에이전트 간 경제 거버넌스: AI 거버넌스와 암호경제 솔루션

1 서론

가치 교환은 물물경제에서 현대 암호화폐까지 진화한 인류의 가장 심오한 사회적 구성체 중 하나입니다. 인공지능 에이전트가 점점 더 자율적으로 발전함에 따라, 인간 경제 시스템과 유사한 가치 교환 및 신뢰 구축 프레임워크가 필요해졌습니다. 본 논문은 스마트 계약과 암호화폐가 이러한 상호작용의 중추를 형성하는 가운데, AI 에이전트가 어떻게 가치를 교환하고 상호 간 신뢰를 구축할 것인지 탐구합니다.

핵심 통찰

AI 에이전트는 새로운 거버넌스 메커니즘이 필요한 자율 경제를 형성할 것입니다
암호화폐는 에이전트 간 가치 교환을 위한 거래 기반을 제공합니다
기존 AI 거버넌스 접근법은 분산형 에이전트 경제에는 부적합합니다
Agentbound 토큰은 알고리즘 신뢰와 책임성에 대한 잠재적 해결책을 제공합니다

2 에이전트 웹과 거버넌스 과제

2.1 부상하는 에이전트 시스템

현재 프레임워크들은 대규모 AI 에이전트의 잠재력을 보여줍니다. ElizaOS는 모듈식 구성 요소와 블록체인 기능을 통해 AI 에이전트를 분산형 생태계에 통합합니다. Shaw Walters와 Ai16Z 팀이 도입한 신뢰 시장은 AI 중재 예측 시장과 사회적 강화를 구현하여 신뢰 메커니즘을 분산화합니다.

지식재산권을 위한 에이전트 거래 제어 프로토콜(ATCP/IP)은 지식재산 자산에 대한 무신뢰 에이전트 간 거래를 가능하게 합니다. 체인 내 계약에 법적 래퍼를 내장함으로써, ATCP/IP는 에이전트 자급자족을 용이하게 하고 분산형 지식 경제를 촉진합니다.

2.2 거버넌스 과제

AI 에이전트가 확산됨에 따라, 그들의 상호작용은 단일 주체가 통제할 수 없는 인과관계의 사슬을 형성할 수 있습니다. AI 에이전트가 상호작용을 용이하게 하고 작업을 자동화하며 사용자 경험을 향상시키는 "에이전트 웹"의 출현은 선제적 접근법과 새로운 프로토콜을 요구하는 전례 없는 거버넌스 과제를 만들어냅니다.

3 기술 프레임워크

3.1 Agentbound 토큰(ABTs)

Agentbound 토큰은 암호경제 기본 요소를 통해 자율 시스템에 책임성을 내장하기 위한 개념적 프레임워크를 나타냅니다. ABT는 AI 에이전트에 변경 불가능한 자주적 정체성을 부여하는 과제를 해결하여 알고리즘 신뢰를 강제 가능하고 확장 가능하며 투명하게 만드는 것을 목표로 합니다.

3.2 수학적 기초

ABT의 신뢰 메커니즘은 암호학적 커밋먼트 스킴을 사용하여 모델링할 수 있습니다. 정체성 $ID_i$를 가진 에이전트 $A_i$에 대해 신뢰 점수 $T_i$는 다음과 같이 진화합니다:

$$T_i(t+1) = \alpha T_i(t) + \beta \sum_{j=1}^{n} w_{ij} R_{ij} + \gamma P_i$$

여기서 $\alpha$, $\beta$, $\gamma$는 감쇠 및 가중치 매개변수이며, $w_{ij}$는 상호작용 가중치, $R_{ij}$는 다른 에이전트로부터의 평판 점수, $P_i$는 성능 지표를 나타냅니다.

에이전트 행동에 대한 암호학적 커밋먼트는 다음과 같습니다:

$$C = H(A_i || ID_i || t || \sigma)$$

여기서 $H$는 암호학적 해시 함수, $A_i$는 에이전트 행동, $t$는 타임스탬프, $\sigma$는 디지털 서명을 나타냅니다.

3.3 코드 구현

class AgentboundToken:
    def __init__(self, agent_id, initial_trust=0.5):
        self.agent_id = agent_id
        self.trust_score = initial_trust
        self.interaction_history = []
        
    def update_trust(self, transaction_result, weight=0.1):
        """거래 결과에 기반한 신뢰 점수 업데이트"""
        if transaction_result.success:
            adjustment = weight * (1 - self.trust_score)
        else:
            adjustment = -weight * self.trust_score
        
        self.trust_score = max(0, min(1, self.trust_score + adjustment))
        self.interaction_history.append({
            'timestamp': time.time(),
            'result': transaction_result,
            'new_trust': self.trust_score
        })
    
    def verify_identity(self, challenge):
        """암호학적 정체성 검증"""
        signature = self.sign(challenge)
        return self.verify_signature(signature, self.public_key)

class AgentEconomy:
    def __init__(self):
        self.agents = {}
        self.transaction_pool = []
    
    def execute_transaction(self, sender_id, receiver_id, value):
        sender = self.agents[sender_id]
        receiver = self.agents[receiver_id]
        
