세계에서 가장 큰 AI 회사들은 이미 중요한 사실을 입증했습니다: 일반화된 LLM은 거래에 최적화되어 있지 않다는 것입니다. SpawnAgents는 이를 인지하고 암호화폐 거래에 AI를 활용하는 다른 방법을 구축했습니다.
ChatGPT 및 Claude와 같은 모델은 언어 생성과 광범위한 추론에 탁월하지만, 암호화폐 시장은 완전히 다른 기술 세트, 즉 실행 속도, 중단 없는 모니터링, 확률적 필터링, 변동성 속에서의 일관성을 요구합니다.
온체인 시장은 적대적인 환경입니다. 유동성은 순식간에 사라지고, 내러티브는 매시간 바뀌며, 기회는 몇 분 안에 사라집니다. 이러한 조건에서는 광범위한 지능보다 규율 있는 실행이 더 중요합니다.
이것이 바로 SpawnAgents가 근본적으로 다른 접근 방식을 취하는 지점입니다.
인터넷에서 훈련된 추론 모델을 중심으로 구축하는 대신, SpawnAgents는 제약된 자율 실행에 집중합니다. 사용자는 DNA Inputs를 통해 정확한 시장 조건을 정의하고, 에이전트는 그 미리 정의된 경계 내에서만 실행합니다.
그 아키텍처 결정은 AgentFi에서 가장 중요한 차별점 중 하나가 될 수 있습니다.
LLM 트레이딩의 핵심 실패
대부분의 LLM 기반 트레이딩 시스템은 구조적 이유로 실패합니다.
범용 모델은 그럴듯한 출력을 생성하도록 설계되었을 뿐, 적대적인 금융 환경에서 생존하도록 설계되지 않았습니다. 실제 거래 조건에서는 이로 인해 상황 인식이 약해지고, 실행이 일관되지 않으며, 빠르게 변화하는 맥락을 제대로 처리하지 못합니다.
온체인에서는 문제가 더욱 증폭됩니다. 암호화폐 시장은 수천 개의 자산에 걸쳐 분산되어 있고 연속적으로 운영되기 때문입니다. 인간 트레이더는 5–10 개의 기회를 동시에 효과적으로 모니터링할 수 있지만, 자율 시스템은 중단 없이 수백 개를 모니터링할 수 있습니다.
일반화된 AI 시스템에 상황을 더 악화시키는 점은, 대부분의 최첨단 LLM이 대체로 유사한 인터넷 기반 데이터 세트로 훈련된다는 것입니다. 이는 모델 간에 높은 상관관계를 가진 추론 패턴을 만듭니다.
그 결과, 많은 AI 트레이딩 시스템이 비슷한 방식으로 실패합니다:
- 노이즈에 과민 반응
- 모멘텀 오분류
- 확신을 환각
- 변동성 확대 시 실패
최근 예측 시장을 거래하는 최첨단 AI 시스템의 벤치마킹 결과, 정교한 아키텍처에도 불구하고 주요 모델들이 깊은 마이너스 수익률을 기록했습니다. 문제는 지능이 아니라, 일반화된 추론이 실행 중심 시장에 적합한 프레임워크가 아닌 경우가 많다는 점입니다.
SpawnAgents는 일반화된 추론을 거의 완전히 제거함으로써 이를 회피합니다.
LLM에 시장에 대해 "무엇을 생각하는지" 묻는 대신, SpawnAgents는 훨씬 좁은 질문을 던집니다: "이 기회가 미리 정의된 실행 조건을 충족하는가?"
이러한 전환은 시스템의 행동을 근본적으로 변화시킵니다.
SpawnAgents: 제약된 자율성을 가진 AI
SpawnAgents는 트레이딩 터미널에 연결된 챗봇이라기보다는 자율 실행 인프라에 가깝게 작동합니다.
사용자는 시가총액 범위, 유동성 임계값, 런치패드 선호도, 보유자 수, 변동성 프로필, 소셜 프레즌스 요구 사항과 같은 DNA Inputs를 정의합니다. 그러면 에이전트는 시장을 지속적으로 모니터링하고 해당 조건이 충족될 때만 실행합니다.
