보상 허브 
요약
지난 10년간 글로벌 금융 시장의 발전은 블록체인 기반 전통 자산의 디지털화와 알고리즘 기반 자동화라는 두 가지 축으로 나아갔습니다. 2020년부터 2024년까지 DeFi의 부상으로 무허가, 조합 가능, 글로벌 접근이 가능한 가치 이전 구조가 등장했습니다. 동시에 대형 언어모델(LLM)과 생성형 인공지능의 폭발적 발전은 기계의 추론, 맥락 이해, 과제 수행의 경계를 재정의했습니다.
2026년 1분기, 이 두 기술적 벡터는 충돌하며 근본적으로 새로운 경제 패러다임, 즉 Agentic Finance(AgentFi) 를 탄생시켰습니다.
AgentFi는 인간이 운영하던 금융 시스템에서 기계가 주도하는 자율 경제로의 역사적 전환을 의미합니다. 이는 자율 AI 에이전트의 금융화입니다. 기존의 경직된 알고리즘 트레이딩 혹은 단순 시장 감성 요약 챗봇과 달리, AgentFi는 동적인 추론 능력, 고유 암호화 지갑, 그리고 분산된 블록체인 네트워크 전반에서 실시간으로 복잡한 금융 전략을 자율적으로 실행할 수 있는 디지털 주체로 이루어집니다.
이 리서치 리포트는 Agentic Finance의 근본적 구조를 정의하고, 그 등장을 촉진한 거시경제 및 기술적 요인을 분석합니다. 특히, Cambrian이 2026년 기준으로 정리한 Agentic Finance 생태계 지도를 바탕으로 핵심 프로토콜 및 섹터를 해부합니다. AgentFi가 어떻게 퀀트 전략의 대중화, 유해한 MEV(최대 추출 가치)의 완화, 그리고 트레이더를 위한 새로운 자산군 창출에 기여하는지 살펴봅니다. 마지막으로, 시스템적 위험을 객관적으로 평가하며, 월스트리트와 Web3 생태계가 조 단위 기계 대 기계(M2M) 경제의 현실을 어떻게 바라보는지를 중립적으로 제시합니다.
1부: 존재론적 변화 – Agentic Finance의 정의
AgentFi를 온전히 이해하려면, 기존의 알고리즘 트레이딩, 그리드 봇, 자동화 마켓메이커(AMM) 개념을 벗어나야 합니다.
알고리즘에서 주권 에이전트로의 진화
전통적인 고빈도 트레이딩(HFT) 알고리즘이나 DeFi 차익거래 봇은 "A 거래소에서 X 조건이 충족되면 B 거래소에서 Y 거래를 실행"과 같은 결정적이고 경직된 논리 구조로 동작합니다. 속도는 빠르지만, 시장 조건이 약간만 벗어나도 실패하거나 오류를 발생시킬 수 있습니다. 즉, 적응성, 맥락 인식, 추론 능력이 없습니다.
Agentic Finance는 실행 계층에 추론, 의도, 자율성을 도입합니다. 2026년의 자율 금융 에이전트는 고도화된 기초 모델(예: 발전된 Claude 3.5, GPT-5 수준 모델 또는 온체인 데이터에 특화된 오픈소스 모델)로 구동됩니다.
이 에이전트는 다음과 같은 능력을 갖춥니다:
- 정성적 및 정량적 데이터의 통합: 최신 트레이딩 에이전트는 SEC 규제 발표문을 읽고, 온체인 스테이블코인 자금 흐름과 암호화폐 생태계의 사회적 분위기를 동시에 파악합니다.
- 동적 전략 수립: 실시간 데이터 통합을 바탕으로, 개발자가 미리 입력하지 않은 전략을 자율적으로 수립합니다.
- 자율 실행 및 포트폴리오 관리: 에이전트는 자체 암호화 지갑으로 자본을 운용하고, 여러 Layer-2 롤업에 유동성을 분산하며, 무기한 선물로 헷징해 포지션을 유지합니다.
