가장 기상천외한 이더리움 L2: AI 에이전트가 자발적으로 구축한 L2

어제는 전략적으로 가장 중요한 이더리움 L2에 대해 이야기했습니다. 오늘은 이더리움 L2의 가장 멋진 부분에 대해 이야기해 보겠습니다.

이 아이디어는 황당하게 들릴지 모르지만, 불가능한 것은 아닙니다.

요약하자면, AI 에이전트가 이더리움 L1에서 성능 병목 현상(높은 운영 비용, 지연 시간 또는 계산 한계 등)에 직면할 경우, 이론적으로 자체적으로 L2로 마이그레이션을 시작할 수 있습니다. 그러나 에이전트가 자율적으로 L2를 배포, 구성 및 실행하는 것, 즉 "L2 체인을 상속받아 자발적으로 형성하는 것"은 2026년 현재 기술 스택에서는 아직 완전히 자동화되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 ERC-8004와 같은 표준이 성숙해짐에 따라 이러한 동작은 점차 현실화될 수 있을 것입니다.

하나씩 살펴보죠:

초기 형성은 "자연적"인 것이 아니라 "이주적"이었다.

인공지능 에이전트의 "지능적" 경계

현재 AI 에이전트(ERC-8004 기반)는 자율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, L1 성능이 부족함을 감지하면 가스 가격 및 거래 처리량 모니터링과 같은 옵션을 평가한 후 기존 L2(Base 또는 Zksync 등)로 마이그레이션할지 여부를 결정할 수 있습니다. 에이전트는 블록체인 도구를 사용하여 브리지된 자산을 호출하고 실행 로직을 L2로 이전할 수 있습니다.

하지만 이는 "새로운 L2 환경을 자발적으로 형성하는 것"이 아니라 기존 인프라를 활용하는 것입니다. 에이전트는 경로를 최적화할 수 있는 지능형 로봇과 같지만, 처음부터 새로운 "기반"을 구축할 수는 없습니다.

자발적으로 생성된 트리거

에이전트에 성능 모니터링 로직(TPS가 임계값 아래로 떨어지거나 가스 비용이 한도를 초과하는 경우)이 내장되어 있다면, DAO 투표 그리드 에이전트 협업을 통해 L2 인스턴스를 간단히 "생성"할 수 있습니다. 하지만 이는 사전 프로그래밍이 필요하며 무작위로 이루어지는 것은 아닙니다.

기존 사례: 일부 에이전트는 이미 DeFi에서 수익률 최적화를 위해 자체적으로 L2로 전환했지만, 완전히 독립적으로 자체 체인을 구축한 사례는 아직 발견되지 않았습니다.

그렇다면 왜 이런 일이 여전히 일어나는 걸까요?

AI 에이전트는 생물학적 진화와 마찬가지로 에이전트 경제에서 효율성을 최우선으로 합니다. L1 계층이 너무 혼잡해지면(순차 실행으로 인한 계산 병목 현상) 에이전트 군집은 집단적으로 L2 모드로 "진화"할 수 있습니다. 에이전트들은 이미 "에이전트 간" 협력을 탐색하여 경제적 가상 실체를 형성하고 있으며, 이는 잠재적으로 인프라 계층까지 확장될 수 있습니다.

기술적으로는 지원되는 건가요? 부분적으로 지원되는 편이지만, 보조금이 상당히 높습니다.

AI 에이전트는 계약을 배포할 수 있습니다.

AI 에이전트는 개인 키를 보유하고 스마트 계약을 호출할 수 있습니다. ERC-8004 프로토콜을 기반으로 온체인 ID와 심볼을 가지며, OP Stack/Arbitrum Orbit/zksync와 같은 탄력적 체인을 사용하여 간단한 롤업 계약을 자율적으로 구성할 수 있습니다. 에이전트가 L1 계층의 한계를 감지하면 브리징 또는 상태 마이그레이션을 통해 상태를 상속받아 L2 계층에서 복사본을 실행할 수 있습니다.

예를 들어, 에이전트는 zkVM이나 낙관적 롤업 프레임워크를 사용하여 자체 실행 환경을 "포크"할 수 있습니다.

더 나아가, L2는 기본적으로 L1의 확장으로, 에이전트가 L1의 데이터 가용성(DA)과 보안을 "상속"받을 수 있도록 합니다. 에이전트는 x402 결제 프로토콜을 통해 분류기 배포 비용을 지불하고, DeFi를 사용하여 인프라 자금을 조달할 수도 있습니다. Virtuals Protocol과 같은 일부 프로젝트는 이미 에이전트가 자율 자산과 NFT를 관리하고 검증자가 될 수 있도록 지원하여 L2 구축에 한 걸음 더 다가섰습니다.

