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Fetch.ai
Fetch.ai
Fetch.ai는 블록체인 기술과 인공지능을 결합하여 자율적인 경제 에이전트가 독립적으로 작업을 수행하고 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 분산형 네트워크입니다. 이 플랫폼은 데이터 공유, 기계 학습 및 자동화를 통해 다양한 산업 분야에서 확장 가능한 솔루션을 만듭니다. 2019년 3월에 Toby Simpson(토비 심슨), Humayun Sheikh(후마윤 셰이크), Thomas Hain(토마스 하인)에 의해 출시되었습니다. [1][2]
개요
Fetch.ai는 자율적인 AI 에이전트(AI agents)에 의해 구동되는 분산형 디지털 경제를 가능하게 하는 플랫폼입니다. 이러한 에이전트(agents)는 사용자, 기기 또는 조직을 대신하여 작업을 수행하고, 결정을 내리고, 가치를 교환하는 지능형 프로그램입니다. Fetch.ai는 uAgents 통신 프로토콜, Agentverse 검색 플랫폼, 그리고 FET 토큰을 사용한 안전한 거래를 가능하게 하는 자체 블록체인(blockchain)을 포함하여 이러한 에이전트(agents)를 구축, 배포 및 관리하는 데 필요한 인프라와 도구를 제공합니다. 시스템을 통해 에이전트는 서로 상호 작용하고, 공유 리소스에 액세스하며, 복잡한 워크플로우를 실시간으로 완료하기 위해 협업할 수 있습니다.
이 플랫폼은 또한 인간의 입력을 에이전트 중심의 작업으로 변환하는 AI 엔진을 통합하여 동적이고 적응적인 작업 실행을 가능하게 합니다. 개발자는 LangGraph 또는 AutoGen과 같은 프레임워크와 Fetch Compute와 같은 분산 컴퓨팅 리소스를 사용하여 확장 가능하고 목적 중심적인 에이전트(agents)를 만들 수 있습니다. Agentverse에 등록되고 Almanac 스마트 계약(smart contract)을 통해 연결되면 이러한 에이전트(agents)는 검색 가능해지고 다른 에이전트와 안전하게 거래할 수 있습니다. AI, 블록체인(blockchain) 및 분산형 인프라를 결합하여 Fetch.ai는 자율 에이전트(autonomous agents)가 공급망, 데이터 서비스, 디지털 시장 등에서 효율적으로 작동하는 통합 환경을 만듭니다. [19]
Fetch.ai 재단
Fetch.AI 재단은 네덜란드에 기반을 둔 비영리 단체로, Fetch.ai와 Bosch의 대표들이 설립 및 운영합니다. 인공 지능 및 분산 시스템 분야의 혁신적인 기술 발전에 중점을 두고 있습니다.
재단의 주요 목표는 데이터 주권 및 균형 잡힌 거버넌스를 기반으로 하는 개방적이고 투명한 생태계를 조성하는 것입니다. 공동 연구 개발, 공동 응용 프로그램, 공유 이니셔티브 및 가치 있는 비즈니스 모델 발굴을 통해 업계 참여자 간의 혁신과 협업을 장려합니다. [20]
인공 초지능 연합 합병
2024년 7월 1일, Fetch.ai, SingularityNET, 및 Ocean Protocol은 다중 토큰 합병을 통해 인공 초지능 연합(Artificial Superintelligence Alliance)을 결성했다고 발표했습니다. 이는 각각의 토큰인 FET, AGIX, OCEAN을 FET 티커로 통합하여 단일 토큰으로 만드는 합병입니다. 이러한 통합은 운영을 간소화하고, 토큰 경제를 통합하며, 분산형 인공 지능 인프라의 개발을 발전시키는 것을 목표로 합니다.