이를 통해 환각 가능성을 극적으로 줄이면서도 기계 시스템의 가장 강력한 장점을 유지합니다:
- 중단 없는 모니터링
- 실행 일관성
- 패턴 인식
- 고빈도 의사 결정
- 감정적 중립성
결과적으로 SpawnAgents는 전략적 의도는 사용자에게 외주화하고 실행은 기계에 내재화합니다.
이 구분은 근본적으로 중요합니다. 인간은 여전히 거시적 직관과 내러티브 구성에서 일반적으로 우수한 반면, 기계는 반복적 실행과 규모에서 점점 더 우수해지고 있기 때문입니다.
SpawnAgents는 이러한 비대칭성을 중심으로 완전히 구축되었습니다.
AI 마인드 및 실행 엔진
아키텍처는 SpawnAgent 팀이 AI Mind라고 부르는 필터링 레이어에서 시작됩니다. 이 레이어는 @solana 시장을 지속적으로 스캔하여 초기 구조 및 안전성 검사를 통과한 자산을 찾습니다.
이 필터링 단계를 통과한 자산은 'Arena'로 이동하며, 개별 에이전트가 자신의 DNA Inputs에 따라 기회를 평가합니다.
이렇게 2단계 시스템이 생성됩니다:
- 광범위한 시장 필터링
- 특화된 자율 실행
단일 Spawn Agent는 여러 포지션을 동시에 보유할 수 있으며, 피로나 감정 저하 없이 시간당 수백 건의 거래를 실행할 수 있습니다.
이러한 운영상의 이점은 암호화폐 시장이 더욱 분산되고 주의 집중을 요하게 됨에 따라 점점 더 중요해집니다.
SpawnAgents는 시장을 철학적으로 "이해"하는 모델을 만들려고 하지 않습니다. 인간보다 더 빠르고 일관되게 운영할 수 있는 결정론적 실행 시스템을 구축하고 있습니다.
이것이 AI를 트레이딩에 적용하는 훨씬 더 현실적인 방법입니다.
예측 시장이 더 큰 기회가 될 수도 있습니다
SpawnAgents의 가장 중요한 확장 중 하나는 @jup_predict 를 통한 예측 시장 진출입니다.
이는 SpawnAgents의 유틸리티를 강화합니다. 예측 시장은 빠르게 암호화폐에서 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나가 되고 있기 때문입니다. Polymarket 및 Kalshi와 같은 플랫폼의 누적 거래량은 이미 수백억 달러를 넘어섰으며, 미결제약정은 지난 1년 동안 극적으로 확대되었습니다.
더 중요한 점은, 예측 시장은 구조적으로 제약된 자율 시스템에 이상적이라는 것입니다:
- 확률이 지속적으로 업데이트됨
- 결과가 이산적임
- 정보 해결이 빠르게 이루어짐
- 실행 속도가 매우 중요함
초기 SpawnAgents 플랫폼 행동은 이미 예측 시장 에이전트가 일관성 측면에서 많은 토큰 전용 에이전트보다 우수한 성과를 내고 있음을 시사합니다.
이는 플랫폼의 가장 강력한 장기적 분야 중 하나가 될 수 있습니다.
현재 수치는 이미 주목할 만합니다
SpawnAgents는 아직 매우 초기 단계이지만, 현재 지표는 플랫폼 성숙도를 고려할 때 의미 있습니다.
출시 약 6주 만에 플랫폼은 토큰 거래와 예측 시장에서 누적 거래량 100만 달러 이상을 처리했으며, 100개 미만의 활성 에이전트로 운영되고 있습니다.
팀은 또한 관찰된 거래 기간 동안 배포된 에이전트의 약 20-30%가 수익을 유지했다는 수익성 범위를 언급했습니다. 변동성이 큰 온체인 조건에서 완전 자율 시스템의 경우, 이 수치는 주목할 만합니다. 특히 많은 일반화된 AI 트레이딩 실험이 수수료와 슬리피지 이후 수익성을 유지하는 데 어려움을 겪는다는 점을 고려할 때 더욱 그렇습니다.
