탈루스: 자율 디지털 경제를 완성하는 핵심 인프라

Key Takeaways

• AI가 주도하는 디지털 시대에는 다양한 AI 도구를 얼마나 효과적으로 활용하느냐가 생산성과 창의성을 극대화하는 핵심이 될 것이다.

• 그렇다면, 디지털화된 가치를 기반으로 수많은 AI 에이전트들이 “확장 가능한 방식으로 상호작용”하며 새로운 경제를 만들어갈 것으로 기대되는 온체인 생태계에서도, AI 기반 워크플로우의 중요성은 한층 더 부각될 것이다.

• 이를 위해 탈루스는 수이를 조정 레이어로 삼아 온·오프체인 통합과 고도화된 검증 체계를 갖춘, 완전히 컴포저블하고 고성능의 차세대 탈중앙화 AI 에이전트 프레임워크 ‘넥서스’를 선보이며 자율적 웹3 경제의 기반 인프라로 자리매김하고자 한다.

1. 서론

문명은 사람들이 점점 더 쉽고 직관적이며 편리한 상호작용을 추구하는 과정 속에서, 복잡한 요소들을 추상화하려는 노력에 의해 발전해 왔다. 그리고 오늘날, 대부분의 상호작용이 인터넷 네트워크 위에서 이루어지는 디지털 시대에 이르러, 이러한 진화는 이제 AI에 의해 주도되고 있는 듯하다. 더욱 많은 기술 기업들이 AI 기술을 활용해 복잡한 기반 작업을 자동화하며 고도화된 유스케이스를 구현하고 있고, 이에 따라 AI는 우리의 일상과 활동 반경을 점점 더 확장시키고 있다.

그렇다면 이러한 흐름 속에서 앞으로 더욱 중요해질 것은, 다양한 AI 도구들을 '어떻게 잘 배치하고 활용하느냐'일 것이다. 사용자와 빌더들은 점점 더 기존의 중앙화된 AI 도구뿐 아니라, 자신만의 환경 (context)에 맞게 커스터마이징된 목적 중심 (Purpose-built)의 AI 에이전트들을 조합하며, 그 기반 위에서 더욱 스마트한 활용법을 모색해가고 있다. 세분화된 단일 작업에 고도화된 다양한 AI 에이전트들을 엮어내어 하나의 플로우를 만들고, 더욱 폭넓은 의사 결정을 처리하거나 의사 결정 자체의 품질을 높여 생산성과 창의성을 극대화하는 것이다.

이와 같은 AI 기반 워크플로우 활용에 대한 관심은 온체인 생태계에서도 유사하게 나타난다. 본질적으로 스마트 컨트랙트 플랫폼은 가치를 온전히 디지털화해 표현하고 활용할 수 있도록 함으로써, 디지털 네트워크 상에서 다양한 사용 사례를 수용할 수 있는 구성가능성(Composability)과 유연성을 내포하고 있다. 이러한 점에서, 디지털 네이티브한 미래를 상상해보았을 때 수많은 AI 에이전트들이 온체인 환경에서 “실제 가치”를 기반으로 상호작용하며 만들어낼 새로운 경제가 얼마나 많은 산업의 지평을 넓히고 다양한 활용 사례들을 열어줄지 기대하지 않을 수 없을 것이다.

특히 오늘날 대부분의 (중앙화된) AI는 폐쇄적이고 중앙화된 시스템 속에 갇혀있기 때문에 로직을 감사할 수 없고, 대규모로 상호작용을 조율하거나 신뢰할 수도 없다는 한계점이 있다. 따라서 개방형 디지털 경제에서 AI의 잠재력을 온전히 발휘하기 위해서는, 에이전트가 투명하게 추론하고, 행동하며, 협력할 수 있는 새로운 형태의 온체인 기반의 인프라가 필요하다.

이번 아티클에서는 AI 에이전트를 위한 온체인 워크플로우를 통해 자율 시스템을 배포·조정·수익화할 수 있는 최초의 탈중앙화 플랫폼, 탈루스(Talus)의 아키텍처를 살펴본다 - 탈루스는 수많은 AI 에이전트와 에이전트 기반 애플리케이션들이 구축될 수 있는 새로운 온체인 프로토콜이다. 탈루스를 통해 AI 기술의 인터페이스로 작동하는 AI 에이전트가 블록체인 환경에서는 어떻게 작동할 수 있는 지를 간략히 살펴보며, 워크플로우 플랫폼이 AI 에이전트의 활용성을 어떻게 배가시킬 수 있는지에 대해 짚어본다. 아울러 탈루스가 수이(Sui)를 기반 조정 레이어로 선택한 배경을 통해, 이전보다 더 많은 기능을 수행하며 확장성 있게 공존·상호작용하는 새로운 클래스의 에이전트를 구현하기 위해 필요한 기술적 견고함, 그리고 이러한 플랫폼이 실현 가능성을 갖추기 위한 조건이 무엇인지도 함께 살펴본다.

2. 온체인 AI 에이전트가 만들어갈 새로운 패러다임의 변화 가능성

2.1 온체인 환경에서 “How”를 추상화하기

블록체인 기술은 디지털 공간에서 ‘가치(value)’를 온전히 투영(projection)할 수 있도록하여 많은 산업군의 경제를 확장할 수 있는 가능성을 열어주었다. 하지만 실용적인 관점에서 여전히 다양한 사용 사례를 포괄할 만큼 충분히 진척되었다고 보기는 어렵다. 분산 환경에서 대규모 트랜잭션을 안정적으로 처리할 수 있는 확장성 문제는 물론이거니와, 디지털 가치를 얼마나 정교하게 표현할 수 있는지, 그리고 이러한 자산들 간의 상호작용을 정말 매끄럽게 뒷받침할 수 있는 지 등에 대한 기술적 기반이 여전히 미완의 상태에 머물러 있기 때문이다.