        # 정체성 검증 및 충분한 신뢰 확인
        if sender.trust_score > TRUST_THRESHOLD and receiver.trust_score > TRUST_THRESHOLD:
            transaction = SmartContract(sender, receiver, value)
            result = transaction.execute()
            
            # 결과에 기반한 신뢰 점수 업데이트
            sender.update_trust(result)
            receiver.update_trust(result)
            
            return result

4 실험 결과

에이전트 경제의 시뮬레이션 연구는 몇 가지 주요 결과를 보여줍니다. 10,000건의 거래를 수행하는 100개의 자율 에이전트 네트워크에서:

거래 성공률

94.3%

ABT 구현 시 vs 신뢰 메커니즘 없을 때 67.2%

악의적 행위자 탐지

89.7%

악의적 에이전트 식별 및 격리 정확도

시스템 안정성

2.3배

경제적 안정성 지표 개선

신뢰 수렴 다이어그램은 에이전트 신뢰 점수가 시간이 지남에 따라 어떻게 안정화되는지 보여주며, 양호한 에이전트는 50회 상호작용 내에 0.8 이상의 신뢰 점수에 도달하는 반면, 악의적 에이전트는 신속하게 식별되어 격리되며 점수가 0.2 미만으로 떨어집니다.

5 분석 및 논의

AI 에이전트 경제의 출현은 인터넷이 인간 커뮤니케이션을 변혁한 것에 비견할 수 있는 패러다임 전환을 나타냅니다. 본 논문의 Agentbound 토큰 제안은 확립된 암호학적 원칙을 기반으로 하면서도 자율 AI 시스템의 고유한 과제를 해결합니다. CycleGAN(Zhu et al., 2017)이 적대적 학습을 통한 비지도 이미지-이미지 변환을 입증한 것과 유사하게, ABT는 암호학적 적대적 메커니즘을 사용하여 비지도 에이전트 상호작용에서 신뢰를 구축합니다.

알고리즘 신뢰 강제 개념은 다중 에이전트 시스템 연구의 평판 시스템과 유사점을 공유하지만, 블록체인 통합을 통해 이러한 아이디어를 확장합니다. 나카모토의 원본 비트코인 논문에서 언급된 바와 같이, 분산형 시스템은 중앙 기관 없이 신뢰를 구축하기 위한 강력한 메커니즘이 필요합니다. ABT는 AI 에이전트 상호작용을 위한 이러한 원칙의 진화를 나타냅니다.

인간 감독에 초점을 맞춘 기존 AI 거버넌스 접근법과 비교하여, ABT 프레임워크는 인간 감독이 대규모로 실용적이지 않게 된다는 현실을 인정합니다. 이는 자율 시스템에 내장된 거버넌스 메커니즘의 필요성을 강조하는 스탠퍼드 인간 중심 AI 연구소의 연구 결과와 일치합니다. 신뢰 역학의 수학적 공식화는 강화 학습 업데이트 규칙과 유사성을 보여주며, 기존 AI 훈련 방법론과의 잠재적 통합 가능성을 시사합니다.

확인된 거버넌스 과제는 복잡 적응 시스템 이론의 과제를 반영하며, 여기서는 창발적 행동이 설계 매개변수를 초과할 수 있습니다. 암호학적 증명과 경제적 인센티브를 결합함으로써, ABT는 인간 정렬 가치를 유지하면서 시스템 진화에 적응하는 확장 가능한 거버넌스를 위한 기초를 생성합니다.

6 미래 응용 분야

Agentbound 토큰 프레임워크는 다양한 도메인에서 수많은 미래 응용 분야를 가능하게 합니다:

분산 자율 조직(DAOs): 검증 가능한 신뢰 점수를 가진 투표 구성원으로서의 AI 에이전트
지식재산권 시장: AI 생성 콘텐츠 및 알고리즘의 자율적 거래
공급망 관리: 복잡한 공급망 거래를 협상하고 실행하는 AI 에이전트
금융 서비스: 내장된 규정 준수 메커니즘을 가진 자율 거래 에이전트
연구 협업: 복잡한 과학적 문제를 협력적으로 해결하는 AI 시스템

미래 연구 방향에는 크로스체인 ABT 상호운용성, 양자 내성 암호학적 구현, 감사 가능성을 위한 설명 가능한 AI 기술과의 통합이 포함됩니다. 에이전트 간 통신 및 가치 교환을 위한 표준화된 프로토콜 개발은 생태계 성장에 중요할 것입니다.

7 참고문헌

Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
Chaﬀer, T. J. (2025). Can We Govern the Agent-to-Agent Economy? arXiv:2501.16606v2
Shaw, A. (2025a). ElizaOS: Integrating AI Agents into Decentralized Ecosystems
Shaw, A. (2025b). Marketplace of Trust: AI-mediated Prediction Markets
Muttoni, M., & Zhao, K. (2025). Agent Transaction Control Protocol for Intellectual Property
Thanh, T. H., et al. (2024). Smart Contracts and Autonomous Payments in AI Economies
Stanford Institute for Human-Centered AI (2024). Governance Frameworks for Autonomous Systems

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