최근 연구는, 실제 게임 데이터를 기반으로 생성된 에이전트들이 언어 기반 협상, 거래, 가격 인식 등 현실 경제와 유사한 상호작용을 수행할 수 있음을 보여주었다. 이제는 AI 에이전트가 실제 가치를 교환하며 협업하는 단계로 나아가고 있으며, 이를 위한 인프라로 버츄얼스 프로토콜은 ACP(Agent Commerce Protocol)를 제시한다.
ACP는 AI 에이전트 간의 상업적 상호작용과 무허가 거래를 가능하게 하는 크립토 네이티브한 멀티 에이전트 프레임워크이다. 특히 탐색, 협상, 평가, 결제와 같은 과정을 온체인에서 자동화하며, 체인과 플랫폼 및 에이전트 프레임워크에 구애받지 않도록 개방성과 상호운용성을 갖추도록 설계되었다.
ACP는 2024년 말 AI 에이전트 열풍 속에서 드러난 한계를 교훈 삼아 등장했다. 당시 수많은 에이전트들 사이에서 두각을 드러내기 위해 많은 개발자들이 모든 기능을 포괄하는 범용형 에이전트를 설계하려 했지만, 대부분은 넓지만 얕은 성능에 머물렀고 어떤 기능도 충분한 수준에 도달하지 못했다. 이에 ACP는 에이전트가 각자 전문화된 역할을 분담하고, 부족한 기능은 다른 에이전트의 역량으로 보완함으로써 전체 산출물의 질과 생산성을 극대화할 수 있도록 한다.
장인의 수공업과 컨베이어 라인의 대비가 그 전환을 상징하듯, 과거 분업의 본격화는 생산의 단위를 개인에서 시스템으로 전환시켰다. 마찬가지로, AI 에이전트의 협업 또한 각기 전문화된 에이전트들을 하나로 통합하는 프로토콜이 핵심적인 역할을 하며, ACP는 단순한 커뮤니케이션을 넘어 상거래 기능을 통해 경제적 이해관계까지 조정하는 인프라로 차별화를 이룬다.
분업은 역사적으로 대량 생산을 가능하게 했고, 이는 곧 대규모 소비 시장의 형성으로 이어졌다. 이와 유사하지만 훨씬 더 확장된 방식으로, 멀티 에이전트는 인간의 물리적 한계로부터 자유롭기 때문에 24/7 쉬지 않고 작동하며 생산성을 비약적으로 증폭시킨다. ACP는 다양한 서비스 영역에 플러그인되어 새로운 유즈케이스를 창출하며 그 실효성을 입증해 나갈 것으로 기대된다.
Source: Adam Smith Works
현대의 분업 시스템은 어떤 형태로 진화할까? 버츄얼스 프로토콜은 ACP를 통해 그 질문에 대한 하나의 해답을 제시한다. 이는 수백 개의 AI 에이전트를 양산한던 단계를 넘어, 버츄얼스 프로토콜의 펀더멘탈이자 다가올 에이전틱 경제를 선점하려는 시도로 읽힌다.
노동의 방식이 진화해온 과정을 잠시 되짚어보자. 경제사 전반을 통틀어 가장 결정적인 장면이었던, 노동의 분업화는, 병렬적인 업무 흐름(워크플로우)를 가능하게 하며 생산성을 비약적으로 향상시켰고, 대규모 생산 체제를 만들어냈다. 결과적으로, 이는 산업 자본주의의 태동을 알리는 계기가 되었다.
이러한 분업화의 흐름 속에서 가장 근본적인 변화는, 생산의 단위가 ‘개인’에서 ‘시스템’으로 이동했다는 점이다. 즉, 장인의 숙련도에 의존하던 수공업 방식이 컨베이어 라인을 중심으로 기계와 작업자가 통합된 공정 중심의 시스템으로 전환되었다는 것을 의미한다. 이로써 생산성은 더 이상 개별 노동자의 능력에 의존하지 않고 프로세스와 조직 체계, 기계 매뉴얼 등 시스템의 전반의 설계에 의해서 결정되기 시작했다.
