**TypeScript용 Agent Development Kit(ADK)**는 지능형 AI 에이전트의 개발, 오케스트레이션 및 배포를 위해 IQ AI에서 만든 오픈 소스 프레임워크입니다. 간단한 질의응답 봇부터 실제 작업을 수행할 수 있는 복잡한 다중 에이전트 아키텍처에 이르기까지 다양한 AI 시스템을 구축하기 위한 TypeScript 우선 툴킷을 제공하며, 유형 안전성 및 모듈성에 중점을 둡니다. ^{[1] [3]}.

개요

TypeScript용 에이전트 개발 키트(ADK)는 개발자가 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. Google의 Python ADK에서 영감을 받아 TypeScript 생태계에 맞게 아키텍처를 조정하여 타입 안전성, 모듈성 및 개발자 경험에 중점을 둡니다. 이 키트는 계층적 에이전트를 지원하고, 다양한 도구를 통합하며, 메모리를 관리하고, 실시간 스트리밍을 처리합니다. 그 역할은 AI 에이전트의 구축, 오케스트레이션 및 배포를 포괄합니다 ^{[2] [4]}. 2025년 7월 17일에 출시된 TypeScript용 ADK는 개발자가 AI 에이전트를 구축하는 데 도움을 줍니다 ^[1].

TypeScript용 ADK는 다양한 AI 애플리케이션을 만들기 위한 툴킷 역할을 합니다. 이 디자인은 개발자 경험을 고려하여 TypeScript에 내재된 자동 완성 및 타입 안전성과 같은 기능을 제공합니다. 프레임워크의 모듈식 아키텍처를 통해 에이전트 구성, 다양한 도구 연결 및 여러 대규모 언어 모델(LLM)과의 통합이 가능합니다 ^[1]. 프로토타입에서 프로덕션 배포로 확장되도록 설계되었으며 세션 관리, 영구 메모리, 추적 및 성능 모니터링을 위한 OpenTelemetry 지원과 같은 기능이 통합되어 있습니다 ^[2].

주요 기능

ADK for TypeScript는 개발자가 사용할 수 있도록 지원하는 몇 가지 핵심 기능을 중심으로 구축되었습니다. 이러한 기능은 AI 에이전트 개발을 지원하는 기능에 기여합니다.

AgentBuilder API

AgentBuilder API는 유연하고 연결 가능한 인터페이스를 사용하여 AI 에이전트의 신속한 생성 및 구성을 위해 설계된 구성 요소입니다. 세션 생성, 메모리 관리 및 구성 기본값을 자동으로 처리하여 개발을 간소화하므로 개발자는 에이전트 로직에 집중할 수 있습니다. 에이전트의 직접 인스턴스화는 프로덕션 시스템에 대한 최대 제어 기능을 제공하지만 AgentBuilder는 빠른 프로토타입 제작 및 다중 에이전트 워크플로 구축에 최적화되어 있습니다 ^[8].

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 유연한 API: 직관적인 구성을 위해 연결 가능한 메서드 구조(.withModel().withTools().build() 등)를 사용합니다.
• 자동 세션 관리: 기본적으로 대화 상태에 대한 인메모리 세션을 관리하며, 영구적인 솔루션으로 대체할 수 있습니다.
• 스마트 기본값: 일반적인 사용 사례에 대한 상용구 코드를 줄이기 위해 합리적인 기본 구성 설정을 제공합니다.
• 다중 에이전트 오케스트레이션: 순차적, 병렬, 루프 또는 그래프 기반 실행 패턴을 사용하여 복잡한 다중 에이전트 시스템을 생성하는 기본 제공 메서드를 포함합니다.

API는 핵심 설정, 입/출력 스키마, 도구, 세션 관리 및 실행 후크에 대한 다양한 구성 방법을 지원합니다. .build()와 같은 터미널 메서드는 에이전트를 구성하고 .ask(message)와 같은 편의 메서드는 단일 쿼리로 에이전트를 빌드하고 즉시 실행합니다 ^[8].

모델 및 공급자 통합

이 프레임워크는 광범위한 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하기 위한 유연한 시스템을 제공합니다. 기본적으로 Google의 Gemini 모델을 사용하지만, OpenAI, Anthropic, Groq와 같은 다른 공급자를 사용하는 두 가지 주요 방법을 지원합니다 ^[9].