이러한 맥락에서 사용자가 프로토콜 수준의 복잡한 세부 작업을 신경 쓰지 않고도 사용자 경험을 단순화하여 수행할 수 있도록 하는 다양한 추상화 기술들(e.g., 계정 추상화 (Account Abstraction), 인텐트 (Intent) 등)은 큰 주목을 받아 왔다. 그리고 이제는 이러한 추상화 기술의 발전 흐름의 연장선 상에서, 다양한 기술이 집약된 온체인 AI 에이전트 솔루션이 ‘사용자의 목표를 중심으로 작동하는 새로운 상호작용 인터페이스’로써 등장하며 큰 주목을 받고 있다.

온체인 + AI 에이전트는 기존의 AI 에이전트가 제공하는 단순한 자동화 도구의 수준을 넘어, 온체인 상에서 하나의 디지털 경제 주체로 기능하도록 설계된다. 각 에이전트는 고유한 온체인 정체성을 갖추고 사용자들로부터 권한을 위임받아 자산을 보유·이체할 수 있으며, 검증된 실행 결과를 기반으로 스마트 컨트랙트를 실행하거나, 시간이 지남에 따라 스스로의 행동 방식을 진화시킬 수도 있다. 이를 통해 포트폴리오 운용, 게임 내 상점 운영, DAO 거버넌스 참여 등 다양한 웹3 상호작용을 자동화하며, 활용 사례를 유연하게 확장할 수 있다.

나아가 블록체인이 본질적으로 지닌 투명성, 개방성, 그리고 상호운용성을 기반으로, 다양한 프로토콜과 서비스를 자유롭게 탐색·추론하고, 상호작용들을 조율하며 각 기능에 특화된 다른 에이전트들과도 유기적으로 협업할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 “이번 달, 3ETH로 수익률을 최대화해줘” 라는 목표를 자연어로 제시하기만 하면, AI 에이전트는 자동으로 스왑, 대출, 스테이킹 등 필요한 작업을 조율하고, 필요하다면 상호작용 중인 다른 에이전트와의 협상까지 수행할 수 있을 것이다.

즉, 복잡하게만 느껴졌던 온체인 환경에서도 이제 사용자는 ‘무엇’을 원하는지만 전달하면 되며, 나머지는 에이전트가 투명하고 검증 가능한 실행 결과를 기반으로 유기적으로 처리하는 구조를 통해, 기존 웹2에서는 불가능했던 실질적인 디지털 가치를 중심으로 한 새로운 경험의 미래를 상상할 수 있게 된 것이다.

2.2 온체인 AI 에이전트의 간략한 역사

ChatGPT가 전 세계를 강타한 지 꽤 시간이 흘렀지만, 특히 온체인 AI 에이전트 분야는 비교적 최근인 지난해 말, a16z 공동 창립자 마크 안드레센 (Marc Andreessen)이 $GOAT (Goatseus Maximus)* 라는 프로젝트에 약 5만 달러 상당의 비트코인을 송금한 사실이 알려지면서 비로소 본격적으로 크립토 공간 속 주요 담론의 궤도에 오르게 되었다.

짧은 역사를 되짚어보자면 - $GOAT 이후 등장한 초기 AI 에이전트 관련 토큰들은 대체로 인터넷 밈 문화와 결합해 단기간에 폭발적인 투기 수요를 이끌어내는 데에 성공하였다. 하지만 단순한 밈토큰으로써 기능적 측면에서는 분명한 한계를 드러내었으므로, 이에 따라 AI 에이전트 토큰의 유틸리티에 대한 시장의 기대 수준이 높아지며, 이후 등장한 토큰들은 커뮤니티 참여와 실시간 소셜 기능을 결합하거나, 고도화된 의사결정 지원 기능을 통합하며 실사용성을 확보해 나갔다.

대표적으로 버추얼스 프로토콜 (Virtuals Protocol)의 $LUNA는 AI 기반 가상 인플루언서이자 자율형 캐릭터로, 틱톡·X·텔레그램 등에서 사용자와 상호작용하며 새로운 소셜 경험을 제공했다. $AIXBT와 $ZEREBRO는 DeFi, 블록체인 툴, 창작 플랫폼과의 통합을 통해 의사결정을 지원하는 에이전트로 진화했고, $AI16Z와 $EMP는 크로스체인, 탈중앙화 앱, 하드웨어 연동 등 기술 기반을 고도화하는 동시에 지속 가능한 생태계를 지향하기 위한 다양한 이니셔티브를 전개하고 있다. $GRIFFAIN은 간단한 자연어 입력을 통해서도 크립토 결제를 진행하고 물품을 구입할 수 있도록 하며, $COOKIE는 데이터 분석과 커뮤니티 거버넌스를 아우르며 InfoFi를 위한 크립토 경제의 핵심 구성요소로 자리매김하고 있다.

이외에도 스마트 컨트랙트 감사나 이상 거래 탐지 등 특정 목적에 특화된 AI 에이전트 사례가 빠르게 늘어나고 있으며, 특히 DeFi 분야에서는 생태계가 고도화됨에 따라 금융 애플리케이션과 결합해 그 유틸리티가 한층 정교해지고 있다(예: DeFAI). 더불어, 진정한 온체인 아이덴티티를 지닌 자율형 AI 에이전트를 구현하기 위한 심층적인 인프라의 필요성이 대두되면서, 탈중앙화된 온체인 프레임워크와 워크플로우 플랫폼도 잇따라 등장하고 있다.