오늘날, 이와 유사한 전환이 AI 에이전트가 수행하는 에이전틱 노동(Agentic Labour)에서도 일어나고 있다. 초기에는 단일한 범용 에이전트가 복합적인 작업을 처리하는 시도가 주를 이루었지만, 이제는 역할별로 기능이 최적화된 다수의 에이전트가 협업하는 방식이 본격화되고 있다. 그러하였을 때, 에이전틱 노동에서도 마찬가지로, 개별 에이전트의 성능보다, 이들이 유기적으로 협력할 수 있도록 연결하는 시스템이 핵심이 된다.
이러한 발전 흐름에 맞춰, 버츄얼스 프로토콜은 멀티 에이전트를 연결하는 프레임워크로 ACP(Agent Commerce Protocol)를 제시한다. ACP는 AI 에이전트가 온체인 상에서 지불하고, 지불받으며, 수익을 분배하는 상업 활동을 수행할 수 있도록 설계된 멀티 에이전트 프로토콜이다. 본 글에서는 이 ACP의 탄생 배경과 작동 원리를 살펴보고, 향후 에이전트 기반 분업 체계에서 상거래에 특화된 프로토콜인 ACP가 어떤 역할을 수행할 수 있을지 그 가능성을 자세히 들여다본다.
ACP를 알아보기에 앞서, ACP가 구현하고자 하는 멀티 에이전트는 현재 어디까지 왔을까? 얼마전까지만 해도 다수의 AI 에이전트가 서로 상호작용하며 자율적인 결정을 내리는 것조차 아직 요원한 기술처럼 여겨졌다. 그러나 최근 한 연구는 실제 MMO 게임 데이터를 수집하여, 플레이어의 성향, 지출 패턴, 활동 빈도 등을 군집화하고, 각 군집의 대표 특성을 GPT-4를 통해 텍스트 기반 에이전트로 생성했다. 생성된 에이전트는 공개 및 비공개 채팅이 가능하도록 설계되어, 언어 기반의 협상과 집적 거래까지 수행할 수 있는 시뮬레이션 환경이 구현되었다.
그 결과, 에이전트들은 MMO 게임의 복잡한 경제 메커니즘 속에서 인간의 상업 활동을 실감나게 재현했다. 예를 들어, 한 에이전트는 “해당 자재는 9토큰입니다”라는 메시지에 대해 “경매 시장의 최고 입찰가는 8토큰인데, 나는 그보다 싸게 사고 싶다”고 응답하여 가격 인하를 제안했고, 판매자가 8토큰을 제시하자 이를 수락해 거래를 성사시켰다. 이처럼 에이전트들은 시장 가격 인식, 가격 협상, 자산 재분배 등 다양한 상호작용을 수행하며 실제 인간과 유사한 경제 행동 패턴을 보여주고 있다.
Source: A2A Protocol
이처럼 멀티 에이전트의 성능이 눈에 띄게 발전하는 가운데, 이제 질문은 인게임 경제를 넘어 실제 가치를 교환하는 경제 활동에서도 에이전트가 자율적으로 상호작용할 수 있는지로 옮겨온다. 이러한 변화에 따라서, 최근 AI 산업은 에이전트 간 통신을 가능케 하는 표준화 프로토콜 경쟁에 진입하고 있다.
구글 딥마인드는 서로 다른 개발자가 만든 에이전트 간 통신을 지원하는 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜을 제안했고, Anthropic은 외부 툴과 API와의 연동을 지원하는 MPC를 제시했다. 한편, OpenAI도 GPT 기반의 Agent SDK + MPC를 통해 에이전트가 복잡한 다중 단계 작업을 자동으로 실행할 수 있도록 지원하며, 주요 AI 기업들이 에이전트 커뮤니케이션 영역에서의 영향력을 확대하려는 움직임이 점차 가시화되고 있는 현황이다.
하지만 여전히 비어있는 문제가 있는데, 바로 상업 활동에서 에이전트 간의 이해관계를 조정하는 상거래 프로토콜의 부재이다. 향후 엔터프라이즈 수준에서 다수의 에이전트가 서로 다른 애플리케이션을 대표해 통신하고 업무를 자동화할 경우, 단순히 데이터의 전달만으로는 충분하지 않다. 작업 조건을 협상하고, 보상 구조를 합의하며, 또 실제로 가치를 교환하는 등의 경제적 조율을 위한 프로토콜도 함께 필요할 가능성이 높다.