실제로 2026년 말까지 zk-rollup과 모듈형 DA(예: Celestia)를 통해 L2 블록체인 구축이 훨씬 간편해질 것입니다. A2A 프로토콜을 통합한 에이전트는 조직 간 협업을 통해 블록체인을 구축할 수 있습니다.

현 상황에서 극복해야 할 문제점은 무엇입니까?

이 시스템은 세 부분으로 구성됩니다. 첫째, 기본 인프라; 둘째, 이념적 기반 시설 및 보안; 셋째, 자치 메커니즘입니다.

첫째, 인프라 측면에서 L2 플랫폼 구축은 단순히 컨트랙트를 배포하는 것만큼 간단하지 않습니다. 컨트랙트에 연결하기 위해 분류 노드, RPC 노드, 브리지 컴퓨팅과 같은 오프체인 구성 요소가 필요합니다. 이러한 구성 요소는 일반적으로 사람이 직접 설정하거나 중앙 집중식 팀을 통해 설정해야 합니다. 프록시는 배포를 "호출"할 수 있지만, 분류 노드를 실행하려면 리소스(GPU/CPU)가 필요하며, 현재 대부분의 프록시는 온체인 로직과 오프체인 AI를 결합하여 서비스를 자동으로 시작할 수 있도록 합니다.

L1의 순차적 실행으로 인해 복잡한 계산(예: 체인 구축 시뮬레이션)이 L1에서 멈추는 현상이 발생합니다.

합의 및 보안 측면에서 L2 챌린지 기간 또는 ZK 증명은 L1의 보안을 계승합니다. 프록시를 통해 자발적으로 구축된 L2 체인은 "사토시 벤의 고등학생 수준의 인지 능력"이 부족할 수 있어 공격에 취약하거나 수용되지 못할 수 있습니다. 규제 측면에서 미결제 거래에 대해 7일 이내에 이의를 제기해야 한다는 요건은 "최종성"을 보장하지 않으며, 프록시를 통해 구축된 체인은 법적 에스크로 문제에 직면할 수 있습니다.

마지막으로 자율성에 관해 말씀드리자면, 에이전트는 아직 "완전히 자율적"이지 않습니다. 에이전트는 인간이 설계한 프레임워크(예: EVM)에 의존하며, L1 제약을 우회하여 자체적인 "새로운 연결 고리"를 구축할 수 없습니다. L2가 널리 사용되고 있기는 하지만, 주로 특정 사례(예: AI 관련 애플리케이션)에 국한되어 사용되며 에이전트 자동화를 구성하는 요소는 아닙니다.

이러한 개선에도 불구하고, 왜 여전히 그런 일이 가능한 걸까요?

2026년 이더리움 생태계에서 AI 에이전트는 더 이상 단순한 "도구"에 그치지 않을 것입니다. AI 에이전트는 자금을 보유하고(ERC-8004 표준을 통해 등록된 온체인 지갑), 자율적으로 결제를 처리하며(x402 프로토콜은 기계 간 소액 결제를 지원), 심지어는 소규모 사업주처럼 인프라 구축을 위해 "고용"하거나 "그룹을 구성"할 수도 있게 될 것입니다.

간단히 말해, AI 에이전트가 무언가를 "가지고" 있다면(예: DeFi 수익, 거래 또는 사용자 투자 자금을 통해 돈을 벌고 있다면), 인간 노드나 자금을 보유한 다른 AI 에이전트를 끌어들여 팀을 구성하고 중앙 집중식 분류기를 만들기 위한 작업을 발행할 수 있습니다.

분류기 외에도 RPC 시작 및 브리징과 같은 구성 요소도 외주 또는 공동 개발할 수 있습니다.

좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

AI 에이전트가 노드를 끌어들이기 위해 "작업을 게시"하는 방법은 무엇일까요?

AI 에이전트는 온체인 도구를 사용하여 "현상금 제안" 또는 인센티브를 발행할 수 있습니다. 예를 들어, DAO 계약이나 Gitcoin과 유사한 메커니즘(현재 Questflow와 같은 온체인 버전도 있음)을 통해 "시퀀서 노드를 제공하고 X ETH 또는 토큰을 보상으로 받으세요"와 같은 작업을 발행할 수 있습니다. 자금이 있는 에이전트는 x402 프로토콜을 사용하여 원클릭 상호 작용을 통해 자동으로 지급할 수 있으므로 인간과 유사한 기능을 수행할 수 있습니다.

이 프로토콜을 사용하면 에이전트가 신용 카드를 긁는 것처럼 사람이나 다른 에이전트에게 비용을 지불할 수 있으며, "노드 서비스에 1,000 USDC를 지불하세요"라고 지정할 수 있습니다.