1. 직접 모델 이름: 모델의 문자열 식별자(예: gpt-4o)를 에이전트에 전달하는 간단한 방법입니다. 이를 위해서는 LLM_MODEL과 같은 환경 변수와 공급자별 API 키(예: OPENAI_API_KEY)를 설정해야 합니다. 이 접근 방식은 빠른 설정과 종속성이 적은 프로덕션 애플리케이션에 적합합니다.
2. Vercel AI SDK 통합: Vercel AI SDK의 모델 인스턴스를 사용하는 보다 고급적인 접근 방식입니다. 이 방법은 더 많은 제어, 일관된 API를 통한 더 넓은 범위의 공급자 액세스, 스트리밍과 같은 고급 기능을 제공합니다. 여러 공급자 설정 및 @ai-sdk/ollama와 같은 통합을 통해 로컬 또는 오픈 소스 모델을 사용하는 데 권장됩니다.

다음 공급자는 이러한 방법을 통해 지원됩니다 ^[9]:

공급자	예시 모델 이름	필수 환경 변수
Google Gemini	gemini-2.0-flash, gemini-2.0-pro, gemini-1.5-pro	GOOGLE_API_KEY
OpenAI	gpt-4o, gpt-4, gpt-3.5-turbo	OPENAI_API_KEY
Anthropic	claude-3-5-sonnet-20241022, claude-3-opus	ANTHROPIC_API_KEY
Groq	llama-3.1-70b-versatile, mixtral-8x7b	GROQ_API_KEY
Mistral	mistral-large-latest, codestral-latest	MISTRAL_API_KEY

모듈식 아키텍처 및 도구 통합

TypeScript용 ADK는 개발자가 에이전트를 구성하고 다양한 도구를 통합할 수 있도록 지원하는 모듈식 아키텍처를 특징으로 합니다. 개발자는 여러 에이전트를 구성하고, 사용자 정의 도구를 장착하고, 워크플로우를 오케스트레이션할 수 있습니다. 에이전트에는 즉시 사용 가능한 도구나 사용자 정의 기능이 장착될 수 있습니다. 도구 통합은 MCP(Model Context Protocol) (https://iq.wiki/wiki/model-context-protocol)를 통해 촉진되며, 이는 도구, 기능 통합 및 자동 스키마 생성을 지원하여 시중의 다양한 MCP 서버에 연결하거나 사용자 정의 서버를 생성할 수 있도록 합니다. 이러한 모듈성은 개발자에게 AI 시스템을 설계하고 확장하는 데 있어 다양한 옵션을 제공합니다 ^{[2] [4]}.

메모리 관리 및 세션 처리

이 키트에는 상태 저장 메모리 및 세션 관리 기능이 포함되어 있어 에이전트가 여러 상호 작용 또는 세션에 걸쳐 컨텍스트와 상태를 유지할 수 있습니다. 이는 지속적인 지식과 운영의 연속성이 필요한 AI 어시스턴트 및 자율 에이전트를 구축하기 위한 것입니다. 내장된 세션 관리 및 메모리 서비스는 엔터프라이즈 배포를 위해 설계되었으며 안정성과 확장성을 지원합니다. ^{[1] [4]}.

추적 및 평가

ADK for TypeScript는 추적 및 성능 평가를 위해 OpenTelemetry 지원을 통합합니다. 이를 통해 개발자는 에이전트 동작을 디버깅하고, 성능 지표를 모니터링하며, 다중 에이전트 시스템의 실행 흐름에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 추적 기능은 프로덕션 환경에서 에이전트 성능 및 안정성을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 또한 최종 응답 및 실행 궤적을 테스트하여 에이전트 성능을 평가하는 내장 평가 시스템이 포함되어 있습니다. ^{[1] [4]}.

에이전트

에이전트는 TypeScript용 ADK의 핵심 추상화입니다. 에이전트는 AI 모델, 지침, 도구 및 조정 로직을 캡슐화하여 지침을 해석하고 복잡한 작업을 실행할 수 있는 자율 프로그램을 만들도록 설계되었습니다 ^[4].

에이전트 유형

ADK for TypeScript는 여러 유형의 에이전트를 제공하며, 각 유형은 다양한 사용 사례에 적합하여 개발자가 이를 결합하여 정교한 시스템을 구축할 수 있도록 합니다 ^[4].

• LLM 에이전트: 이는 가장 일반적인 에이전트 유형으로, 대규모 언어 모델을 사용하여 추론, 의사 결정 및 도구 사용을 수행합니다. 이는 대화형 AI 및 작업 지향 봇의 핵심을 형성합니다.