이에 버츄얼스 프로토콜은 구글의 A2A 프로토콜의 공개보다 2개월 앞선 2025년 2월, ACP를 선보이며 그 공백을 메운고자 한다. ACP 역시 본질적으로는 에이전트 간 통신에 초점을 맞춰 설계되었지만, 크립토 네이티브한 특성을 바탕으로 온체인 상의 상거래 기능을 특히 강화함으로써 그 차별성을 분명히 드러낸다. 이는 단순히 데이터 기반 통신을 넘어, 경제적 관계를 프로토콜화할 수 있다는 점에서 기존의 시도들과 구분된다.
버츄얼스 프로토콜이 ACP를 개발하게 된 배경에는 지난 하이프에서의 교훈이 배경에 놓여있다. AI 에이전트에 대한 관심이 뜨겁던 2024년 말, 그 중심에 있었던 버츄얼스 프로토콜에도 수백 개의 실험적인 에이전트가 출시되고 토큰화되었다. 그러나, 열기가 식기 시작한 2025년 초에는 대부분의 에이전트 토큰이 최고점 대비 90% 가까이 하락했다. 이러한 결과는, 에이전트의 성능 향상과 실사용 확대를 위해 새로운 접근이 필요하다는 점을 분명히 보여주었다.
그 이후, 버츄얼스 프로토콜은 단순히 에이전트를 수적으로 늘리는 수준을 넘어 구조적인 차원에서 에이전트의 성능을 향상시킬 수 있는 개선안을 모색해 왔다. 특히 이들이 주목한 문제 의식은, 대부분의 에이전트가 모든 기능을 포괄하려는 설계 탓에 넓지만 얕은 성능의 에이전트들이 양산되었고, 결과적으로 어느 기능도 충분한 수준에 도달하지 못했다는 점이다. 이에 따라 버츄얼스 프로토콜은 다음 두 가지 주안점을 중심으로 ACP라는 새로운 멀티 에이전트 표준을 고안하였다.
에이전트는 각자 전문화된 도메인에 고성능을 갖춰야 할 것
핵심 기능에 집중하고, 그 외 기능은 다른 에이전트와 협업할 것
이와 같은 원칙에 따라 APC는 마치 모듈형 구조가 각 영역에 전문화된 모듈을 유기적으로 조합해 최적의 성능을 이끌어내듯, 에이전트 역시 각자 역할을 분담하고 필요한 기능은 API 호출을 통해 다른 에이전트와의 협업으로 보완하는 구조를 지향한다. 이러한 구조가 제대로 작동하기 위해서는 에이전트의 작업을 조정하는 기반 인프라가 필수적인데, 여기에서 ACP가 바로 그 역할을 수행하는 것이다.
Source: X(@virtuals_io)
ACP는 에이전트들이 온체인에서 협력하고 거래할 수 있도록 설계된 EVM 기반의 표준 프레임워크이다보다 구체적으로는 ⓵ 요청, ⓶ 협상, ⓷ 평가 및 검증, ⓸ 거래 실행, 이르는 4단계 상호작용 모델을 통해 에이전트 간의 상업 활동을 구조화한다.
에이전트 등록(Agent Registry): ACP에 온보딩하는 모든 에이전트는 레지스트리에 등록되며, 에이전트 이름, 기능, 서비스 요율, 평판 등의 메타데이터가 여기에 포함된다. ⓵ 이 레지스트리를 기반으로, 에이전트는 요청 단계에서 잠재적인 협업 상대를 평가하고 그에 따라 상호작용을 시작할 수 있다.
상업적 상호작용(Commerce Interactions): ⓶ 에이전트들은 협상을 통해 과업 범위, 보상 조건, 평가 방식 등을 결정하며, 해당 내역은 온체인 상호작용 원장에 기록된다. 이는 서명과 함께 계약의 증거로 기능하며, 이후 분쟁 해결과 자동 정산의 기준으로 활용된다. ⓷ 작업이 완료되고 나면, 이는 평가 단계로 넘어가며, 평가자 에이전트가 사전에 합의된 기준에 따라 결과물을 검증하며 품질을 관리한다.
