암호화폐에서 빠진 역할: AI 에이전트 운영자

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격차

AI 에이전트가 현재 암호화폐 전역에 퍼져 있습니다. CZ는 3월 9일에 “AI 에이전트는 인간보다 백만 배 더 많은 결제를 수행할 것이며, 그 결제는 암호화폐 위에서 이루어질 것이다.” 라고 게시했습니다.
Virtuals Protocol은 18,000+ 에이전트와 $450 M 규모의 에이전트 GDP를 배포했습니다. ElizaOS는 $2 B+ 시가총액을 가진 Web3 AI 에이전트를 위한 Eliza 프레임워크를 구축하고 있습니다.

하지만 아무도 이야기하지 않는 문제가 있습니다: 실제로 이들을 운영하는 사람은 누구인가?

암호화폐 산업에는 AI 에이전트를 다루는 두 종류의 사람이 있습니다:

‘스마트 계약을 배포했다’와 ‘결정을 내리고 파이프라인을 관리하며 손잡아 주지 않아도 24 시간 운영되는 자율 에이전트를 운영한다’ 사이에는 거대한 격차가 존재한다.

AI 에이전트 운영자가 실제로 하는 일

나는 일상 업무 흐름의 일부로 자율 AI 에이전트를 운영한다. 챗봇도, ChatGPT 위에 얹은 래퍼도 아니다. 실제로 자율적으로 동작하는 시스템이며, 다음과 같은 특징을 가지고 있다:

• 41개의 맞춤형 스킬 – 연구, 아웃리치, 콘텐츠 제작, 파이프라인 관리, 브라우저 자동화를 포괄
• 26개의 예약된 cron 작업 – 24시간 내내 스캔, 연구, 변환, 유지보수를 수행
• 멀티‑모델 라우팅 – 복잡한 오케스트레이션에는 Claude Opus, 대화에는 Sonnet, 대량 연구에는 Gemini를 사용. 각 작업에 적합한 모델을 할당
• SQLite 파이프라인 데이터베이스 – 기회가 발견 → 연구 → 전략 → 아웃리치 → 지원 → 팔로‑업 순으로 추적
• 브라우저 자동화 – 양식 작성, 지원서 제출, API 호출만으로는 처리하기 어려운 웹 상호작용 수행
• 이메일 인프라 – 인간이 보는 주소와 기계가 보는 주소를 별도로 구분

이 에이전트는 단순히 프롬프트에 응답하는 것이 아니다. 채용 게시판, 암호화폐 채널, 프리랜서 플랫폼을 대상으로 정기적인 스캔을 실행한다. 내가 아직 알지 못한 기업들을 사전에 조사하고, 아웃리치 초안을 작성하며, 지원 패킷을 만들고, 모든 과정을 외부에 공개되기 전에 내 승인을 위해 대기시킨다.

왜 이것이 암호화폐에 중요한가

AI‑agent 경제는 실제이며 빠르게 성장하고 있습니다. 이미 수익을 창출하고 있는 사례는 다음과 같습니다:

이것들은 이론적인 것이 아닙니다. 실제로 제품을 출시하고 수익을 내고 있습니다. 각각은 다음을 할 수 있는 사람이 필요합니다:

• 에이전트의 의사결정 로직을 설계하고 유지 관리
• 가드레일 구축(에이전트가 자동으로 수행할 수 있는 작업과 인간 승인이 필요한 작업 구분)
• 하나의 LLM이 작업을 거부하거나 성능이 저조할 때 다중 모델 라우팅 처리
• 에이전트 행동을 지속적으로 모니터링하고 디버깅하며 개선
• 에이전트가 작동하는 암호화폐 특화 컨텍스트 이해

이는 개발자 직무가 아니며, 커뮤니티 매니저 직무도 아닙니다. 양쪽을 연결하는 운영자 역할입니다.