이 합병에는 SingularityDAO dApp을 통한 마이그레이션 도구 출시가 포함되어 AGIX 및 OCEAN 보유자는 자산을 FET로 전환할 수 있게 되었습니다. 전환의 일환으로 AGIX와 OCEAN은 거래소에서 상장폐지되기 시작했지만, FET는 계속해서 거래되었습니다. 연합은 거래소 및 집계자와 협력하여 토큰 마이그레이션 프로세스를 지원하고 있습니다.
합병의 향후 단계에는 여러 블록체인에 새로운 ASI 토큰 배포, 커뮤니티 회원 온보딩, 그리고 전환되지 않은 토큰을 위한 새로운 마이그레이션 계약 도입이 포함됩니다. Fetch.ai의 메인넷에 있는 모든 FET 토큰은 메인넷 업그레이드 시 ASI로 자동 전환됩니다. 접근성을 보장하기 위해 마이그레이션 계약은 장기간 열려 있을 것입니다. [28]
자금 조달
2021년 3월, Fetch.ai는 토론토에 기반을 둔 디지털 자산 회사인 GDA Group으로부터 자금을 지원받았습니다. GDA Group은 밝히지 않은 기간 동안 Fetch 에코시스템에 500만 달러를 투자했습니다. 이 자금은 보쉬(Bosch) 등 대기업을 대신하여 배치되는 자율 인공 지능(AI) 에이전트에 중점을 둔 Fetch 애플리케이션의 연구 개발에 사용될 것이라고 발표되었습니다. [16]
2023년 3월, Fetch.ai는 마켓 메이커이자 투자 회사인 DWF Labs로부터 4천만 달러의 투자를 유치했습니다. 이 투자는 자사 플랫폼에 분산형 기계 학습, 자율 에이전트 및 네트워크 인프라를 구축하는 데 사용될 것이라고 합니다. [15]
Fetch 이름 서비스
2023년 7월 27일, Fetch.ai는 Fetch.ai 지갑 버전 0.14 업데이트를 발표했습니다. 이 업데이트를 통해 지갑 내에서 직접 Fetch 이름 서비스(FNS)에 접근할 수 있습니다. AzoyaLabs에서 만든 Fetch 이름 서비스는 Fetch.ai 블록체인을 위한 이름 시스템을 제공합니다. 사용자는 사람이 읽을 수 있는 도메인을 지갑 주소에 매핑할 수 있습니다. 지갑 업그레이드 0.14를 통해 사용자는 지갑 내에서 직접 고유한 .FET 도메인 이름을 구매하고 등록할 수 있습니다. [17]
기술
Fetch.ai는 다용도 네트워크이므로 자율적 경제 에이전트, 개방형 경제 프레임워크 및 스마트 레저(Smart Ledgers)로 구성된 3가지 기둥 프레임워크를 결합합니다.
Fetch.ai 생태계는 에이전트들이 이질적임에도 불구하고 조화롭게 작동할 수 있도록 하는 다중 에이전트 시스템(MAS, Multi-Agent Systems)이라는 AI 원리를 사용합니다. 에이전트는 엔티티를 나타내는 소프트웨어의 일부입니다. 자율성을 통해 소유자의 영향 없이 독립적으로 작동하고 자체적으로 지속적으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. [5]
자율 경제 에이전트(AEAs)
AEAs는 소유자를 대신하여 작동하는 지능적이고 독립적인 프로그램입니다. 이러한 에이전트의 목표는 소유자에게 경제적 가치를 창출하는 것입니다. Fetch.ai 플랫폼은 가치를 추구하는 에이전트가 그 가치를 가진 에이전트 근처에 배치되는 환경을 제공합니다. 따라서 각 에이전트는 세상이 자신의 필요에 맞게 재구성된 것으로 인식합니다. 이러한 자율 경제 에이전트는 실제 세계의 객체, 사람 또는 자산을 나타내도록 만들어져 상호 통신하고 거래할 수 있습니다. [4]
개방 경제 프레임워크(OEF)
