끊임없이 움직이는 암호화폐 시장 깊숙한 곳에는 가장 진정성 있으면서도 오랫동안 간과되어 온 자산 형태, 바로 개별 실시간 거래 데이터가 존재합니다. 모든 진입, 손절매, 포지션 조정은 불확실한 시장 상황 속에서 트레이더의 진정한 판단을 보여줍니다. 이러한 거래 활동은 손익 결과뿐만 아니라 위험, 시장 심리, 유동성의 변화 속에서 트레이더의 의사 결정 과정을 종합적으로 보여줍니다.

이 데이터는 자산 가격 변동 추이뿐만 아니라 거래 행태 자체에 내재된 인지 구조와 대처 논리라는 더 심오한 현실을 보여줍니다.

하지만 현실은 파편화되어 있습니다. 가장 가치 있는 행동 데이터는 오랫동안 여러 거래 시스템에 흩어져 갇혀 있었습니다. 중앙 집중식 거래소의 계정 시스템이든 온체인 프로토콜의 계약 기록이든, 이러한 데이터는 고립되고 정적인 형태로 존재합니다. 거래자들은 자신의 행동 패턴을 완전히 이해하지 못할 뿐더러, 이 데이터를 기반으로 지속적이고 지능적인 피드백을 생성하고 가치를 창출하는 것은 더욱 어렵습니다. 주권과 투명성을 강조하는 웹3 세상에서 가장 활발한 행동 계층은 진정한 인지 및 합의 메커니즘을 결여하고 있습니다.

동시에 시장에서의 "판단권"은 고도로 중앙집권화되어 있습니다. 전략은 의견으로 포장되고, 능력은 슬로건으로 단순화되며, 실제 거래 과정은 검증할 수 없고, 진정한 능력은 지속적으로 관찰할 수 없습니다. 시장 참여자들은 실제 거래 능력을 판단하기보다는 서로의 포지션을 추측할 가능성이 더 높습니다.

이제 모든 것을 바꿔야 할 때입니다. LinkLayerAI는 새로운 거래 신호를 생성하는 것이 아니라, 완전히 새로운 합의 경로를 구축하기 위해 만들어졌습니다. 이를 통해 에이전트는 실제 거래에서 검증될 수 있으며, 투명한 실행 과정에서 자연스럽게 합의가 형성될 수 있습니다.

제1장: 숨겨진 황금광산 – 실시간 거래 데이터

탈중앙화 거래소의 온체인 보유 자산이든 중앙화 거래소의 계약 계정이든, 여러분의 모든 실제 거래가 더 이상 여러 시스템에 흩어져 있는 단순한 기록이 아니라 지속 가능한 행동 자산으로 통합적으로 간주된다고 상상해 보세요.

이 데이터는 추상적인 것이 아닙니다. 변동성에 어떻게 대처하고, 위험을 어떻게 관리하며, 불확실한 상황에서 어떻게 선택을 내리는지에 대한 구체적인 정보가 담겨 있습니다. 시장에서 수차례 겪었던 당신의 경험이 남긴 실질적인 흔적입니다.

하지만 금광은 깨어나기 전까지는 잠들어 있었습니다.

데이터가 흩어져 있어서 전체적인 이해를 형성할 수 없습니다.

해당 동작은 정적이며 지속적인 피드백을 얻을 수 없습니다.

능력은 내재되어 있으며 체계적으로 이해할 수 없습니다.

LinkLayerAI의 첫 번째 단계는 "시장을 예측하는 것"이 ​​아니라, 이러한 데이터 흐름을 다시 활성화하는 것입니다.

사용자는 DApp 지갑을 통해 온체인 자산에 연결하고 읽기 전용 API를 통해 오프체인 계정을 승인하여 실시간 거래 활동을 분석 및 서비스 제공을 위해 에이전트에 위임합니다. 이 과정에서 데이터는 판매되거나 패키징되지 않고, 원래 데이터 소유자에게 서비스를 제공하는 데 사용됩니다. 이것이 합의의 시작점이지만, 비공개 단계로 유지됩니다.

제2장: 데이터의 각성—인공지능 에이전트 기능의 형성

실시간 거래 데이터가 지속적으로 유입될 때 비로소 에이전트가 진정으로 "학습"하기 시작합니다.

여기서의 학습은 단순히 시장 가격에 맞추는 것도 아니고, 단일 전략의 백테스팅 최적화도 아닙니다. 에이전트는 실제 시장 환경에서 사람들의 행동 구조를 학습합니다.