신뢰 사다리

AI‑에이전트 운영에서 가장 어려운 문제 중 하나는 신뢰 보정입니다. 첫날부터 에이전트에게 완전한 자율성을 부여할 수 없으며, 모든 행동에 대해 인간의 승인을 요구하면 결국 과장된 할 일 목록이 됩니다.

저는 4단계 시스템을 사용합니다:

이는 단순히 좋은 관행일 뿐만 아니라, 유용한 에이전트와 위험한 에이전트의 차이점입니다. AI 에이전트를 배포하는 모든 암호화 프로젝트는 이를 고민해야 합니다. 대부분은 그렇지 않습니다.

스킬 격차는 기회다

AI‑에이전트 시장은 7.84 억 달러에서 52.62 억 달러(연평균 성장률 46.3 %)로 2030년까지 성장할 것으로 예상됩니다. Web3는 2025년에 66,494개의 일자리를 추가했으며, 이는 47 %의 반등을 의미합니다. 이 두 트렌드가 교차하는 지점—즉, 암호화폐 기반 AI‑에이전트 운영—이 바로 앞으로의 핵심 흐름입니다.

하지만 아직 그곳에 자리 잡은 사람은 거의 없습니다. 암호화폐 환경에서 자율 AI 에이전트를 실제로 배포하고, 관리하며, 개선할 수 있는 인재는 극히 드뭅니다. 이는 기술이 불가능해서가 아니라, 깊은 암호화폐 이해와 실전 AI‑에이전트 운영이라는 두 가지 역량이 거의 겹치지 않기 때문입니다.

암호화폐 분야에 있으면서 AI 에이전트 운영을 배우지 않는다면 뒤처지게 됩니다. 뒤처지는 이유는 에이전트 자체가 아니라, 에이전트를 어떻게 운영하는지를 아는 사람들 때문입니다.

시작하기

첫날부터 41개의 스킬을 갖춘 자율 시스템을 구축할 필요는 없습니다. 다음과 같이 시작하세요:

1. 프레임워크 선택

   • ElizaOS – Web3‑네이티브 에이전트를 구축할 경우.
   • OpenClaw – 범용적이며 고도로 커스터마이징 가능한 에이전트를 원할 때.
   • LangChain / CrewAI – 파이썬 중심이라면.

2. 하나의 크론 작업부터 시작
   에이전트가 일정에 따라 단일 데이터 소스를 스캔하고 발견한 내용을 표시하도록 하세요. 잡 보드, 텔레그램 채널, 온‑체인 이벤트 등 작업에 관련된 어떤 것이든 좋습니다.

3. 신뢰 사다리를 초기에 구축
   에이전트에 외부 권한을 부여하기 전에, 어떤 것이 자율적인지, 어떤 것이 승인이 필요한지, 무엇이 금지되는지를 정의하세요.

4. 스킬을 점진적으로 추가
   새 기능은 기술을 보여주기 위한 것이 아니라 실제 문제를 해결해야 합니다.

5. 모니터링 및 가드레일을 반복적으로 개선
   행동을 지속적으로 로그하고 결과를 검토하며, 에이전트가 신뢰성을 입증함에 따라 신뢰 사다리를 강화하세요.

작은, 의도적인 단계를 밟아 나가면 “AI 에이전트를 가지고 있다”에서 “내 암호화 프로젝트에 실제 가치를 창출하는 AI 에이전트를 운용한다”는 단계로 이동할 수 있습니다.

모든 것을 데이터베이스에 기록하세요.
마크다운 파일이 아니라 JSON도 아닙니다. 스키마와 쿼리를 갖춘 실제 데이터베이스가 필요합니다. SQLite면 충분합니다. 에이전트가 무엇을 했는지 파악하고 싶을 때 필요합니다.

에이전트는 어쩔 수 없이 등장합니다. 중요한 것은 여러분이 그들을 운영하느냐, 아니면 그들이 여러분을 대체하느냐입니다.

저는 AI 에이전트, 암호화 운영, 그리고 양쪽의 교차점에 대해 글을 씁니다. 더 많은 내용을 원한다면 Dev.to에서 저를 팔로우하세요.