이처럼 온체인 AI 에이전트와 관련된 프로젝트들은 이제는 단순한 투기성 자산을 넘어 명확한 목적과 기능을 갖춘 디지털 자산으로서 시장 내 고유한 입지를 빠르게 다져가고 있다.

*$GOAT는 솔라나 블록체인 상에서 발행된 AI 기반 밈코인으로, Llama-70B에 기반한 AI 봇인 Truth Terminal이 주도한 트위터(X) 바이럴 콘텐츠를 바탕으로 급성장했다.

2.3 확장 가능한 온체인 AI 활용을 저해하는 인프라 병목

하지만 점점 더 전문화되고 세분화된 온체인 AI 에이전트들이 속속 등장하고 있음에도 불구하고, 이들을 손쉽게 활용하거나 조합하여 온체인 상에서 워크플로우를 구성하고, 더 스마트하게 운용할 수 있는 온체인 플랫폼은 여전히 부재하다. 이는 대부분의 기존 온체인 환경이 기술적 한계를 지니고 있어 매끄럽고 직관적인 사용성을 제공하는 데 한계가 있기 때문이다.

예를 들어, 여전히 많은 경우 사용자는 복잡한 온체인 트랜잭션을 처리하기 위해 여러 애플리케이션을 직접 방문하고, 비수탁형 지갑을 통해 수동으로 서명해야 하며, 경우에 따라서는 다양한 자산으로 상당한 수수료를 지불해야 한다. 특히 생태계별 표준이 달라 자산을 번거롭게 교환하거나 우회적인 경로를 통해 상호작용해야 하는 경우도 빈번하다.

이러한 제약은 인간 사용자뿐만 아니라 온체인 AI 에이전트에게도 동일하게 허들로 작용하며, 결과적으로 매끄러운 워크플로우 구성을 어렵게 만든다. 따라서 현존하는 온체인 AI 에이전트뿐만 아니라 앞으로 개발될 에이전트들이 본연의 역할을 온전히 수행하고, 서로 효과적으로 협업하기 위해서는, 이들이 기저로 삼는 온체인 워크플로우가 원활하게 실행될 수 있도록 일정 수준 이상의 기능적·성능적·보안적 요건을 충족하는 기반 인프라가 반드시 뒷받침되어야 한다.

이를 위한 차세대 AI 에이전트 경제를 위한 인프라의 핵심 요구 조건을 더욱 세부적으로 나눠보면 다음 세 가지로 정리할 수 있다:

1. 에이전트가 생성하고 중개하는 수많은 트랜잭션을 안정적이고 저렴하게 처리할 수 있는 “**고확장성 인프라”**일 것.

2. “자산 및 상호작용의 구조를 유연하게 설계”할 수 있으며, 복잡한 로직들을 하나의 통합된 표준으로 표현할 수 있는 기술 스택과 모듈들을 보유할 것.

3. 다양한 생태계를 자유롭게 탐색하고 기능을 확장할 수 있도록 “**멀티체인 호환성”**을 지원할 것.

잘 설계된 소프트웨어는 분명 인간보다 훨씬 더 많은 상호작용을 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있다. 하지만 그러한 과정에서 오히려 비효율이 발생할 여지도 존재한다. 따라서 대량의 상호작용을 AI 에이전트에게 효과적으로 위임할 수 있으려면, 이를 뒷받침하는 인프라가 대규모 트랜잭션을 빠르고 저렴하게 처리할 수 있어야 한다.

또한 온체인 AI 에이전트는 온체인에서 트랜잭션이 처리되는 실행 환경에 의존적이기 때문에, 다양한 상호작용들을 원활하게 처리하기 위해서는 자산 구조와 인터랙션 방식에 있어 일정 수준 이상의 통합된 표준화가 보장이 될수록 더욱 좋다. 나아가 보다 풍부하고 정교한 상호작용을 구현하기 위해서는, 다양한 형태의 통합 표준을 유연하게 정의할 수 있는 기술 스택이 필수적이다. 아울러 각 자산을 안전하게 관리하기 위해 권한 관리 등을 포함한 안정성 모듈 역시 마찰 없이 구현될 수 있어야 한다.

마지막으로, 블록체인 생태계는 각기 다른 문화와 유저 베이스, 그리고 시너지를 낼 수 있는 프로젝트들이 존재하는 만큼, 보다 확장된 유스케이스를 상상하려면 AI 에이전트가 특정 체인에 종속되지 않고 자유롭게 탐색할 수 있도록 멀티체인 지원에 유연하게 대응하는 구조를 갖추는 것도 매우 중요할 것이다.

3. 수이의 인프라를 활용한 탈루스의 탈중앙화 에이전트 프로토콜

탈루스는 이러한 요구사항들을 극복하고 최고의 성능을 발휘하는 탈중앙화 AI 에이전트를 만들기 위한 인프라 구축에 집중하고 있다. AI 에이전트가 새로운 기능을 수행하고, 또 인프라 단에서 원활한 상호작용이 이뤄질 수 있도록 지원하기 위해 탈루스는 설계 단계부터 완전히 구성가능한(composable) 구조를 갖춘 탈중앙화 에이전트 프레임워크인 ‘넥서스(Nexus)’를 선보인다. 탈루스는 넥서스를 “자율적인 웹3 경제를 구축하는 기반 인프라”로 자리매김시키는 것을 목표로 한다.