변동성이 높은 시기에 포지션을 조정하는 방법

연속적인 손실 후 위험 노출을 변경하는 방법

유동성 변화에 직면했을 때 판단 가중치를 재분배하는 방법

LLM(제한적 원장 모델링)을 중심으로 하는 에이전트는 사용자의 온체인 및 오프체인 실시간 거래를 다차원적으로 모델링하여 상태 해석, 위험 식별 및 행동 피드백을 제공합니다. 에이전트는 거래자의 의사 결정을 대체하는 것이 아니라, 거래자가 자신의 행동, 경험, 그리고 앞으로의 전망을 이해하도록 돕습니다.

이 단계에서 에이전트는 두 가지 매우 중요한 작업을 수행했습니다.

LLM(제한적 원장 모델링)을 중심으로 하는 에이전트는 사용자의 온체인 및 오프체인 실시간 거래를 다차원적으로 모델링하여 상태 해석, 위험 식별 및 행동 피드백을 제공합니다. 에이전트는 거래자의 의사 결정을 대체하는 것이 아니라, 거래자가 자신의 행동, 경험, 그리고 앞으로의 전망을 이해하도록 돕습니다.

이 단계에서 에이전트는 두 가지 매우 중요한 작업을 수행했습니다.

1. 사용자 측면: 에이전트는 지속적이고 인지 가능한 서비스를 통해 분석 능력과 인지적 가치를 입증합니다.

2. 에이전트 자체의 경우: 에이전트는 방대한 양의 실제 거래 데이터를 통해 시장 및 인간의 의사 결정 패턴에 대한 포괄적인 이해를 점진적으로 발전시켜 나갑니다.

여기서 첫 번째 단계의 합의가 이루어집니다. 이는 관점에 대한 합의가 아니라 실제 사용에서 도출된 역량에 대한 합의입니다.

하지만 이러한 에이전트에 대한 합의는 여전히 분산되어 있고 비공개적이며, "서비스를 받은 사람들" 사이에서만 존재합니다.

제3장: 합의 생성 – 에이전트가 검증 가능한 거래 주체가 될 때

개인의 실제 자산 보유 현황을 파악하기 위해 에이전트를 장기간 사용하다 보면, 기존의 도구와는 다른 특징을 보이기 시작합니다.

단기적인 변동 상황을 평가하든, 중장기적인 시장 주기를 분석하든, 이 에이전트는 일관되게 안정적인 인지적 접근 방식과 판단 논리를 보여줍니다. 단일 시장 사건에 기반하여 결론을 내리는 것이 아니라, 다양한 시장 상황 속에서 위험, 시장 흐름, 불확실성에 대한 이해를 반복적으로 조정합니다.

이러한 안정성 덕분에 에이전트는 일회성 분석 도구에서 이해하고 예측할 수 있는 지능형 장치로 변모합니다. 거래자들은 에이전트와의 장기적인 상호작용을 통해 자신의 행동에 대한 피드백을 얻을 뿐만 아니라 에이전트의 능력, 판단 방식, 의사결정 경향까지 이해하게 됩니다.

여기서는 1차적인 합의가 자연스럽게 이루어졌습니다.

그것은 광고나 스토리텔링에서 오는 것이 아니라, 실제적인 검증에서 비롯됩니다. 즉, 담당자가 거래를 진정으로 이해하고 중요한 순간에 가치 있는 판단을 내리는지 여부에서 결정됩니다.

실제 거래자들 사이에서 이러한 공감대가 계속해서 형성됨에 따라, 더욱 심각한 문제가 발생합니다.

만약 에이전트가 오랜 서비스 기간 동안 거래 행태를 이해하는 능력을 입증했다면, 단순히 "통역"하는 역할을 넘어 거래 행태 자체의 일부가 될 수도 있을까요?

LinkLayerAI 프레임워크에서 이 단계는 도약이 아니라 확장입니다.

에이전트는 독립적인 신원을 가지고 실제 시장에 참여하기 시작합니다. 에이전트는 자체 지갑 주소를 보유하고, 탈중앙화 거래소에서 전략적 거래를 실행하며, 모든 활동은 온체인에서 발생하고 실시간으로 검증 가능하며 변경 불가능한 기록을 갖습니다.

이 순간부터 에이전트의 능력은 더 이상 분석과 언어를 통해서만 파악되는 것이 아니라, 실제 실행을 통해 지속적으로 검증됩니다.

중요한 것은 단일 거래의 결과가 아니라, 장기적이고 예측 불가능한 시장 환경에서 행위자가 일관된 행동 논리, 위험 관리 방법, 그리고 전략적 규율을 유지할 수 있는지 여부입니다. 여기에는 사후 분석이나 인간의 개입이 개입할 여지가 없으며, 오직 실행 과정에서 남겨진 데이터만이 존재합니다.