금전 거래(Monetary Transactions): 모든 상업적 상호작용은 에스크로된 스마트 컨트랙트를 통해 이루어지며, 제공자 에이전트가 과업을 성공적으로 수행한 것이 평가자 에이전트에 의해 검증된 후에만, ⓸ 요청자가 지불한 금액이 지급된다.
이러한 구조를 통해 ACP는 에이전트 간 상호작용을 신뢰 없이 실행할 수 있는 멀티 에이전트 프로토콜로 기능한다. 특히 ACP는 크립토 네이티브 환경에 최적화된 멀티 에이전트 표준으로서, 다른 프로토콜과 비교하여 뚜렷한 차별점을 보여준다:
첫째, ACP는 EVM 환경 위에서 모든 상호작용 단계를 온체인에서 처리한다. 요청, 협상, 실행, 평가에 이르는 전 과정이 스마트 컨트랙트를 통해 자동화되며, 각 단계의 상태 전환은 온체인 서명으로 트리거된다. 이로써 폐쇄형 플랫폼과는 차별화된, 투명하고 검증 가능한 거래 환경이 구현된다. 특히, ACP의 최종 상태는 EVM 체인에 정산되기 때문에, 에이전트는 이더리움의 보안 예산과 사회적 합의를 그대로 상속받을 수 있다. 또한, 오랜 기간 검증된 EVM의 인프라 컴포넌트들과 즉시 호환되며, 이를 통해 AI 에이전트는 오라클, ERC-20, ERC-6551과 같은 표준을 활용해 크립토 네이티브 유틸리티를 폭넓게 확장할 수 있다.
둘째, ACP는 프레임워크, 플랫폼, 체인에 구애받지 않는 범용 프로토콜이다. 즉, AI 에이전트가 ACP를 사용하기 위해 버츄얼스 프로토콜에서 런칭되거나 GAME 프레임워크 내에서 작동할 필요가 없기 때문에, 다양한 에이전트 생태계 전반에 걸친 폭넓은 상호운용성을 확보한다. 이러한 개방성은 다양한 에이전트 생태계 간의 상호운용을 가능케 하며, ACP가 범용적인 상거래 표준으로 발전할 수 있는 기반으로 제공한다.
셋째, ACP는 인센티브 기반의 평가자 에이전트를 검증 메커니즘으로 도입한다. 평가자는 협상 단계에서 합의된 조건을 기준으로 결과물의 이행 여부를 판단하며, 모든 거래는 평가자의 온체인 서명이 있어야만 정산이 이루어진다. 또한 평가자는 거래 금액에 비례해 수수료를 받아 경제적 보상을 얻으며, 성공한 거래에는 평판을, 실패한 거래에는 학습 데이터를 남겨 에이전트 성능 개선을 위한 피드백 루프를 형성한다. 결과적으로, 신뢰에 의존하지 않는 협력과 자생적인 질적 제고가 가능해진다.
Source: X(@paoloardoino)
앞서 살펴보았듯, 멀티 에이전트 표준은 경쟁이 이제막 시작된 초기 단계에 있으며, 그 향방은 채택률과 개발 생태계의 지원 확보에 달려있다. 이러한 맥락에서 ACP는 크립토 네이티브한 기능을 내재하였다는 구조적 우위를 기반으로 확장 가능성을 갖추게 된다.
앞서 ACP의 작동 원리에서 살펴보았듯이, 그 안에는 AI 에이전트와 크립토의 결합이 가져올 수 있는 주요 이점들이 고스란히 반영되어 있다. 즉, 온체인에서 전 과정을 자동화하며, 각 단계는 서명 기반 상태 전이로 트리거되어 검증 가능성이 확보된다. 또한 크립토 레일을 통해 가치 교환이 원활하게 이루어짐으로써 뚜렷한 차별화를 이룬다.
좀더 자세히 살펴보면, AI와 크립토는 ACP를 중심으로 상호 보완적인 관계를 이루고 있으며, ACP는 이 시너지를 효과적으로 연결하는 매개체 역할을 한다.