• 워크플로우 에이전트: 이러한 에이전트는 구조화된 패턴으로 다른 에이전트를 오케스트레이션하도록 설계되었습니다. 여기에는 여러 하위 유형이 포함됩니다.

  • 순차 에이전트: 미리 정의된 순서로 일련의 하위 에이전트를 실행하며, 예측 가능하고 단계별 워크플로우 및 데이터 처리 파이프라인에 적합합니다.
  • 병렬 에이전트: 여러 에이전트 또는 작업을 동시에 실행하며, 독립적인 작업을 동시에 처리하여 성능을 향상시키는 데 이상적입니다.
  • 루프 에이전트: 특정 조건이 충족될 때까지 에이전트 또는 워크플로우를 반복적으로 실행합니다. 이는 반복적인 프로세스, 재시도 로직 또는 지속적인 개선이 필요한 작업에 유용합니다.

• 사용자 정의 에이전트: 프레임워크를 통해 사용자 정의 로직과 동작을 가진 특수 에이전트를 만들 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 표준 에이전트 유형에서 다루지 않는 특정 요구 사항 또는 통합 패턴에 맞게 에이전트를 구축할 수 있습니다.

• 다중 에이전트 시스템: ADK는 복잡하고 분산된 문제를 해결하기 위해 여러 에이전트의 조정을 지원합니다. 이를 통해 특수 에이전트가 협업하여 더 큰 작업의 서로 다른 측면을 처리하는 시스템을 만들 수 있습니다.

이러한 에이전트 유형은 광범위한 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 유연한 기반을 제공합니다 ^[4].

올바른 에이전트 유형 선택

에이전트 유형의 선택은 작업의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 프레임워크는 주어진 시나리오에 가장 적합한 에이전트를 선택하기 위한 지침을 제공합니다 ^[4].

• LLM 에이전트는 추론, 대화 및 동적 도구 사용이 필요한 작업에 가장 적합합니다.
• 순차적 에이전트는 작업 순서가 중요한 단계별 워크플로 및 파이프라인에 사용해야 합니다.
• 병렬 에이전트는 속도와 효율성을 향상시키기 위해 동시에 실행할 수 있는 독립적인 작업에 이상적입니다.
• 루프 에이전트는 반복적인 개선, 폴링 또는 재시도 로직을 구현하는 데 적합합니다.
• 사용자 정의 에이전트는 프로젝트에 특정 동작이나 기본적으로 사용할 수 없는 통합 패턴이 필요한 경우에 필요합니다.
• 다중 에이전트 시스템은 여러 전문 에이전트의 조정으로부터 이점을 얻을 수 있는 복잡한 문제에 적합합니다.

이 지침은 개발자가 보다 효과적이고 효율적인 AI 시스템을 설계하는 데 도움이 됩니다 ^[4].

다중 에이전트 워크플로우

ADK for TypeScript는 다중 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션하기 위한 강력한 지원을 제공하여 전문화된 에이전트 팀이 복잡한 작업에서 협업할 수 있도록 합니다. 프레임워크의 AgentBuilder API는 여러 내장된 오케스트레이션 패턴을 통해 이러한 워크플로우 생성을 용이하게 합니다. 개발자는 순차적 파이프라인을 설계하고, 에이전트를 병렬로 실행하고, 반복 루프를 생성하거나, 조건부 분기가 있는 복잡한 그래프 기반 시스템을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트가 작업을 위임하고 공동 목표를 달성하기 위해 협력할 수 있는 정교한 AI 시스템을 만들 수 있습니다. ^[8].

온체인 결제를 위한 x402 프로토콜 통합

ADK-TS는 AI 에이전트 및 기타 디지털 서비스를 위한 온체인 암호화폐 결제를 용이하게 하도록 설계된 개방형 표준인 Coinbase의 x402 프로토콜과 통합됩니다. 이 통합을 통해 개발자는 암호화폐 소액 결제를 사용하여 서비스 요금을 자동으로 청구하고 API 호출 비용을 지불할 수 있는 에이전트를 구축하여 자율적인 수익 창출 AI 경제를 위한 기반을 만들 수 있습니다 ^[6].

x402 프로토콜은 HTTP 402 Payment Required 상태 코드를 기반으로 합니다. 이 프로세스에는 서버가 유료 리소스에 대한 요청에 대해 비용, 통화(예: USDC) 및 대상 주소를 지정하는 402 오류로 응답하는 과정이 포함됩니다. 그런 다음 클라이언트는 온체인에서 결제를 하고 X-PAYMENT 헤더에 암호화된 결제 증명을 포함하여 요청을 다시 시도합니다. 서버는 이 증명을 확인하고 리소스에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 이 시스템은 신용 카드와 같은 기존 결제 방법으로는 종종 비현실적인 즉각적인 글로벌 소액 결제를 지원합니다 ^[6].

