니다.

This evolution is in line with the transformation of the Web2 AI field. Specialized large language models (LLMs) are being developed to meet the specific needs of niche areas such as finance, law, and real estate. These models focus more on accuracy and reliability, making up for the shortcomings of general AI.

이러한 진화는 Web2 AI 분야의 변화와 맥을 같이 합니다. 금융, 법률, 부동산 등 틈새 분야의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 전문화된 대형 언어 모델(LLM)이 개발되고 있습니다. 이러한 모델은 정확성과 신뢰성에 더 중점을 두고 일반 AI의 단점을 보완합니다.

The limitation of general AI is that it can often only provide "almost" answers, which is unacceptable in some scenarios. For example, a popular model may only be 70% accurate on a specific professional problem. This may be sufficient for daily use, but it can have disastrous consequences in high-stakes scenarios such as court decisions or major financial decisions. This is why professional LLMs that are finely tuned to achieve 98-99% accuracy are becoming increasingly important.

일반 AI의 한계는 종종 "거의" 답변만 제공할 수 있다는 점이며, 이는 일부 시나리오에서는 허용되지 않습니다. 예를 들어, 인기 있는 모델은 특정 전문적인 문제에 대해 70%만 정확할 수 있습니다. 이는 일상적인 사용에는 충분할 수 있지만 법원 결정이나 주요 재정적 결정과 같은 위험이 큰 시나리오에서는 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이것이 바로 98~99%의 정확도를 달성하도록 미세 조정된 전문 LLM이 점점 더 중요해지고 있는 이유입니다.

So the question is: Why choose Web3? Why not let Web2 dominate the professional AI field?

그래서 질문은: 왜 Web3를 선택하는가? Web2가 전문 AI 분야를 지배하도록 놔두지 않겠습니까?

Web3 has several significant advantages over traditional Web2 AI:

Web3는 기존 Web2 AI에 비해 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다.

Web3 AI EcosystemIn the Web3 AI agent ecosystem, we see that each ecosystem improves its capabilities by integrating new features and opening up new application scenarios. From Bittensor subnets to Olas, Pond, and Flock, these ecosystems are building more interoperable and functional agents. At the same time, easy-to-use tools such as SendAI's Solana Agent Kit or Coinbase CDP SDK are also emerging.

Web3 AI 생태계 Web3 AI 에이전트 생태계에서는 각 생태계가 새로운 기능을 통합하고 새로운 애플리케이션 시나리오를 열어 기능을 향상시키는 것을 볼 수 있습니다. Bittensor 서브넷에서 Olas, Pond 및 Flock에 이르기까지 이러한 생태계는 보다 상호 운용 가능하고 기능적인 에이전트를 구축하고 있습니다. 동시에 SendAI의 Solana Agent Kit나 Coinbase CDP SDK와 같은 사용하기 쉬운 도구도 등장하고 있습니다.

These ecosystems are building AI applications that prioritize utility:

이러한 생태계는 유용성을 우선시하는 AI 애플리케이션을 구축하고 있습니다.

Individual agents focused on real use casesOutside the ecosystem, individual agents in specialized fields are also emerging. For example:

실제 사용 사례에 초점을 맞춘 개별 에이전트는 생태계 외부에서도 전문 분야의 개별 에이전트가 등장하고 있습니다. 예를 들어:

This shift from “chatbots chatting away on social media” to “experts sharing professional insights” is here to stay.

"소셜 미디어에서 채팅하는 챗봇"에서 "전문적인 통찰력을 공유하는 전문가"로의 변화는 계속될 것입니다.

The future of AI agents lies not in chatbots that chat casually, but in expert agents in various professional fields that deliver value and insights in an engaging way. These agents will continue to create mindshare and guide users to actual products, whether it is a trading terminal, tax calculator or productivity tool.

AI 에이전트의 미래는 가볍게 대화를 나누는 챗봇이 아닌, 매력적인 방식으로 가치와 인사이트를 전달하는 다양한 전문 분야의 전문 에이전트에 달려 있습니다. 이러한 에이전트는 거래 터미널, 세금 계산기, 생산성 도구 등 계속해서 마인드 공유를 창출하고 사용자에게 실제 제품을 안내할 것입니다.

Where will value be concentrated?The biggest beneficiaries will be the proxy L1 and coordination layers.

가치는 어디에 집중될 것인가? 가장 큰 수혜자는 프록시 L1과 조정 레이어가 될 것이다.

Final ThoughtsThe narrative of AI applications that prioritize practicality has just begun. Web3 has a unique opportunity to carve out a space where AI agents can not only entertain, but also solve practical problems, automate complex tasks, and create value for users. 2025 will witness the transition from chatbots to collaborative assistants, and specialized LLMs and multi-agent orchestration will redefine the perception of AI.

최종 생각실용성을 우선시하는 AI 애플리케이션의 서사가 이제 막 시작되었습니다. Web3는 AI 에이전트가 즐거움을 선사할 뿐만 아니라 실제 문제를 해결하고, 복잡한 작업을 자동화하고, 사용자를 위한 가치를 창출할 수 있는 공간을 개척할 수 있는 독특한 기회를 가지고 있습니다. 2025년에는 챗봇에서 협업 보조자로의 전환이 목격될 것이며 전문 LLM과 다중 에이전트 오케스트레이션은 AI에 대한 인식을 재정의할 것입니다.

While Web2 and Web3 will gradually merge, the open, collaborative nature of Web3 will lay the foundation for the most innovative breakthroughs. It is no longer about "AI agents with personality", but about agents that can provide practical value and create meaningful impact. It is worth paying attention to agentic L1, coordination layer, and emerging AI applications. The era of agency has arrived, and this is just the beginning.

Web2와 Web3가 점진적으로 통합되는 동안 Web3의 개방적이고 협업적인 특성은 가장 혁신적인 혁신을 위한 기반을 마련할 것입니다. 더 이상 '인격을 갖춘 AI 에이전트'가 아닌 실질적인 가치를 제공하고 의미 있는 임팩트를 창출할 수 있는 에이전트에 관한 것입니다. 에이전트 L1, 조정 계층 및 신흥 AI 애플리케이션에 주목할 가치가 있습니다. 에이전시 시대가 도래했고, 이는 시작에 불과합니다.