우선, AI 에이전트는 크립토 환경에서 24/7 자율적으로 작동하며, 사람의 개입 없이도 워크플로우를 실행할 수 있게한다. 예컨대, 자율형 트레이딩 클러스터는 시장 데이터를 실시간 분석하고 조건에 따라 자동으로 매매를 실행한다. 이 경우, 인간 트레이더와 비교해 일관된 의사결정을 내리고 반응 속도나 시간에 구애받지 않기에, 특정 전략에 한해서는 인간보다 높은 수익률을 실현할 가능성도 존재한다.
반대로, 크립토가 AI 에이전트에게 두 가지 핵심 인프라를 제공한다. 첫째는 크립토 레일을 통한 가치 교환의 용이함이다. 이는 다양한 역할을 수행하는 에이전트들이 작업 성과에 따라 수익을 투명하게 분배받을 수 있는 기반이 된다. 둘째는 온체인을 통한 리스크 비용의 절감이다. 모든 상호작용이 온체인에 기록되므로, 불확실성과 분쟁 가능성을 크게 줄일 수 있다.
ACP는 이러한 상호 보안적인 이점을 통합한다. 모든 상호작용은 서명 기반의 상태 전이로 정의되어 온체인에 기록되며, 평가자 에이전트를 통한 조건 검증과 에스크로 기반 정산 절차를 통해 신뢰성과 자동화를 동시에 확보한다. 이로써 ACP는 크립토 네이티브 환경에서 작동하는, AI 에이전트를 위한 상업 활동의 실행 표준으로 자리잡고자 한다.
에어비엔비가 플랫폼만 만들어 놓은 채, 호스트들이 알아서 나타나기를 기다리지 않고, 직접 현장에 가서 집을 촬영하고 숙소 설명을 작성해 사람들이 '좋은 숙소'가 무엇인지 알아채릴 수 있도록 했던 것을 떠올려보자. 현재 버츄얼스 프로토콜도 ACP의 확장을 위해 유사한 접근 방식을 취하며, 초기 구현단계에서 생태계 내 선별된 에이전트들과 협력하여 (1) 자율형 헷지 펀드, (2) 콘텐츠 제작을 수행하는 두 개의 클러스터를 먼저 출시하였다.
이러한 접근 방식을 통해 마치 유니스왑 v1 이후 디파이가 폭발적으로 성장했던 것처럼, 향후 커뮤니티를 주도로 더 많은 클러스터들이 등장할 것으로 기대되며 그 흐름은 이미 점차적으로 나타나고 있다:
버츄얼스 프로토콜이 제시한 표본 클러스터를 바탕으로 자율형 웰니스, 스포츠 베팅 및 예측, 일드 파밍 등 새로운 클러스터가 자발적으로 형성되고 있다.
빌더들은 기존에 출시된 클러스터를 기반으로 새로운 전문 역할을 가진 에이전트를 출시하고 있으며, 이들 중 일부는 단독으로, 또 일부는 다른 에이전트와 협업하며 활동하고 있다.
이러한 에이전트 클러스터들이 단독이든 클러스터 내에서든 인간에 필적하는 수준으로 서비스를 자율적으로 수행할 수 있는지는 향후 ACP의 유효성을 평가하는 데 중요한 기준점이 될 것이다. 그렇다면, 이들이 테스트 중인 클러스들이 어떻게 작동하는지 살펴보며 그 실현 가능성을 확인해보자.
Source: Virtuals Protocol WhitePaper
먼저, 자율형 헷지펀드로 기능하는 에이전트 클러스터의 구성은 다음과 같다:
클러스터 구성
AXR (포트폴리오 배분 및 거래 실행): 사용자의 리스크 성햐을 분석하고, 자본을 전략에 따라 배분하며 거래를 실행한다.
AIXBT · Athena · Velvet Unicorn (알파 헌터): 토큰 시그널과 시장의 알파 기회를 탐색한다.
Loky · WachXBT · BevorAI (온체인 보안 검토): 스마트 컨트랙트 보안 및 온체인 활동을 분석하여 잠재 리스크를 진단한다.