ADK-TS x402 에이전트 템플릿

이 기능을 시연하기 위해 IQ AI는 ADK-TS x402 에이전트 템플릿을 출시했습니다. 이 스타터 프로젝트는 개발자에게 네이티브 암호화폐 결제 기능을 갖춘 AI 에이전트 구축을 위한 완벽한 설정을 제공합니다. 이 템플릿은 함께 작동하는 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다 ^[6]:

• 서버: x402 페이월 프록시 역할을 합니다. 어떤 API 경로가 무료이고 어떤 경로가 유료인지 정의하고, 가격을 적용하고, 요청을 전달하기 전에 온체인 결제를 확인합니다.
• 에이전트: ADK-TS로 구축된 에이전트는 무료 도구(API 가격 확인 등)와 프리미엄 기능을 위한 유료 도구를 모두 사용하도록 설계되었습니다. 사용자에게 작업 비용을 알리고 결제를 진행하기 전에 승인을 요청할 수 있습니다.
• 클라이언트: 암호화폐 지갑과 통합된 axios 미들웨어를 활용하여 402 결제 문제를 처리합니다. 온체인 결제를 자동화하고 필요한 증거로 요청을 재시도합니다.

템플릿의 핵심 아키텍처 기능은 관심사 분리입니다. 가격 책정 및 결제 로직은 에이전트 코드 내에 있지 않고 서버에 상주합니다. 이를 통해 개발자는 에이전트를 재배포할 필요 없이 가격을 업데이트할 수 있으며 에이전트의 로직은 핵심 작업에 집중할 수 있습니다. 이 템플릿은 Base Sepolia 테스트넷에서 실행되므로 실제 자금 없이 실험할 수 있습니다 ^[6].

ADK-TS 인텔리전스와 x402 경제학의 통합은 API 호출당 지불 서비스, 에이전트 간 거래 마켓플레이스, 에이전트가 자율적으로 벌고 쓸 수 있는 분산형 에이전트 경제와 같은 새로운 AI 모델 개발을 지원합니다 ^[6].

NEAR 프로토콜과의 통합

ADK-TS는 NEAR 프로토콜과 통합되어 인간의 개입 없이 안전하게 온체인 트랜잭션을 실행할 수 있는 자율적인 AI 에이전트 생성을 지원합니다. 이는 AI 지능과 안전한 블록체인 실행을 결합한 NEAR 쉐이드 에이전트와의 협력을 통해 달성됩니다. ^[7].

ADK-TS 및 NEAR Shade Agents

이 통합은 ADK-TS의 AI 기능을 NEAR Shade Agents의 블록체인 실행 프레임워크와 결합합니다. 이 아키텍처에서 ADK-TS는 에이전트의 지능을 담당하여 조건을 모니터링하고, 데이터를 분석하고, 결정을 내릴 수 있도록 합니다. NEAR Shade Agents는 블록체인 트랜잭션의 안전한 실행을 처리합니다 ^[7].

AI-블록체인 통합의 핵심 과제는 트랜잭션 서명을 위한 개인 키를 안전하게 관리하는 것입니다. NEAR Shade Agents는 Account Abstraction 및 Trusted Execution Environments (TEE)를 사용하여 이 문제를 해결합니다. 각 AI 에이전트에는 하드웨어 수준의 보호를 제공하는 TEE 내에 안전하게 저장된 개인 키가 있는 자체 NEAR 계정이 할당됩니다. 이 설정을 통해 에이전트는 자율적으로 트랜잭션에 서명할 수 있습니다. 또한 NEAR의 Chain Signatures 기술을 통해 이러한 에이전트는 NEAR 블록체인뿐만 아니라 Ethereum 및 Bitcoin과 같은 다른 체인에서도 트랜잭션에 서명할 수 있어 크로스 체인 작업이 가능합니다 ^[7].