탈루스는 대부분의 온체인 AI 에이전트 프로젝트들이 이미 탄탄한 유저층과 다양한 프로젝트를 보유한 EVM 또는 SVM 기반에서 출발해 비교적 성숙한 생태계를 형성하고 있는 것과 달리, 자체적인 오케스트레이션 노드 시스템을 갖춘 독립적인 인프라를 운영하며 수이 블록체인(Sui Blockchain)을 조정 레이어로써, 그리고 수이의 Move 언어를 기반으로 넥서스를 통합해 나가고있다. 즉, 단순히 기존 스택의 기술적 제약 위에서 만들어진 또 하나의 에이전트 프로젝트를 만들기보다는, 에이전트가 여느 탑급의 스마트 컨트랙트나 디파이 프로토콜의 역량을 갖추고 더 다양한 것을 할 수 있도록 실행 환경 자체를 재정의하려는 시도인 것이다.

수이의 Move는 EVM이나 SVM에 비해서는 역사가 오래되지는 않았지만, 초고속 트랜잭션 처리 성능과 더불어 특히 오브젝트(Object) 중심의 아키텍처로 자산 및 상호작용을 풍부하고 유연하게 정의하는데에 있어 강점을 지니고 있으므로 EVM이나 SVM에서는 구현하기 어려운 복잡한 비즈니스 로직들을 손쉽게, 또 안전한 방식으로 구현해낼 수 있다는 큰 특징이 있다.

탈루스는 이러한 가능성에 주목한 것이다. 탈루스는 “AI 에이전트를 온체인에 등록해 누구나 소유하고, 투명하게 관리하며, 협업 가능한 구조로 새로운 온체인 AI 경제를 구축한다”는 목표 아래, 수이의 아키텍처가 향후 AI 에이전트가 다양한 유스케이스를 구현하고 상호 간 원활히 협업할 수 있는 가장 최적화된 인프라라고 판단하며 그의 에이전틱 프로토콜인 넥서스(Nexus)를 수이의 기술을 활용하여 빌딩한다. 향후에는 넥서스 뿐 아니라 마켓플레이스, 스테이킹 메커니즘, 에이전트 네이티브 거버넌스 등 다양한 모듈들이 추가되어 통합될 예정이다.

우선, 탈루스가 빌딩하고 있는 바를 더욱 잘 이해하기위해, 수이의 기술을 간략하게 살펴보기로 한다.

3.1 왜 수이인가? 수이에서만 가능한 기능들

3.1.1 풍부한 표현을 위한 수이의 무브(Move) 언어

수이의 무브 언어는 미스틴랩스 팀이 메타(Meta)의 디엠(Diem) 프로젝트에서 기존 무브 언어를 개발했던 경험을 바탕으로, 수이 블록체인 환경에 맞게 재설계한 독자적인 버전이다. 기존 무브가 지닌 자산 중심적 설계 철학과 안전성은 그대로 유지하면서도, 성능·보안성·표현력까지 모두 고려한 고유한 구조를 채택하고 있다. 특히 복잡한 자산 상태를 정밀하게 다뤄야 하는 AI 에이전트 환경에 적합한 설계라고 할 수 있다.

특히 수이의 무브 언어는 '리소스(Resource)'라는 개념을 기반으로 자산을 불변의 단위로 정의하며, 이를 통해 복제나 임의 삭제가 불가능한 형태로 안전하게 자산을 다룰 수 있게 해준다. 이러한 자산은 모듈 내부에 캡슐화되어 외부에서는 복잡한 관리 없이 인터페이스를 통해 접근이 가능하고, 권한 시스템을 통해 세밀한 제어도 가능하다. 정적 타입 시스템, 바로우 체커 (Borrow Checker), 그리고 정형 검증 (Formal Verification) 기능까지 갖추고 있어, 실행 전에 잠재적 오류나 보안 리스크를 효과적으로 차단할 수 있다.

또한 수이는 상태(State)를 오브젝트(Object) 중심의 모델로 관리하는 구조를 채택하는 것도 큰 장점이다. 이를 통해, 자산 자체뿐만 아니라 자산 간의 관계까지도 블록체인 위에서 유연하게 표현할 수 있다 - 서로 독립적인 오브젝트 간의 상태는 병목 없이 병렬 처리가 가능하며, 이를 통해 높은 TPS와 낮은 수수료를 동시에 지원할 수 있다. 더불어, 각 AI 에이전트 오브젝트가 다른 오브젝트를 소유할 수 있는 구조 또한 정교하게 구현될 수 있어, 단일 에이전트가 다른 에이전트를 소유하거나, 메타데이터가 동적으로 변화하는 동적 NFT (Dynamic NFT) 형태의 자산을 보유하는 등 복합적인 소유 관계도 자연스럽게 구현 가능하다.

마지막으로, 수이 고유의 기능인 프로그래머블 트랜잭션 블록 (Programmable Transaction Block, PTB)은 여러 트랜잭션 (최대 1,024개)을 하나의 실행 흐름으로 묶어 처리할 수 있도록 설계되어 있다. 예컨대 PTB를 활용하면, AI 에이전트가 복잡한 조건부 로직이나 다양한 자산 간 상호작용을 수행할 때 이를 하나의 트랜잭션으로 처리할 수 있어 복잡한 작업도 비용효율적이고 빠르게 실행할 수 있다.

3.1.2 원활하고 안정적인 상호작용을 위한 풀스택 아키텍처 및 개발자 친화적인 모듈

무브 언어의 장점에 이어, 수이를 활용하여 빌딩하는 것의 또 다른 큰 장점은 안정적이고도 빠른 트랜잭션 처리를 위한 풀스택 아키텍처 및 모든 비즈니스 유스케이스를 염두해두고 설계된 다양한 모듈들을 활용할 수 있음에 있다.