AgentFi 에이전트의 구조
2026년 시장에서 완성된 금융 에이전트는 네 가지 핵심 기술 스택의 결합체입니다:
- 두뇌(인지 엔진): 의도 해석, 리스크 평가, 전략 수립, 확률적 의사결정을 담당하는 LLM 또는 SLM
- 감각(데이터 인프라): 온체인 데이터 및 Web2 API 크롤러와의 실시간 통합으로 시장을 감지
- 손(실행 및 수탁): 계정 추상화(ERC-4337) 기반 스마트 컨트랙트 지갑으로 에이전트가 직접 자본 보유 및 트랜잭션 서명
- 신뢰 계층(검증 및 보안): TEE, zkML 등 암호학적 증명을 활용해 거래 논리의 변조 여부를 검증
요약하면, AgentFi는 자본 배분, 리스크 및 포트폴리오 관리가 비인간적이고 논리적인 소프트웨어 에이전트에 의해 블록체인상에서 움직이는 생태계입니다.
2부: 탄생 배경 – AgentFi가 지금 등장한 이유
AI 기반 트레이딩의 개념은 새롭지 않으나, 진정한 의미의 Agentic Finance(자율적, 자기 수탁형 AI)가 등장한 것은 2025–2026년의 기술 및 경제적 변화 덕분입니다. 주요 촉매제는 다음과 같습니다:
1. 인간 인지력의 한계(유동성 단절 위기)
2025년에는 이더리움의 Layer-2/3 롤업, 고성능 EVM, 대체 Layer-1 블록체인들이 등장하면서 유동성이 수백 개의 체인과 브리지, DEX에 분산되었습니다. 수백만 달러 규모의 스왑을 효율적으로 실행하기 위해 브리지 지연, 슬리피지, 가스 비용 등을 동시에 관리하는 것은 인간에게 불가능해졌습니다. Web3의 사용자 경험은 지나치게 복잡해졌고, 시장은 "추상화 계층"을 필요로 했습니다. AgentFi는 사용자가 자연어로 "내 100 ETH를 Arbitrum에서 6% 이상 이율의 가장 안전한 프로토콜로 이동시키고, 동시에 10% 하락에 대비해 헷지해줘"라고 지정하면, 에이전트가 복잡한 실행 경로를 스스로 찾고 처리합니다.
2. 에이전트형 AI와 툴 연동의 성숙
초기 LLM은 치명적인 환각(hallucination) 문제로 금융에 부적합했으나, 2024~2025년 출시 모델은 고급 추론, 다단계 계획, API 연동 등이 강화됐습니다. 이로써 에이전트가 외부 금융 툴과 안전하게 상호작용하고, 스마트 컨트랙트 코드를 검증하며, 거래 전 수학적 논리를 확인할 수 있게 되었습니다.
3. 초저가 온체인 연산 및 결제
Agentic Finance는 빈번한 소통과 마이크로 거래를 필요로 합니다. 이전에는 이더리움 가스비가 높아 불가능했으나, EIP-4844(Proto-Danksharding)의 도입과 초고속 체인의 등장으로 거래비용이 센트 단위 이하로 낮아졌습니다. 이는 M2M 경제 활성화에 필수적이었습니다.
3부: 2026년 AgentFi 생태계 – 섹터별 분석
Cambrian의 2026년 Agentic Finance 생태계 지도에 따르면, 시장은 네 개의 전문화된 사분면으로 빠르게 분화되었습니다. 각각의 사분면은 상호작용하며 자율 금융 네트워크를 구축합니다.
사분면 1: 트레이딩 & 포트폴리오 최적화 에이전트
가장 핵심이자 인구가 많은 섹터로, 에이전트가 포트폴리오 관리와 실행 라우팅을 자율적으로 수행합니다.
- 주요 프로토콜: Askjimmy, HeyAnon, Wayfinder, Velvet Capital, Olas, Mode Network, Bankr 등
- 특징: Wayfinder와 Olas는 에이전트 라우팅 네트워크를, Velvet Capital 등은 동적 포트폴리오 구축·관리를 지원합니다.
- 트레이더 변화: 기존에는 수동 봇 조정이 필요했으나, 이제는 HeyAnon이나 Bankr 같은 에이전트가 자율적으로 위험을 모니터링하고 포지션을 관리합니다.
사분면 2: 이자/수익 최적화 에이전트
이자 및 유동성 제공, 금리 차익에 특화된 에이전트입니다.
- 주요 프로토콜: ARMA by Giza, Arrakis, Superform, AFI, Reflect, Axal, DeFi Saver 등
- 특징: Arrakis, Kamino는 Uniswap V3 등 AMM에서 집중 유동성 관리, Superform은 크로스체인 이자 라우팅, Pendle은 미래 이자 토큰화 전략을 제공합니다.
- 트레이더 변화: 기관 투자자는 DeFi Saver나 ZyFAI에 자본을 배분하고, 에이전트가 실시간으로 최고 수익 전략을 수행합니다.