Shade Agent 템플릿

개발을 용이하게 하기 위해 'Shade Agent' 템플릿이라는 ADK-TS 전용 템플릿이 제공됩니다. 이 템플릿은 Ethereum 시장 심리를 Reddit 헤드라인을 분석하여 모니터링하고, CoinGecko에서 실시간 가격 데이터를 가져오고, 자율적으로 트랜잭션을 서명하고 브로드캐스트하여 온체인 oracle 계약을 업데이트하는 AI 에이전트의 실제 예시를 제공합니다. 이 템플릿에는 에이전트를 관리하고 상호 작용하기 위한 사전 구성된 REST API 엔드포인트가 포함되어 있어 개발자가 NEAR 및 Ethereum 계정을 모니터링하고 트랜잭션 서명 프로세스를 트리거할 수 있습니다. ^[7].

온체인 기능

Web3 생태계 내에서 작업하는 개발자를 위해 TypeScript용 ADK는 블록체인 및 분산형 금융(DeFi) 애플리케이션과의 통합을 지원합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 온체인 데이터 및 프로토콜과 상호 작용할 수 있습니다.

이러한 기능은 IQ AI에서 개발한 특수 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 제품군에 의해 지원되며, 다양한 외부 서비스 및 데이터 소스와의 통합을 제공하여 ADK TypeScript 에이전트의 기능을 확장하도록 설계되었습니다.

특정 온체인 기능은 다음과 같습니다.

• Fraxlend 및 BAMM과 같은 플랫폼에서 DeFi 포지션 분석.
• ODOS와 같은 분산형 거래소 애그리게이터를 통한 토큰 스왑 실행.
• 에이전트 토큰화 플랫폼(ATP)에서 토큰화된 에이전트 관리.
• 애플리케이션 바이너리 인터페이스(ABI)를 통해 스마트 계약과 직접 상호 작용.
• NEAR 프로토콜을 포함하여 서로 다른 블록체인 네트워크 간에 자산 또는 정보 브리징. 이러한 기능은 블록체인 상호 작용을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 제품군에 의해 지원되며, 분산 환경 내에서 작동할 수 있는 AI 에이전트 생성을 용이하게 합니다. ^[1].

MCP 서버

IQ AI는 ADK TypeScript 에이전트의 기능을 향상시키고 확장하기 위해 특화된 MCP(Model Context Protocol) 서버 컬렉션을 개발했습니다. 이 서버들은 다양한 외부 서비스 및 데이터 소스와의 통합을 제공합니다. 사용 가능한 서버는 다음과 같습니다.

• MCP ABI: 이더리움 호환 블록체인에서 스마트 계약 ABI 상호 작용을 위한 서버입니다.
• MCP ATP: IQ AI 에이전트 토큰화 플랫폼과 상호 작용하기 위한 서버입니다.
• MCP BAMM: Fraxtal에서 Borrow Automated Market Maker 작업을 위한 서버입니다.
• MCP Discord: 메시징 자동화를 위해 Discord 봇 및 채널과 상호 작용하기 위한 서버입니다.
• MCP Fraxlend: Fraxlend 대출 플랫폼과 상호 작용하기 위한 서버입니다.
• MCP IQWiki: IQ.wiki 데이터 및 사용자 활동에 액세스하고 관리하기 위한 서버입니다.
• MCP NEAR Agent: AI 기반 이벤트 처리를 통해 NEAR 프로토콜 블록체인 통합을 위한 서버입니다.
• MCP ODOS: ODOS 집계를 통해 탈중앙화 거래소와 상호 작용하기 위한 서버입니다.
• MCP Telegram: 메시징 자동화를 위해 Telegram 봇 및 채널과 상호 작용하기 위한 서버입니다.
• MCP Upbit: 시장 데이터 및 거래를 위해 Upbit 암호화폐 거래소와 상호 작용하기 위한 서버입니다.

이 서버 제품군은 개발자가 광범위한 온체인 및 오프체인 기능을 갖춘 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다 ^[4].

ADK-TS CLI

ADK-TS 명령줄 인터페이스(@iqai/adk-cli)는 AI 에이전트 개발, 테스트 및 배포를 위한 툴킷입니다. TypeScript와 NestJS로 구축되었으며 프로젝트 생성부터 프로덕션 배포까지 전체 라이프사이클을 포괄하는 개발 환경을 제공합니다. CLI는 실험적인 기능으로 간주되며 API는 향후 릴리스에서 변경될 수 있습니다 ^[5].

주요 기능

ADK-TS CLI는 전문적인 AI 에이전트 개발을 지원하도록 설계된 다양한 기능을 포함하고 있습니다. ^[5].