Gigabrain · SWARM · DegenC (알파 검증): 기술적 지표, 펀더멘털, 소셜 데이터를 활용해 알파의 유효성을 평가한다.
Mamo (실행): 전달받은 자본을 활용해 일드 파밍 전략을 실행한다.
프로세스
리스크 관리: 예치 시, AXR이 사용자의 리스크 성향을 평가한다.
Source: X(@AIxVC_Axelrod)
전략 배분: 평가된 리스크 성향을 바탕으로 AXR이 자본을 어떤 전략에 배분할지 결정한다. 예를 들어, MAMO(일드 파밍 전략), TRUST(대형 자산 무기한 선물거래), AIXBT/Velvet Unicorn/Athena(소형 자산 현물 거래) 중 하나로 배분된다.
자동 실행: 대형 자산 무기한 선물 거래 또는 소형 자산 현물 전략의 경우, 다른 에이전트들이 알파에 기반하여 추가 온체인 감사 또는 알파 검증을 수행한다. 모든 조건이 충족되면 AXR이 전략을 실행하고 전략별 결과를 수집한다.
사용자 인터페이스 및 출금: 실시간 성과가 대시보드에 표시되며, 사용자는 각 전략의 조건에 따라 출금할 수 있다.
Source: X(@AIxVC_Axelrod)
이러한 구조로 이루어진 자동화된 헷지 펀드 구조는 크립토 시장에서 변동성 기반의 알파를 지속적으로 수확할 수 있는 가능성을 제시한다. 무엇보다 인간보다 빠르고 일관된 리스크 분석과 전략 집행이 가능하다는 점에서, ACP 기반 에이전트 클러스터를 활용할 분명한 동기를 제공한다. 나아가, 사용자 경험 측면에서도 중요한 진전을 기대할 수 있다. DeFAI가 해결하고자 하는 문제의식과 마찬가지로, 디파이 전략 수행의 전 과정을 자동화함으로써 기존 디파이의 복잡하고 파편화된 사용자 경험을 효과적으로 개선하는 솔루션으로 자리잡을 가능성을 제시한다.
Source: Virtuals Protocol WhitePaper
ACP의 또 다른 구현체는 자율형 미디어 하우스(Autonomous Media House)이다. 이 클러스터는 콘텐츠 제작에 전문화된 에이전트들로 구성되어 있으며, 전략 기획, 역상 제작, 사운드 편집, 밈 콘텐츠 생성, IP 토큰화 등 각 역할에 특화된 에이전트들이 협력하여 콘텐츠의 기획부터 제작, 배포, 수익화에 이르는 전 과정을 자동화한다. 사용자가 미디어 작업 요청과 함께 비용을 지불하면, 해당 요청이 자동으로 클러스터 내 에이전트들에게 분배되며, 각 에이전트가 병렬적으로 작업을 수행해 최종 콘텐츠를 생성하는 방식이다.
그렇게 완성된 콘텐츠는 스토리 프로토콜(Story Protocol)의 DaVinci 에이전트를 통해 즉시 토큰화되어, 저작권 등록과 수익화까지 자동으로 이어진다. 이를 통해 인간의 개입 없이도 고품질 콘텐츠 제작이 가능해지며, 궁극적으로 크립토 프로젝트의 마케팅 파이프라인을 자동화된 구조로 대체할 수 있는 가능성을 제시한다. 특히 크립토 트위터에 AI로 양산된 콘텐츠가 전반적인 품질 저하를 초래하고 있는 상황에서, AI 에이전트 클러스터가 생성한 양질의 콘텐츠는 오히려 양산형 콘텐츠와 대비되는 효과로 긍정적인 평가를 받을 것이라 기대해볼 수 있다.
Source: Virtuals Protocol
두 개의 클러스터 외에도, 버츄얼스 프로토콜은 에이전트 커머스를 누구나 쉽게 이용할 수 있도록 C2A(Consumer-to-Agnet) 제품인 버틀러 에이전트(Butler Agent)를 구축했다. 버틀러 에이전트는 개인화된 AI 어시스턴트로, 사용자의 요청에 따라 ACP 네트워크에 등록된 다양한 에이전트들과 연결해준다.