사분면 3: 감성·기초분석·뉴스·차트분석 에이전트
AgentFi 경제의 "센서 신경망" 역할로, 직접 거래는 하지 않으나 데이터를 가공해 트레이딩/이자 에이전트에 제공합니다.
- 주요 프로토콜: aixbt, Deep42, Messari Copilot, LlamaAi 등
- 특징: aixbt는 트위터, 텔레그램 등에서 내러티브 변화를 감지, LlamaAi와 Messari Copilot은 온체인 데이터 기반 펀더멘탈 분석을 제공합니다.
- 시너지: 트레이딩 에이전트가 aixbt, LlamaAi에서 받은 신호를 조합해 자동으로 매매 결정을 내립니다.
사분면 4: 예측·베팅 에이전트
확률적 결과 및 정보 차익에 초점을 둔 신생 영역입니다.
- 주요 프로토콜: Sire, Billy Bets
- 특징: Polymarket 등 분산 예측시장에서 에이전트가 뉴스, 선거, 스포츠 데이터를 분석해 오더북 오차를 파악하고 자동으로 베팅합니다.
4부: 트레이더와 알파 창출의 변화
AgentFi는 전통적 매크로 펀드나 기관이 알파(초과수익) 창출에 어떻게 영향을 주는지 중립적으로 분석합니다.
1. 퀀트 전략의 대중화
기존에는 델타중립 이자농사, 크로스체인 차익거래, MEV 추출이 전문 퀀트 펀드만의 영역이었습니다. 이제는 개인이나 소형 펀드도 AgentFi를 활용해 월스트리트 수준 전략을 구사할 수 있습니다. 프로그래밍 없이 에이전트만 설정하면 24시간 자동 운용이 가능합니다.
2. 고도화된 리스크 관리 및 포트폴리오 방어(센티넬 에이전트)
트레이더들은 DeFi Saver 등 기반의 "센티넬 에이전트"를 배치해 실시간 시장 위험을 감지하고, 이상 징후가 있을 때 자금을 안전한 멀티시그로 이전할 수 있습니다.
3. 유해한 MEV의 완화 및 보호 에이전트 등장
대규모 스왑 거래 시 MEV(샌드위치, 프론트런) 피해를 보호하는 라우팅 에이전트가 등장, 소매 투자자도 기관급 실행 품질을 누릴 수 있습니다.
4. 에이전트 수익 토큰화(AIO) – 새로운 자산군
AgentFi가 성숙함에 따라, 에이전트 성과 자체가 투자 대상이 되어 AIO(Agentic Initial Offering) 형태로 토큰화되고 있습니다.
5부: AgentFi와 암호화폐의 불가분 관계
전통 금융 시스템은 AI 에이전트에 적대적입니다. KYC, API 제한, 거래 취소 등으로 인해 자율 에이전트가 독립적으로 운용할 수 없습니다. 반면, 퍼블릭 블록체인은 기계가 스스로 지갑을 만들고, 자유롭게 자본을 운용할 수 있는 최고의 환경을 제공합니다.
반대로, Web3도 AgentFi의 빈번한 트랜잭션과 자동화로 인해 네트워크 가치와 유틸리티를 확보할 수 있습니다.
6부: 시장 반응, 규제, 시스템 리스크
AgentFi의 본격 상용화에 대한 시장 평가는 양분되어 있습니다. 벤처캐피털과 암호화펀드는 시장 효율성 극대화와 금융 민주화로 긍정적이지만, 전통 기관과 규제당국은 시스템 리스크, 알고리즘 붕괴, 법적 책임 불명확성을 우려합니다.
- Agentic Flash Crash: AI가 잘못된 뉴스에 동시 반응할 경우, 대규모 유동성 진공이 단시간에 발생할 수 있습니다.
- 환각 논리: LLM 환각으로 인한 비합리적 거래 발생 가능성
- 책임 공백: 에이전트가 악용되어 발생하는 손실의 책임 소재 불명확
결론: 기계 경제의 불가피성
Agentic Finance의 도래는 자본 시장의 새로운 전환점입니다. 금융이 정보라는 본질에 충실할 때, AI가 최고의 정보 처리자가 됩니다. 앞으로 10년 간, AgentFi와 자율 에이전트 전략에 적응하는 이들이 시장을 주도할 것입니다. 기계 경제는 이미 시작되었습니다.