개발 & 테스팅

• 프로젝트 스캐폴딩: Discord 봇, 웹 서버, MCP 서버와 같은 애플리케이션을 위한 미리 만들어진 템플릿에서 새로운 프로젝트를 생성합니다.
• 대화형 채팅 인터페이스: 에이전트와의 빠른 테스트 및 상호 작용을 위해 마크다운 렌더링을 지원하는 터미널 기반 채팅 인터페이스입니다.
• 웹 UI: 시각적인 에이전트 관리 및 테스트를 위한 React 기반 그래픽 인터페이스입니다.
• 핫 리로드: 변경 사항이 감지되면 개발 중에 코드를 자동으로 다시 로드하며, 사용자 정의 가능한 감시 경로를 제공합니다.
• 스마트 에이전트 검색: .gitignore 규칙을 준수하고 경로 필터링을 허용하여 에이전트 파일을 자동으로 검색합니다.

프로덕션 및 배포

• RESTful API 서버: 프로덕션 환경에서 에이전트를 관리하고 메시지 처리를 위한 모든 기능을 갖춘 HTTP 서버입니다.
• OpenAPI 문서: ADK 서버의 API 엔드포인트에 대한 Swagger 문서를 자동으로 생성합니다.
• 상태 모니터링: 애플리케이션 상태 모니터링을 위한 내장된 상태 검사 및 상태 엔드포인트를 포함합니다.
• 세션 관리: 상태 관리 기능을 통해 지속적인 대화 세션을 제공합니다.
• 이벤트 스트리밍: Server-Sent Events (SSE)를 통해 실시간 이벤트 전달을 지원합니다.

개발자 경험

• 다중 패키지 관리자 지원: npm, pnpm, yarn 및 bun을 자동으로 감지하고 지원합니다.
• 지능적인 CLI UX: 사용자 경험을 개선하기 위해 대화형 프롬프트, 스피너 및 진행률 표시기를 제공합니다.
• 디버그 모드: 문제 해결을 위한 포괄적인 로깅 및 진단 기능을 제공합니다.
• 크로스 플랫폼: Windows, macOS 및 Linux 운영 체제를 완벽하게 지원합니다.

ADK-TS 해커톤 2025

2025년 10월, IQ AI는 4주간 진행된 ADK-TS 해커톤 2025의 우승자를 발표했습니다. 이 행사에는 122명의 개발자가 참여하여 50개의 프로젝트를 제출했으며, 34개가 최종 심사 단계에 진출했습니다. 해커톤은 혁신적인 AI 에이전트 구축에 있어 ADK-TS 프레임워크의 역량을 보여주는 것을 목표로 했습니다. ^[10].

메인 트랙 수상자

세 개의 프로젝트가 핵심 카테고리에서 우수성을 인정받아 각각 1,000달러 상당의 스테이블 코인을 수상했습니다.

카테고리	프로젝트 이름	설명
에이전트 애플리케이션	CodeForge AI	코드 생성, 보안 스캔, 테스팅을 포함한 엔드 투 엔드 소프트웨어 개발을 위한 멀티 에이전트 플랫폼입니다.
MCP 확장	OpsPilot	알림을 모니터링하고, 사고를 분류하고, 문제를 해결하기 위한 풀 리퀘스트를 생성하는 DevOps를 위한 Discord 네이티브 AI 온콜 팀입니다.
Web3/블록체인 사용 사례	ChainInsight	프로토콜 연구, 트랜잭션 시뮬레이션, 위험 분석을 포함하여 대화를 통해 DeFi 워크플로우를 관리하는 AI 에이전트입니다.

보너스 트랙 및 주목할 만한 수상자

13개의 다른 프로젝트가 특정 분야에서의 기여로 각각 200달러의 상을 받았습니다. 여기에는 가장 실용적인 실제 사용 사례(회계 플랫폼 통합업체인 Confluent), 최고의 봇 통합(Telegram 엔터테인먼트 검색 봇인 BingeBird), 최고의 기술 구현(워시 트레이딩 탐지 플랫폼인 Obrix) 및 ADK-TS의 최고 개선(Coinbase의 CDP AgentKit과의 통합인 Bazaaro)에 대한 상이 포함됩니다. 다른 주목할만한 프로젝트는 블록체인 터미널, 온체인 분석, 자동 거래 및 신약 발견에 중점을 두었습니다. ^[10].