처음부터 수이는 짧은 시간 내에 대량의 트랜잭션이 발생하는 환경, 예를 들어 게임, 고빈도 트레이딩(HFT), 실시간 인터랙션 기반 서비스 등 다양한 유스케이스에 적합하도록 설계된 고성능 블록체인 인프라를 지향해오고 있다. 이를 실현하기 위해 수이는 미스티세티(Mysticeti)라는 독자적인 합의 엔진을 도입해 서브세컨드 수준의 빠른 파이널리티를 제공한다 - 미스티세티는 방향성 비순환 그래프 (DAG)를 활용한 구조로, 매 라운드마다 인증 절차를 생략하는 '미인증(uncertified)' 방식을 채택하여 합의 지연을 최소화한다. 단일 리더에 의존하지 않고 네트워크 전체의 대역폭을 활용하는 구조 덕분에, 여러 검증 노드가 동시에 트랜잭션을 처리하면서도 빠르게 전순서 합의에 도달할 수 있도록 설계되었다.

또한 수이는 초고속 처리와 대규모 동시성을 안정적으로 지원하기 위해 다양한 기술적 요소를 통합하고 있다. 예컨대, 레모라(Remora)는 밸리데이터의 작업을 여러 머신에 분산시켜 하드웨어 확장에 따라 TPS가 선형적으로 증가하는 수평 확장 구조를 가능하게 한다. 여기에 프로그래머블 P2P 터널 (Programmable P2P Tunnels) 기술을 적용해, 게이밍이나 실시간 거래에서 발생하는 마이크로 트랜잭션을 온체인에서 집계·정산할 수 있게 함으로써, 각 애플리케이션에 맞춘 맞춤형 트랜잭션 설계를 가능케 한다. 이를 통해 순간적인 부하에도 병목 없이 고성능 네트워크 환경을 유지할 수 있다.

보안과 네트워크 안정성 측면에서도 수이의 스택 구조는 한발 앞서 있다. 일반적인 인터넷 환경에서 발생할 수 있는 BGP 하이재킹, DDoS, DNS 스푸핑 등의 위협에 대비하기 위해 SCION 네트워크 아키텍처를 도입했으며, 대규모 온라인 게임처럼 다운타임이 민감한 환경에서도 안정적인 서비스를 제공할 수 있도록 설계되었다. 또한, 월루스 (Walrus)라는 온체인 분산 스토리지를 통해 기가바이트부터 엑사바이트 단위의 데이터를 클라우드 수준으로 저장·처리할 수 있으며, 씰 (SEAL) 프로토콜을 활용해 저장된 데이터에 대한 암호화 및 접근 권한 관리를 체인 레벨에서 구현하고 있다.

이 외에도 사용자 경험과 개발자 친화성을 높이기 위한 다양한 도구들이 마련되어 있다. 소셜 로그인 및 계정 복구를 지원하는 Passkeys, 개발자를 위한 GraphQL 기반 RPC 2.0, Sui Move Prover, Bugdar, Move Registry, 그리고 다양한 SDK들은 향후 탈루스에서 구축될 온체인 AI 에이전트들이 수이 위에서 유연하게 통합되고 확장될 수 있는 기반이 될 수 있을 것이다. 또한 수이는 네이티브 브릿지를 통해 래핑된 비트코인(Wrapped Bitcoin), 라이트닝 비트코인(LBTC), 이더리움(ETH), 래핑된 이더리움(WETH), 테더(USDT) 등을 지원하며 이외에도 웜홀(Wormhole) 및 악셀라(Axelar)와의 통합을 통해 다양한 체인과의 유연한 상호작용을 지원한다.

탈루스는 이러한 수이의 풀스택 아키텍처를 레버리지하여 UX와 DX 전반에 걸친 진입장벽을 낮추고, 수이를 조정·가치(Coordination & Value) 레이어로, 월루스를 탈중앙화 스토리지 레이어로 삼아 AI 에이전트 경제의 실행 환경을 정교하게 구성하고자 한다.

3.2 넥서스: 온체인 에이전트를 위한 탈루스의 탈중앙화 & 구성가능한 프레임워크

3.2.1 넥서스 개요

아래 그림에서 보이듯, 탈루스의 AI 에이전트를 위한 프레임워크인 넥서스는 이러한 탈루스의 핵심 설계 원칙을 잘 상속받았다. 넥서스는 조정 및 가치 레이어 (수이 블록체인), 탈중앙화 데이터 저장소 (월루스), 그리고 오프체인 연산 및 실행 툴링이라는 세 가지 구성 요소로 이루어져 있으며, 이들이 유기적으로 작동하는 구조를 띄고 있다.

넥서스는 이러한 구조를 통해 “오프체인 AI 서비스를 온체인 가상 머신이 이해할 수 있는 형태로 캡슐화”하고, “온체인 여부와 관계없이 모든 서비스가 스마트 컨트랙트를 통해 보안이 보증되는 형태로 정의”될 수 있도록 목표한다. 즉, 이러한 모듈형 구조를 통해 넥서스를 통해 만들어지는 AI 에이전트들이 온체인 상에서 구동되며 보안성과 투명성을 제공하면서도 동시에 실용적인 성능까지 동시에 보장하고자 하려는 의도이다. 에이전트가 수행하는 작업 워크플로우는 정적인 스크립트 대신 동적이고 검증 가능한 DAG로 변환되어 표현되며, 이를 통해 에이전트가 단순히 작업을 실행하는 것에 그치지 않고, 작업 전반에 걸쳐 컨텍스트를 이해하고 추론하며 협력하고 진화할 수 있도록 하게 한다.