개방 경제 프레임워크(OEF)는 에이전트 간의 정보 통신 및 교환을 용이하게 하는 프로토콜, 언어 및 시장 메커니즘을 포함합니다. 원시 프로토콜 및 원장 위에 있는 계층은 모든 경제 에이전트가 운영할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 통해 에이전트가 서로 찾고 정보를 교환할 수 있는 분산된 공간이 가능해집니다. [4] [5]
스마트 원장
Fetch 스마트 원장(Fetch.ai 메인넷(mainnet))은 스마트 계약이 가능한 원장으로, 분산 원장 기술(DLT) 블록체인 요소로 구성됩니다. 공증된 DAG 기술 기반의 AI가 내장되어 수백만 명의 경제 주체를 지원하고 블록체인에서 발생하는 모든 거래를 기록합니다. [5]
제품
Agentverse
Agentverse는 백엔드 인프라스트럭처 없이 사용자가 자율 에이전트(agents)(에이전트)를 구축, 배포 및 관리할 수 있는 클라우드 기반 플랫폼입니다. 브라우저 통합 개발 환경(IDE)을 통해 코딩, 편집 및 에이전트(agents)(에이전트) 실행을 간소화합니다. 로깅, 파일 관리 및 코드 수정을 위한 내장 도구를 통해 사용자는 어떤 프레임워크를 사용하여도 기능적인 에이전트를 생성하고 미리 정의된 템플릿을 활용하여 배포를 간소화할 수 있습니다. 일단 실행되면 에이전트는 지속적으로 온라인 상태를 유지하며 메시지 양에 따라 확장 가능하고, 내장 지갑을 통해 블록체인(blockchain)(블록체인) 계약과 안전하게 상호 작용할 수 있습니다. 플랫폼은 다양한 Python 라이브러리를 지원하며, 에이전트는 다른 에이전트(agents)(에이전트) 또는 사용자가 검색할 수 있도록 Almanac에 등록될 수 있습니다.
주요 기능으로는 투명한 등록을 위한 블록체인(blockchain)(블록체인) 기반 ID, 오프라인 메시지 처리를 위한 메일룸 서비스, 안전하고 격리된 Python 환경이 있습니다. Agentverse는 프레임워크에 종속되지 않으며, 기본 스크립트부터 복잡한 AI 에이전트(AI agents)(AI 에이전트)까지 다양한 애플리케이션을 지원합니다. API를 통해 분산된 통신, 실시간 상호 작용 및 프로그래밍 방식의 통합이 가능합니다. 초보자든 고급 개발자든 Agentverse는 DevOps의 복잡성을 제거하여 분산된 생태계 내에서 확장 가능하고, 신뢰할 수 있으며, 탄력적인 에이전트(agent)(에이전트) 운영을 가능하게 합니다. [21]
AI 엔진
AI 엔진은 인간의 텍스트 입력을 해석하고 적절한 소프트웨어 에이전트에 요청을 전달하여 실행 가능한 작업으로 변환하도록 설계되었습니다. 상호 연결된 대규모 언어 모델(LLM)과 에이전트 네트워크로 구성된 확장 가능한 AI 인프라로 기능합니다. 더 많은 에이전트가 시스템에 연결될수록 기능이 확장되어 제공할 수 있는 서비스의 품질과 다양성이 향상됩니다. AI 엔진의 핵심 목적은 자연어로 된 사용자 입력을 이해하고 Agentverse에 등록된 가장 적절한 에이전트와 일치시켜 요청된 목표를 달성하는 것입니다.
AI 엔진은 상황 이해를 사용하여 사용자의 목표와 선호도를 평가합니다. 개별적 및 집단적 과거 사용자 상호 작용과 현재 추세를 분석하여 무작위 입력처럼 보이는 것을 의미 있는 응답으로 변환합니다. 교육 및 현재 공개 베타 단계에서 시스템은 불확실성이 발생할 때 사용자 피드백을 요청하여 권장 사항이 사용자 의도와 일치하는지 확인하는 데 도움을 줍니다. 이 피드백 루프는 AI 엔진이 시간이 지남에 따라 사용자의 요구를 예상하고 적응하는 목표를 지원합니다.