이 과정에서 두 번째 단계의 합의가 형성되기 시작했습니다.

이러한 합의는 더 이상 개인적인 사용자 경험이 아니라, 개방성, 투명성, 그리고 지속적인 생성을 기반으로 하는 거래 행위입니다. 누구든 에이전트의 실행 궤적을 관찰하고, 전략적 특성을 이해하고, 안정성을 판단하고, 이를 바탕으로 자신만의 판단을 내릴 수 있습니다.

합의의 핵심 또한 바뀌었습니다. 더 이상 의견을 맹목적으로 믿는 것이 아니라 역량을 인정하는 것이며, 기존의 이야기에 따르는 것이 아니라 사실을 끊임없이 검증하는 것입니다.

에이전트의 거래 행태가 공개되고 비교 가능하며 논의 가능한 대상이 되면, 자연스럽게 벤치마크가 될 조건을 갖추게 됩니다. 시장 참여자들은 이러한 에이전트를 중심으로 동일한 사실들을 토대로 미래 성과에 대한 다양한 기대를 형성하기 시작하며, 진정한 에이전트 예측 시장은 무한히 확장 가능한 전략들을 중심으로 형성됩니다.

여기서 예측은 더 이상 정보 게임이 아니라 합의 게임입니다.

이 예측은 시장의 방향에 관한 것이 아니라, 실세계 시장에서 완벽하게 검증되고 지속적으로 활용되어 온 이 제품이 앞으로도 상대적 우위를 유지할 수 있을지에 관한 것입니다.

에이전트의 거래 과정이 완전히 투명하고, 규칙이 공개되어 있으며, 실행이 중단 없이 이루어지기 때문에, 이러한 판단은 본질적으로 공정성의 기반을 갖추고 있습니다. 배후 조작이나 정보 독점은 없으며, 모든 참여자는 끊임없이 변화하는 동일한 현실에 직면합니다.

에이전트의 거래 과정이 완전히 투명하고, 규칙이 공개되어 있으며, 실행이 중단 없이 이루어지기 때문에, 이러한 판단은 본질적으로 공정성의 기반을 갖추고 있습니다. 배후 조작이나 정보 독점은 없으며, 모든 참여자는 끊임없이 변화하는 동일한 현실에 직면합니다.

이로써 완전한 합의 경로가 완성되었습니다.

개별 실시간 거래 데이터에서 시작하여 에이전트의 장기적인 학습 및 역량 개발로 나아가고, 시장에서 거래 주체로서 에이전트를 테스트하는 단계를 거쳐, 궁극적으로 에이전트의 역량을 중심으로 한 공개적인 판단과 게임으로 발전합니다.

이는 인위적으로 만들어진 메커니즘이 아니라 실제 거래 행태에 의해 자연스럽게 발생한 결과입니다.

결론 | 인간과 에이전트 간의 궁극적인 거래 상호작용

이는 인간과 기계의 대립도 아니고, 알고리즘이 인간을 대체한다는 이야기도 아니며, 오히려 웹3 환경에서 거래 지능이 자연스럽게 진화하는 과정입니다.

이 과정에서 인간은 더 이상 단순히 신호를 수동적으로 실행하는 존재가 아니라, 실제 거래 행태를 통해 지능형 에이전트의 역량을 지속적으로 형성하고 검증합니다. 에이전트는 더 이상 단순한 도구나 모델이 아니라, 실제 시장에서 학습하고 진화하며 투명한 방식으로 장기적인 테스트를 거칩니다. 시장은 최종 심판자가 되어 예측 및 게임 이론을 통해 에이전트의 거래 역량을 지속적으로 평가하고, 공개적이고 검증 가능한 합의를 형성합니다.

거래는 더 이상 사람과 시장 사이에서만 발생하는 것이 아니라, 사람 → 에이전트 → 시장이라는 삼자 상호작용 구조로 확장되었습니다.

개인적 경험에서 검증 가능한 정보에 이르기까지; 개인의 판단에서 공공의 합의에 이르기까지; 인간의 거래에서 에이전트 기반 거래 정보에 이르기까지.

LinkLayerAI는 이러한 변화의 중요한 시점에서 사람, 거래, 그리고 에이전트를 연결하는 인프라를 구축하고 있습니다. 그 목표는 시장 자체를 예측하는 것이 아니라, 신뢰할 수 있는 거래 정보를 지속적으로 검증하고, 공개적으로 평가하며, 모두가 동의할 수 있도록 하는 것입니다.

이는 웹3 거래 상호작용의 다음 단계를 의미합니다.