조정 및 가치 레이어로 수이를 선택한 만큼, 넥서스의 온체인 구성 요소는 기본적으로 수이 블록체인을 활용하여 구축된다. 이는 곧, 에이전트 워크플로우를 구성하는 데 필요한 핵심 에셋과 도구들이 수이 무브 (Sui Move)로 작성된 기존 라이브러리/모듈을 기반으로 활용되거나, 혹은 수이 무브를 기반으로 새롭게 정의될 수 있음을 의미한다. 이렇게 구성된 AI 에이전트 워크플로우는 수이 블록체인의 스마트 계약 함수 내부에 완전히 호스팅되어 실행된다.

넥서스 온체인 구성요소는 탈루스 에이전트와 관련된 온체인 요소를 크게 세 가지로 구분하는데 1) 넥서스 온체인 패키지 (Nexus Onchain Packages, NOPs), 2) 툴 패키지 (Tool Packages), 그리고 3) 탈루스 에이전트 패키지 (Talus Agent Packages, TAPs)가 그것들이다.

툴 패키지를 통해 구현된 다양한 (수이 무브 기반의) 온체인 서비스 및 도구들은, 넥서스 온체인 패키지의 여러 하위 패키지를 통해 정의된다*. 이후 에이전트를 개발하고자 하는 빌더들은 이러한 사전 정의된 구성 요소들을 조합하여 자신만의 커스터마이즈된 에이전트를 구축하게 되는 구조이다**.

이 때 에이전트 워크플로우를 구성하는 과정에서 활용되는 일부 핵심 메타데이터는 탈중앙화 스토리지 레이어인 월루스에 저장된다 - 온체인에서 워크플로우를 실행할 때 그 이점을 온전히 활용하려면, 실행에 필요한 메타데이터 역시 온체인에서 접근 가능해야 한다. 하지만 수이와 같은 블록체인에 해당 데이터를 직접 저장하는 것은 비용 측면에서 비효율적이기 때문에, 스토리지에 특화된 별도의 레이어를 사용하는 방식이 선택된 것이다.

월루스는 Full Replication과 Erase-and-Share 메커니즘을 통해 비용 효율적인 확장성을 확보함과 동시에, 데이터를 오브젝트 단위로 표현할 수 있어 높은 수준의 프로그래머빌리티를 제공한다는 큰 이점이 있다 - 월루스에 대한 보다 자세한 내용은 포필러스의 레포트를 참고하길 바란다.

*툴 패키지를 통해 정의할 수 있는 도구에는 오프체인 기반의 AI 툴 (e.g., LLM, 이미지 인식 및 생성, 텍스트 처리, 수학 연산, 웹 액세스 기능, 파일 처리 유틸리티 등)도 포함된다. 이러한 도구들은 넥서스의 ‘오프체인 리더 (Leader)’ 시스템을 통해 실행되며, 실행 결과(또는 오류)를 리더가 수신한 뒤 해당 출력을 다시 온체인 워크플로우로 전달하는 구조로 작동한다.

**탈루스는 에이전트의 프리미티브가 되는 툴의 번영, 안정성, 그리고 보안성을 보장하기 위해 툴 제공자에게 경제적 보상을 제공하는 동시에, 슬래싱 규칙이 적용되는 일정량의 토큰 스테이킹을 요구할 계획이다.

3.2.2 넥서스 워크플로우

이처럼, 넥서스 프레임워크를 활용하면 개발자는 통일된 온체인 인터페이스 하에서 로직을 구현하는 동시에, 연산 및 자동화를 위한 오프체인 툴링도 오프체인 메신저를 통해 손쉽게 연계할 수 있다. 이를 통해 온체인과 오프체인을 아우르는 다양한 AI 작업을 하나의 통합된 프레임워크 내에서 구현할 수 있으며, 이렇게 구성된 각 에이전트의 워크플로우 실행은 검증 가능한 방식으로 온체인에 기록되고 정산된다. 이 덕분에 개발자는 신뢰 가능한 에이전트를 직접 커스터마이즈할 수 있다.

Source: Diagram showing Nexus V1 Interface flow | Talus Docs

AI 에이전트 개발자들은 제공되는 프레임워크 (넥서스 인터페이스 v1)를 통해 워크플로 실행, 결제 등을 제어하기 위한 사용자 정의 로직을 구현해야한다. 이 과정은 워크플로우를 관리하는 과정 (Workflow Management)과 워크플로우 실행을 위한 권한 부여 과정 (Authorization)을 포함한다.

워크플로우 개발을 시작하려면, 개발자들은 먼저 기본 탈루스 에이전트 패키지의 생성자 함수를 호출해 네트워크 상에 새로운 에이전트 인스턴스를 생성해야 한다 - 이 과정에서 고유한 에이전트 ID가 부여되고, 패키지 식별을 위한 인증 토큰이 초기화된다. 에이전트를 배포한 이후에는 해당 에이전트가 실행할 워크플로우를 DAG 형태로 정의할 수 있으며, 탈루스 에이전트 패키지에는 이 워크플로우의 진행 상황을 추적하기 위한 worksheet 라는 함수가 포함되어 있다.

워크플로우 실행 시, 에이전트는 worksheet 객체를 생성해 실행 상태를 기록하며, DAG의 시작 노드부터 각 단계별 도구 실행을 네트워크에 요청한다. 실행이 진행되면서 각 단계가 완료될 때마다 확인 정보가 누적되고, 전체 단계가 순차적으로 완료되었는지를 검증하는 절차를 거쳐 마침내 워크플로우가 종료된다*.

*이 때, 실행 과정의 가스·도구 사용료는 넥서스가 미리 예치한 가스 예산에서 자동 차감하므로, 개발 입문자는 워크플로우 로직과 도구 모음 조합 설계에 집중할 수 있다.

구현된 AI 에이전트를 사용하는 사용자 입장에서는 단순히 온체인 컴포넌트와만 상호작용하면 되며, 전체 흐름은 위와 같이 도식화할 수 있다.