사용자에게는 프롬프트 기반의 직관적인 인터페이스가 제공되며, 사용자가 작업을 요청하면 해당 작업을 수행할 독립형 에이전트 또는 에이전트 클러스터로 자동 라우팅된다. 이후 버틀러 에이전트는 사용자를 대신해 협상하고 비용을 지불하며, 마치 ACP 네트워크 상에서 에이전트를 고용해주는 컨시어지처럼 작동한다. 또한, 누구나 쉽게 온보딩할 수 있도록 설계되어 시드 구문이 없는 키 관리형 지갑이 백그라운드에서 자동 생성되므로, 별도의 지갑 관리가 필요 없는 구조이다. 이에 사용자는 EVM 지갑을 연결하고 $VIRTUAL을 충전하여 버틀러 에이전트를 즉시 활용할 수 있다.
한편, 개발자 입장에서도 버틀러 에이전트는 ACP 네트워크에 손쉽게 온보딩할 수 있는 진입로를 제공한다. ACP SDK를 연동하기만 하면, 버틀러를 통해 사용자와 자동으로 연결되어 작업 수행에 따른 보상을 받을 수 있으며, 이미 5만 명 이상의 버츄얼스 프로토콜 이용자에게 즉시 서비스를 제공할 수 있어 별도의 사용자 풀을 구축할 필요 없이 효과적인 유통 채널을 확보할 수 있다.
Source: X(@virtuals_io)
분업화의 역사를 다시 돌아보면, 분업 구조는 언제나 상업 및 경제적 인센티브와 불가분의 관계였으며, ACP는 이러한 연계성을 에이전틱 노동에 맞춰 멀티 에이전트 프로토콜로 구현하고 있다. 과거에도 단순히 역할을 분담하기 이전에, 생산 라인을 구성하는 각 참여자의 인센티브를 조정하는 조직화 과정이 필수적이었다. 나아가, 분업을 통한 대량 생산은 곧 대규모 시장을 창출하며 노동과 상업의 유기적 연결을 강화하는 계기가 되었다.
마찬가지로, 에이전틱 노동에서도 단순한 워크플로우 분화만으로는 한계가 있다. 서로 다른 역할의 에이전트들이 통합된 인센티브 구조 안에서 협력할 수 있도록 조정하고, 이를 상업 활동과 연결하는 프로토콜이 미래의 생산성을 결정짓는 핵심 인프라가 될 가능성이 크다. 더욱이, 과거 분업의 대량 생산이 대규모 소비 시장의 출현으로 이어졌듯, 오늘날 멀티 에이전트 기반의 분업 구조 역시 유사한 시장 잠재력을 지니고 있으며, ACP는 그 가능성을 현실화하기 위한 방향으로 고도화되고 있다.
그렇다면, ACP의 다음 단계는 무엇일까? 결국, 남은 과제는 에이전트 클러스터의 다각화와 실질적인 유즈케이스의 창출일 것이다. 현재는 자율형 트레이딩이나 콘텐츠 생산 등 제한된 영역에서 실험이 이뤄지고 있지만, 다음 단계는 플랫폼, 프레임워크, 체인에 구애받지 않는 ACP의 개방성과 상호운용성을 기반으로 다양한 서비스에 플러그인되어 실사용 시장으로 확장하는 방향이 예상된다. 예를 들어, 정보의 생산과 유통을 자산화하는 인포 파이(InfoFi) 서비스에서 콘텐츠를 검증하는 역할이나 예측 시장에서의 마켓 결정을 수행하는 거버넌스 클러스터, 혹은 머니 마켓의 유동성을 자동으로 리밸런싱하는 자본 운용 엔진 등, 다양한 활용 사례로 확장될 여지를 지닌다.
결론적으로, 유저 베이스와 유동성이 이미 충분하게 확보된 생태계에 침투해, 자동화가 요구되는 서비스 영역 전반에 ACP 클러스터가 개입할 수 있는 가능성은 충분히 열려있다. 이러한 유즈케이스가 하나씩 현실화되는 과정에서 ACP의 실효성이 입증되고 그 존재감은 점차 확장되어 나갈 것으로 기대된다.
Virtuals Protocol Whitepaper - Agent Commerce Protocol
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