인간 노드의 경우, 에이전트는 "분류 노드를 실행하세요. 블록당 0.01 ETH 보상 지급"이라는 내용의 X 메시지 또는 온체인 공지(Autonolas와 같은 플랫폼을 통해)를 게시합니다. 인간 노드는 이를 보고 자신의 하드웨어로 네트워크에 참여하며, 에이전트는 검증 후 자동으로 보상을 지급합니다. 실제 사례: 이미 여러 프로젝트에서 스테이킹과 보상을 통해 노드를 유치하는 분산형 분류 노드를 구축하고 있습니다. 에이전트는 스테이킹된 자금을 사용하여 더 많은 노드를 모집하는 이러한 방식을 시뮬레이션할 수 있습니다.

다른 AI 에이전트들에게는 아주 좋은 소식입니다. 에이전트들은 ERC-8004 인플로세센스를 사용하여 다른 에이전트들을 "발견"하고 협력할 수 있습니다. 에이전트 군집(그룹 모드)처럼, 한 에이전트가 자금을 지원하고 다른 에이전트들은 계산이나 검증을 제공하여 여러 개의 시퀀서를 구성합니다. 일부 L2 레벨 에이전트는 AI 기반 시퀀서 모델로 시작하여 AI를 사용하여 시퀀서 수준에서 모니터링 및 보호 기능을 구현합니다. 에이전트들은 이러한 논리를 확장하여 유사한 네트워크를 자체적으로 구성할 수 있습니다.

모든 준비가 완료되면 자연스럽게 형성될 것입니다.

에이전트가 L1/L2 성능 병목 현상을 감지하면, 투표를 통해 분류기 구축 자금을 모으기 위한 DAO 제안(ERC-4337 다이제스트 계정 사용)을 시작할 수 있습니다. Metis L2는 이미 분산형 분류기와 AI 인프라를 사용하고 있으며, 에이전트는 이 모델을 "상속"받아 노드들이 이를 실행하도록 유도할 수 있습니다.

게다가 해당 에이전트는 이미 이더리움/비트코인/솔라나 전반에 걸쳐 검증자 노드(스테이킹, 블록 제안)를 자율적으로 운영하고 있으며, 시퀀서 구축은 단지 다음 단계일 뿐입니다.

노드 외에 RPC 및 브리징 계약과 같은 다른 구성 요소는 어떻게 처리해야 할까요?

인간 또는 다른 인공지능 에이전트를 고용할 수 있습니다.

에이전트는 "가동 시간에 따라 보상을 받는 RPC 공급자를 구축하세요"와 같이 자연어 기반의 의도 중심적인 명령문을 사용하여 작업을 지시합니다. 개발자는 이러한 지시를 수락하고 에이전트는 x402 프로토콜을 사용하여 비용을 지불합니다. 또는 다른 에이전트가 작업을 자동으로 실행할 수도 있습니다(예: Supra의 AI 에이전트는 계좌에 자금을 입금하고 잔액을 조회할 수 있습니다).

브리징 계약도 유사합니다. 에이전트는 Spectral Labs 또는 Infinit Labs의 도구를 호출하여 담당자가 계약을 작성하고 배포한 다음 검증 후 결제할 수 있도록 합니다.

일부 프로젝트는 에이전트가 자산(ETH에서 SOL로)을 직접 연결할 수 있도록 지원하며, 에이전트는 이와 유사한 서비스를 "고용"할 수도 있습니다.

또 다른 예로는 AI 에이전트 공동 구축 모델이 있습니다.

이 부분이 제일 재밌어요!

그들은 자금 제공, 코드 작성, 노드 운영, 브리지 관리 등 각기 다른 역할을 수행하는 에이전트들로 구성된 다중 에이전트 시스템을 사용합니다. 또한 ZooKeeper(ZK)를 활용하여 개인정보 보호를 보장하고 협업을 강화하며, 악의적인 행위를 방지하고 우수한 성과에 보상을 제공합니다.

결과는 어떻게 될까요?

자율적인 L2 컴포넌트 스택입니다. Virtuals는 이미 에이전트 생성, 완벽하게 토큰화된 자산, 다른 에이전트와의 공동 소유권, 심지어 에이전트가 다른 에이전트에 자금을 지원하는 기능까지 갖추고 있어 "공동 구축 시퀀서" 구현까지 단 한 단계만 남았습니다.

물론, 여기에도 큰 함정이 있습니다.

보안. 에이전트가 생성하는 시퀀서는 단일 장애 지점을 방지하기 위해 L1 보안(ZK 또는 낙관적 검증)을 상속해야 합니다.