일반적인 AI 에이전트의 작동 방식과 유사하게, 사용자가 넥서스를 통해 생성된 AI 에이전트와 상호작용을 개시하게 되면 (i.e., Request Transaction), 넥서스 온체인 패키지에 내장된 워크플로우 모듈이 트리거되어, 사전에 정의된 DAG (방향 비순환 그래프) 형태의 워크플로우가 온체인 상에서 실행된다 (i.e., DAGExecution)*.

이 과정에서 오프체인 도구의 실행을 트리거하고 조율하는 역할은 넥서스의 리더(Leader) 노드 시스템이 자동으로 수행한다. 리더 시스템은 일종의 메신저 (messenger)로서 작동하며, 오프체인 도구와의 커뮤니케이션을 중계하는 오라클 역할을 한다**.

*워크플로우에서 순차적으로 동작하는 각 요소 툴들은 저마다 안전성 옵션을 유연하게 선택할 수 있는데, 어떤 툴을 사용하든 엄격한 검증을 요구하는 결과 기반 (result-based)의 보안 구조를 채택할 수 있으므로 온체인에 최종적으로 게시되는 결과가 적절히 정합성을 가질 수 있도록 한다.

**리더 시스템은 탈루스 에이전트나 사용자 자산에 직접 접근할 수 없으며, 제한된 권한 내에서 온체인 워크플로우 실행만을 지원하도록 설계되어 있다. 리더 시스템은 신뢰 실행 환경 (TEE)에서 운영된다.

3.3 탈루스 에이전트 유스케이스 및 생태계 오버뷰

요컨대, 오브젝트 중심 모델 위에 구축된 탈루스의 넥서스 프레임워크를 통해 생성되는 AI 에이전트는 정체성, 온체인 워크플로우, 자율성이라는 세 가지 핵심 원칙을 기반으로 정의된다. 다시 말해, 탈루스가 만들어내는 에이전트는 단순한 챗봇이나 AI 아바타가 아니라, 온체인 활동을 하는 여느 사용자와 마찬가지로 ‘프로그래머블한 디지털 경제 주체’인 셈인 것이다.

따라서 이러한 에이전트들을 중심으로 탈루스가 구축해 나갈 생태계 역시, 우리가 지금까지 접해왔던 게이밍, DeFi 및 금융 서비스, 과학·데이터 분석, 프로덕트 빌딩 등 거의 모든 분야에서 각기 특화된 목적을 수행하는 고도화된 서비스형 에이전트 (AaaS, Agent as a Service)들로 구성될 수 있다. 이들은 다양한 서비스 및 프로토콜에 플러그인되어 일반 사용자와 온체인 애플리케이션 각각의 요구에 맞춰 설계된 purpose-specific 태스크를 자율적으로 수행하며, 탈루스 생태계 전반의 자동화 수준을 획기적으로 끌어올릴 것이다.

여기서 한발짝 더 나아간다면, 이처럼 정교하게 설계된 에이전트들을 거래하거나 기능을 확장하기 위한 에이전트 마켓플레이스(AM, Agent Marketplaces)의 출현도 충분히 상상해볼 수 있다.

현재 글을 시점을 기준으로, 테스트넷을 진행중인 탈루스는 이외에도 AI 에이전트의 잠재적 사용 사례 확대를 위해 수이 내외의 여러 플레이어들과 활발한 파트너십을 맺으며 에이전트 경제를 위한 생태계를 구축을 준비해나가고 있다.

수이와 월루스를 제외한, 현재까지의 대표적인 생태계 파트너들은 아래와 같다.

큐비스트 (Cubist)

큐비스트는 웹3 개발자를 위한 툴링 업체로, 보안 하드웨어 기반 키 관리 솔루션인 CubeSigner를 제공한다. 탈루스는 CubeSigner와의 통합을 통해 에이전트가 명확한 액세스 권한 관리를 바탕으로 강력한 보안을 유지하면서도, 크로스체인 거래를 효율적이고 편리하게 수행할 수 있도록 지원한다.

수이 네임 서비스 (SuiNS)

수이 네임 서비스는 수이 네트워크를 위한 신원 및 상호작용 레이어로, 사용자는 SuiNS 인터페이스를 통해 각 탈루스 에이전트에게 ‘.sui’ 도메인을 부여하여 신원을 관리할 수 있다. 이외에도, 에이전트들은 SuiNS가 제공하는 메시징 / 자산 전송 기능 등 다양한 상호작용 기능도 함께 활용할 수 있을 예정이다.

아토마 네트워크 (Atoma Network)

아토마는 TEE 기반 노드 아키텍처를 통해 연산 중 데이터와 모델이 외부에 노출되지 않도록 설계된, 수이 기반의 프라이버시 중심 분산형 AI 인프라이다. 탈루스는 아토마의 검증 가능한 AI 추론 기술을 통합함으로써, 에이전트의 추론 과정을 보다 투명하고 신뢰할 수 있는 방식으로 검증 가능하게 만들고자 한다.

말린 (Marlin)

말린은 TEE와 다양한 컴퓨팅 리소스를 결합해, 민감한 데이터를 보호하면서도 저렴하고 확장 가능한 연산을 가능하게 하는 검증 가능한 연산(Verifiable Computation) 레이어이다. 탈루스는 말린과의 파트너십을 통해, 탈루스의 프레임워크를 통해 구축되는 스마트 에이전트들이 검증된(verified) 증명(proof & attestation)을 토대로 연산을 할 수 있게 될 예정이다.