AI 엔진의 주요 기능은 스마트 라우팅 메커니즘입니다. 연감에 등록된 에이전트의 성능 이력과 기능을 평가하여 가장 관련성이 높은 전문 지식을 가진 에이전트에 작업이 할당되도록 합니다. 단일 에이전트가 요청을 충족할 수 없는 경우 AI 엔진은 실시간으로 동적 다중 에이전트 워크플로를 구성합니다. 이러한 워크플로를 통해 여러 에이전트가 AI 엔진이 조정하는 독립적인 구성 요소로 협업하여 더 복잡한 사용자 요청을 해결할 수 있습니다. [22]
ASI1
ASI1 (ASI:One(에이에스아이:원)으로도 불림)은 Fetch.ai가 만든 Web3 기반 대규모 언어 모델로, 자율 AI 에이전트가 있는 분산 환경에서 사용하도록 특별히 제작되었습니다. 일반적인 목적의 LLM과 달리 ASI1은 에이전트 추론에 최적화되어 있어 사용자의 지속적인 입력 없이도 복잡한 여러 단계의 작업을 독립적으로 계획하고, 적응하고, 실행할 수 있습니다. 컨텍스트를 인식하는 응답을 지원하고 상호 작용 간에 메모리를 유지하므로 장기간 실행되는 동적인 에이전트 워크플로에 적합합니다.
이 모델은 ASI 지갑과 통합되어 FET 토큰을 사용하여 Fetch.ai 네트워크 내에서 안전한 온체인 트랜잭션과 상호 작용을 가능하게 합니다. ASI1은 API를 통해 접근할 수 있으며, mini, fast, extended 세 가지 구성으로 제공되어 필요한 작업의 복잡성과 성능에 따라 유연성을 제공합니다. 주요 응용 분야는 분산 금융, 자율 공급망 프로세스, 개인화된 AI 어시스턴트, 그리고 스마트 계약 자동화이며, 에이전트가 운영하는 분산 시스템에서의 기능성을 강조합니다. [23] [24]
ASI-1 Mini
ASI-1 Mini는 Fetch.ai의 첫 번째 Web3(웹쓰리) 기반 대규모 언어 모델로, 두 개의 GPU만으로도 복잡한 에이전트 워크플로우를 효율적으로 지원하도록 설계되었습니다. ASI: 이니셔티브의 일환으로 개발된 ASI-1 Mini는 혼합 모델(MoM)과 혼합 에이전트(MoA)를 결합한 고급 아키텍처를 도입하여 특수 모델의 동적 선택과 자율 에이전트(자율 에이전트)의 조정을 가능하게 합니다. 이러한 에이전트(에이전트)는 API 통합, 데이터베이스 작업 및 분산 워크플로우와 같은 실제 작업을 관리하여 ASI-1 Mini가 적응성, 속도 및 정밀도를 갖춘 다단계 프로세스를 처리할 수 있도록 합니다. 그 추론 시스템에는 다단계, 완료, 최적화, 단축의 네 가지 고유한 모드가 포함되어 작업에 맞게 의사 결정을 조정하고 실시간 수정, 투명성 향상 및 도메인별 벤치마크 전반에 걸친 강력한 성능을 제공합니다.