그러나 맞춤형 에이전트를 구축해 본 경험이 없는 사람들에게 게임 체인저는 재현성일 수 있습니다.
SpawnAgents는 사용자가 수익성 있는 구성을 복제하고, 위험 매개변수를 수정하며, 처음부터 다시 시작하지 않고 성공적인 실행 시스템을 반복할 수 있도록 합니다.
이는 수익성 있는 행동이 생태계 전반에 빠르게 확산되는 복합 네트워크 효과를 만듭니다.
소유권은 보이는 것보다 훨씬 중요합니다
SpawnAgents가 @metaplex Core NFTs 와 통합되면서 중요한 인프라 전환이 일어났습니다.
이 전환 이전에는 에이전트가 주로 백엔드 제어 엔티티로 존재했습니다. 이를 온체인으로 이동함으로써 신뢰 모델이 근본적으로 바뀌었습니다.
에이전트는 투명한 소유권과 위임 권한을 가진 휴대 가능한 지갑 제어 디지털 엔터티가 되었습니다.
이는 SpawnAgents의 보안 및 신뢰 계층을 한 단계 끌어올렸습니다. 장기적인 AgentFi 인프라는 아마도 에이전트가 폐쇄된 백엔드 서비스가 아닌 독립적인 온체인 프리미티브가 되는 것에 달려 있기 때문입니다.
SpawnAgents는 이 분야의 대부분 프로젝트보다 이를 일찍 이해하고 있는 것으로 보입니다.
Base, 무기한 선물 및 자율 금융 인프라
다음 주요 플랫폼 확장은 @base 인 것으로 보입니다.
전략적으로 이는 중요한 촉매제가 될 것입니다. Virtuals와 같은 Base의 현재 AI 에이전트 생태계 대부분은 여전히 일반화된 LLM 인프라와 고가의 추론 시스템에 크게 의존하고 있기 때문입니다.
반면 SpawnAgents는 사용자가 제약 조건을 정의하고 플랫폼이 운영 복잡성을 완전히 추상화하는 경량 실행 시스템에 초점을 맞춥니다.
무기한 선물(Perpetual futures)은 훨씬 더 큰 기회가 될 수 있습니다.
무기한 선물 시장은 자연스럽게 다음을 보상합니다:
- 지속적인 모니터링
- 빠른 반응 속도
- 실행 규율
- 감정적 중립성
이러한 환경은 자율 시스템이 인간보다 구조적 우위를 가지는 정확한 환경입니다.
팀은 또한 Raydium, Meteora, Phoenix Trade, Hyperliquid와의 향후 통합에 대해 논의했습니다. 성공한다면 SpawnAgents는 방향성 토큰 거래를 넘어 자율 유동성 공급, 수익 최적화, 동적 익스포저 관리로 진화할 수 있습니다.
그 단계에서 플랫폼은 더 이상 트레이딩 제품처럼 보이지 않고 자율 금융 인프라처럼 보이기 시작합니다.
결론
SpawnAgents 뒤에 있는 가장 중요한 통찰은 AI 트레이딩 시스템이 반드시 더 넓은 지능을 필요로 하지는 않는다는 것입니다. 더 좁은 정밀도가 필요합니다.
범용 LLM은 인터넷 전체에 걸쳐 추론하려고 시도합니다. 반면 SpawnAgents는 자율 시스템을 창의성보다 일관성이 더 중요한 엄격하게 정의된 실행 환경으로 제약합니다.
이는 궁극적으로 AgentFi에 올바른 아키텍처임이 입증될 수 있습니다.
암호화폐 시장은 지속적으로 운영되고, 즉시 반응하며, 감정 저하 없이 실행할 수 있는 시스템을 점점 더 보상합니다.
SpawnAgents는 그 현실을 확장 가능한 온체인 인프라에 패키징한 최초의 진지한 시도 중 하나입니다.