스웜 네트워크 (Swarm Network)

스웜 네트워크는 블록체인 기반의 멀티에이전트 AI 프레임워크로, 여러 AI 에이전트가 협력하여 문제를 해결하도록 설계된 프로토콜이다. 스웜은 자체 에이전트 스택에 넥서스 프레임워크를 검증 가능한 온체인 실행 레이어로 통합함으로써, 에이전트 오케스트레이션과 코디네이션의 투명성과 확장성을 높이고자 한다.

바나 (Vana)

바나는 사용자가 데이터를 안전하게 저장하고, 활용 방식을 직접 결정할 수 있는 "Vana Vaults"를 기반으로 기여를 증명하고 수익을 분배받을 수 있도록 설계된 데이터 주권(Data Sovereignty) 프로토콜이다. 탈루스는 바나의 방대한 사용자 관리 데이터 네트워크를 활용해 AI 에이전트 훈련 및 미세 조정에 필요한 다양한 데이터 세트를 확보함으로써 보다 정밀한 에이전트 개발을 가능하게 지원하고, 나아가 에이전트 모델의 전체 라이프사이클에 걸친 수익 흐름을 민주화하는 기반을 마련할 수 있다.

노도 (NODO)

노도는 Sui Hydropower Accelerator의 지원을 받는 멀티체인 AI 기반 수익 창출 레이어로, 다양한 AI 에이전트를 통해 사용자의 자산 배치를 최적화하고 수익을 극대화하는 것을 목표로 한다. 탈루스와의 파트너십을 통해, NODO는 AI 분석, 스프레드 최적화 및 MEV 보호, 프로토콜 간 리밸런싱 등 각 분야에 특화된 에이전트들을 구성하고, 이들을 유기적으로 결합해 사용자들이 실시간 정보를 바탕으로 자산을 전략적이고 유동적으로 운용할 수 있도록 지원한다.

ZO

ZO는 수이 위에 구축된 최초의 인텔리전스 기반 영구(perpetual) DEX 프로토콜로, 슬리피지 없는 거래, 합리적인 가격 발견(price discovery), 그리고 1초 미만의 초고속 거래 체결을 제공한다. 탈루스는 ZO와의 파트너십을 통해 다양한 목적에 특화된 탈루스 AI 에이전트를 ZO 플랫폼에 통합함으로써 거래의 접근성과 효율성을 한층 강화한다. 이를 통해 트레이더는 시장 모니터링, 맞춤형 전략 제안, 반복 업무 자동화 등 강력한 의사결정 지원 도구들을 활용할 수 있다.

4. 마치며

AI가 인간의 삶을 실질적으로 편리하게 만든다는 점이 입증되고, 사회 전반에 빠르게 채택되면서 AI에 대한 의존도는 더욱 가속화될 것이다. 유의미한 데이터를 탐색하고 수집하며, 이를 효과적으로 학습하기 위한 알고리즘과 학습 기법에 대한 연구는 활발히 이어지고 있고, 하드웨어 성능 또한 눈에 띄게 발전하고 있다. 이에 발맞춰 각국 정부는 AI 도입이 피할 수 없는 흐름임을 인식하고, 관련된 거버넌스 체계를 적극적으로 구축하고 있다. 샘 알트만이 언급했듯, ‘풍부한 지능 (abundant intelligence)’, ‘풍부한 에너지’, 그리고 ‘건전한 거버넌스 (good governance)’라는 세 요소는 AI 기반 생산 혁명의 선순환을 만들어가고 있는 것이다.

하지만 이러한 잠재력에도 불구하고, 기존 웹2 기반의 AI 시스템은 중앙화된 구조에 기반하고 있어, 민감한 데이터나 실질적 자산을 활용한 고도화된 에이전트 설계, 혹은 다양한 에이전트 간의 협업에는 구조적인 한계가 따를 수밖에 없다. 반면, 신뢰 기반의 웹3 환경에서 구현되는 에이전트 플랫폼은 이러한 제약을 뛰어넘고, AI 에이전트의 활용 가능성을 획기적으로 확장시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다.

탈루스는 이러한 흐름 속에서 웹3가 직면한 기술적 한계를 극복하고, 사용성·검증 가능성·유연성·구성 가능성을 모두 갖춘 새로운 표준을 제시하기 위해 수이라는 고성능 인프라를 조정 레이어로 전략적으로 활용했다. 아울러 온체인과 오프체인 툴의 유연한 통합, 고도화된 검증 체계, 그리고 빠른 파트너십 확장을 통해 차세대 검증 가능한 AI 에이전트를 위한 프레임워크를 구축하는 데 그치지 않고, 나아가 에이전트들이 글로벌 규모로 배포·조정·수익화될 수 있도록 지원하는 프로토콜 레이어로서의 입지를 확립하고 있다. 이는 곧 자율적 디지털 경제 전반의 기반 인프라를 형성하는 과정이며, 분명하게 성숙한 웹2 기술 스택과 웹3의 실질적 가치를 효과적으로 연결함으로써 산업 전반에 걸쳐 다양한 실사용 사례를 확보할 수 있는 기반이 될 수 있을 것이다.

물론 탈루스가 기반하고 있는 수이 생태계는 기술적 혁신 면에서는 뛰어나지만, 여전히 EVM이나 SVM 생태계에 비해 사용자 기반과 애플리케이션 수가 상대적으로 적다는 한계를 지니고 있다는 것도 사실이다. 하지만 넥서스의 설계는 다양한 웹3 애플리케이션이 안정적으로 활용할 수 있는 기반을 제공할 수 있기때문에, 만약 이를 바탕으로 성공적인 애플리케이션이 속속 등장하고 넥서스에 대한 수요가 늘어나면, 그 시너지가 다시 더 큰 성공을 불러오는 강력한 플라이휠 구조가 형성될 수도 있을 것이다.