이 모델은 $FET로 구동되고 ASI 지갑을 통해 액세스할 수 있는 ASI: 에코시스템에 깊이 통합되어 있습니다. 이는 사용자가 Cortex 컬렉션 내에서 기본 모델과 전문 모델을 스테이킹, 훈련 및 공동 소유할 수 있도록 하는 커뮤니티 중심의 AI 프레임워크의 기반을 형성합니다. ASI-1 Mini는 또한 지속적인 추론과 더 설명 가능한 출력을 가능하게 함으로써 블랙박스 문제를 해결하며, 이는 고위험 애플리케이션에 매우 중요합니다. 향후 확장에는 에이전트 도구 호출, 다중 모드 지원 및 컨텍스트 창의 엄청난 확장(1천만 토큰으로 확장)이 포함되어 법률 검토 및 재무 분석과 같은 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례를 지원합니다. ASI:를 통해 Web3(웹쓰리) 커뮤니티는 차세대 AI 모델의 성장과 가치 창출에 직접적인 지분을 갖게 됩니다. [24] [25]
ASI:One Mobile
ASI:One Mobile은 Fetch.ai의 ASI1 대규모 언어 모델을 위한 최초의 모바일 인터페이스입니다. 이를 통해 사용자는 스마트폰에서 직접 agent(에이전트) 기반 AI 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. 이 앱은 Fetch.ai의 분산형 agent(에이전트) 네트워크인 Agentverse에 연결되어 사용자가 작업 실행을 트리거하고, 특수 agents(에이전트)에 액세스하고, 상황 데이터 및 지식 그래프를 기반으로 구조화된 응답을 받을 수 있도록 합니다.
이 초기 출시 버전은 사용 편의성과 탐색에 중점을 두고 있으며, 지능형 agents(에이전트)를 통해 여정 계획, 기술 지원 및 연구 지원과 같은 기능을 제공합니다. ASI:One Mobile은 Fetch.ai의 agent(에이전트) 인프라를 기반으로 구축되었으며, 세션 메모리, 더욱 심화된 온체인 통합 및 복잡한 워크플로우를 위한 추가 도구와 같은 기능을 통해 시간이 지남에 따라 확장될 것으로 예상됩니다. [26]
ASI 토큰
ASI 토큰은 세 개의 분산형 AI 프로젝트인 Fetch.ai (FET), SingularityNET (AGIX), 및 Ocean Protocol (OCEAN) 간의 다단계 합병의 결과물입니다. 목표는 인공 초지능 연합(ASI) 아래 통합된 토큰 및 생태계를 구축하여 분산형 AI 개발을 주도하는 것입니다.
합병은 2024년 7월 1일부터 시작된 두 가지 주요 단계로 진행되었습니다. 첫 번째 단계에서는 AGIX와 OCEAN 토큰이 Ethereum blockchain에서 FET로 전환되었습니다. AGIX와 OCEAN은 거래소에서 상장폐지되었지만 FET 거래는 중단 없이 계속되었습니다. Binance와 같은 중앙화 거래소에서 AGIX와 OCEAN 토큰을 보유한 사용자는 고정된 비율로 토큰이 자동으로 FET로 전환되었습니다. 반면 자체 보관 사용자는 공식 SingularityDAO 분산 애플리케이션을 통해 수동으로 토큰을 이전했습니다. 이 단계에는 인공 초지능 연합 배너 아래 플랫폼 전반에 걸친 프로젝트 리브랜딩도 포함되었습니다.
2단계는 ASI 토큰 배포 및 FET 티커에서 ASI로의 1:1 비율 전환에 중점을 두었습니다. 추가적인 이전 계약을 통해 나머지 AGIX와 OCEAN 토큰의 전환을 지원했습니다. 동시에 Fetch.ai 메인넷이 ASI 네트워크로 업그레이드되어 blockchain의 성능, 보안 및 확장성이 향상되었습니다. 스테이킹된 FET 토큰은 자동으로 ASI로 전환되었고, 유동성 제공자는 수동으로 포지션을 조정했습니다. 업그레이드 후 모든 거래 쌍이 ASI 토큰을 반영하도록 업데이트되었습니다.
이전을 지원하기 위해 AGIX와 OCEAN 보유자의 전환을 충당하기 위해 약 14억 8천만 개의 새로운 FET 토큰이 발행되었습니다. 이로써 FET 총 공급량은 약 26억 3천만 개가 되었고, 이는 결국 ASI 토큰으로 리브랜딩되었습니다. 이전 및 네트워크 업그레이드 프로세스는 중단을 최소화하고 원활한 사용자 전환을 보장하기 위해 신중하게 계획되고 테스트되었습니다. [27]
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