자율 에이전트 기반 금융의 부상: 디파이를 위한 AI 자동조종 계층 이 글은 @Infinit_Labs , @SurfAI , @almanak 이 구현하고 있는 자율 에이전트 기반 금융의 구조를 객관적 사실에 근거해 정리한 내용이다. 세 플랫폼은 연구, 전략 구성, 실행을 자동화하며 사용자가 직접 다단계 거래를 수행하던 기존 방식과 뚜렷한 차이를 보인다. 이들 시스템은 모두 비수탁 구조를 유지하며 지갑 서명을 통해 사용자 통제를 보장한다. 자율 에이전트는 오프체인 연산과 온체인 실행을 연결하는 구조로 운용된다. 인피닛은 서브 에이전트가 역할을 분담하는 다중 에이전트 구조를 채택하며 시뮬레이션 담당, 리스크 검증 담당, 거래 묶음 담당 등 각 기능이 독립적으로 수행된다. 연산은 오프체인에서 이뤄지고 최종 결과만 온체인으로 제출된다. 알마낙은 18개 이상의 전문 에이전트가 협업하는 구조로 설계되며 전략 작성, 코드 검증, 시뮬레이션, 배포가 순차적으로 진행된다. 전략 개발 과정에서는 수천 단위의 시나리오 시뮬레이션이 활용되며 실행은 사용자가 지정한 허용 범위 안에서만 이루어진다. 실행 구조에서도 비슷한 특징이 관찰된다. 에이전트는 사용자 지갑의 서명 없이 독단적으로 거래를 생성하지 못하며 모든 실행은 미리 정의된 권한 범위 안에서만 진행된다. 알마낙은 세이프 지갑과 제한적 권한 모듈을 사용해 이 범위를 명확히 규정한다. 인피닛은 여러 프로토콜을 아우르는 복합 거래를 단일 승인으로 처리할 수 있도록 구성해 사용자의 작업 부담을 줄인다. 사용자 경험은 수동적 관리에서 고도화된 위임 구조로 변화하고 있다. 기존 디파이 참여자는 포트폴리오 조정, 다중 프로토콜 이동, 수수료 관리 등 대부분의 과정을 직접 수행해야 했다. 에이전트 기반 시스템에서는 사용자가 목표를 제시하면 이에 맞춘 분석과 실행 계획이 자동으로 구성된다. 서프는 온체인 데이터와 정량 지표를 통합 분석해 사용자가 자연어로 정보를 요청하면 구조화된 결과를 제공한다. 이러한 구조는 의도 기반 시스템이나 수동 인터페이스와 명확히 구분된다. 의도 기반 시스템은 사용자가 제출한 단일 목표를 해결하는 데 초점을 두지만 에이전트 기반 시스템은 지속적 관리와 반복적 최적화 기능을 제공한다. 수동 인터페이스는 사용자가 모든 단계를 직접 수행하는 방식으로 정보 수집과 실행에서 높은 숙련도를 요구한다. 다만 자율 에이전트 구조에는 고유한 위험도 존재한다. 외부 데이터 의존도가 높아 오라클 오류나 데이터 변조가 문제를 일으킬 여지가 있으며 에이전트가 처리하는 입력이 조작될 경우 비정상적 동작을 유발할 가능성이 있다. 또한 다중 연산이 한 번에 묶여 실행되는 구조에서는 일부 단계의 실패가 전체 거래 실패로 이어질 수 있어 정교한 검증 절차가 필요하다. 이러한 이유로 여러 플랫폼은 로그 공개, 승인 기반 실행, 시뮬레이션 내장 등 안정장치를 운영하고 있다. 세 플랫폼은 정보 처리, 전략 설계, 실행이라는 서로 다른 기능을 맡으면서 자연스럽게 하나의 자동화 계층을 형성하고 있다. 서프는 데이터 기반 해석을 제공하는 인지 계층, 알마낙은 전략을 구성하고 검증하는 전략 계층, 인피닛은 실제 온체인 동작을 수행하는 실행 계층으로 작동한다. 이 구조는 사용자가 고도의 기술적 지식을 갖추지 않더라도 일관성 있게 디파이에 참여할 수 있도록 돕는다. 요약하면 자율 에이전트 기반 금융은 정보 분석부터 전략 구성, 온체인 실행까지의 흐름을 자동화해 디파이 참여의 장벽을 낮춘 방식으로 평가된다. 비수탁 구조, 검증 가능한 실행, 사용자 승인 중심이라는 기본 원칙은 유지되며 각 플랫폼은 이를 기반으로 안정적 자동화 환경을 제공하고 있다.