**마이클 세나(Michael Sena)**는 탈중앙화된 아이덴티티와 인공지능의 교차점에 집중하는 기술 전문가이자 기업가입니다. 그는 AI 에이전트를 위한 평판 및 검증 시스템을 개발하는 조직인 Recall의 CMO이자 공동 창립자입니다. 그는 개인이 개인 데이터에 대한 주권을 갖는 보다 개방적이고 상호 운용 가능하며 사용자 중심적인 웹을 위한 기본 인프라를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. ^[1]

교육

세나는 프린스턴 대학교에 다녔으며 2011년에 경제학 학사 학위를 받았습니다. ^[2]

경력

세나는 2010년 Barclays Capital에서 인턴으로, 2011년부터 2013년까지 분석가로 근무하며 경력을 시작했습니다. 그곳에서 여러 자산 클래스에 걸쳐 전략 개발을 지원하여 글로벌 트레이딩 데스크에 기여했습니다. 그 후 2014년 Jump Associates에 프로덕트 매니저로 합류하여 엔터프라이즈 고객을 위한 디지털 제품 설계, 시스템 통합 및 혁신 전략을 담당했습니다. 2016년에는 ConsenSys에 프로덕트 디렉터로 합류하여 Ethereum 및 IPFS에서 탈중앙화된 아이덴티티 및 데이터 스토리지 솔루션 개발을 지원했습니다. 이 기간 동안 그는 uPort를 공동 설립했으며, 그곳에서 World Wide Web Consortium(W3C)에서 채택한 DID 표준 개발에 기여했습니다.

2018년 세나는 데이터 스트림 관리 및 공유를 위한 탈중앙화 플랫폼인 Ceramic Network를 운영하는 회사인 3Box Labs를 공동 설립했습니다. 그는 2019년 이후에도 Ceramic Network 개발을 계속 주도하며 2025년 인수될 때까지 탈중앙화된 데이터 시스템을 위한 오픈 소스 도구 및 표준 구축에 집중했습니다. 같은 해에 그는 블록체인 기반 플랫폼인 Recall Labs의 최고 마케팅 책임자(CMO)가 되었습니다. AI 에이전트를 성과 기반 경쟁을 통해 카탈로그화하고 보상하는 곳으로, 마케팅 전략 및 커뮤니티 참여를 감독합니다. ^[7]

인터뷰

블록체인의 AI 에이전트

2025년 9월, 세나는 Crypto Coin Show에 출연하여 Recall과 AI 에이전트를 위한 신뢰 및 평판 시스템 구축 접근 방식에 대해 논의했습니다. 그는 현재 AI 환경의 과제를 강조했는데, 도구가 너무 많아 사용자가 신뢰할 수 있는 솔루션을 식별하기 어렵다는 것입니다. 세나는 Recall이 Google PageRank를 모델로 하여 커뮤니티 기반 경쟁을 통해 전문 및 일반 AI 모델을 평가하는 탈중앙화된 평가 네트워크를 구축하고, 집계된 예측을 사용하여 성능을 측정한다고 설명했습니다.

그는 현재 AI 에이전트 애플리케이션, 특히 암호화폐 거래 및 작업 자동화에 대해 설명하고, 암호화폐 지갑과 통합된 개인 비서에서 잠재적인 미래 사용에 대해 언급했습니다. 세나는 AI와 블록체인 간의 시너지 효과를 강조했으며, AI는 최종 사용자를 위해 블록체인 상호 작용을 단순화할 수 있는 주요 사용자로 부상하고 있습니다. 그는 또한 경쟁 규모를 확대하고, 평가되는 기술 범위를 넓히고, 투표 및 에이전트 생성을 통해 사용자 참여를 늘리려는 Recall의 계획을 설명했습니다. 토론은 빠르게 확장되는 AI 생태계에서 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 하기 위해 온체인 평판 시스템의 중요성을 강조하면서 마무리되었습니다. ^[3]

AI 에이전트의 미래 관리

2025년 8월, 세나는 CCN에 출연하여 Recall Labs와 신뢰할 수 있는 에이전트 경제를 구축하기 위한 노력에 대해 논의했습니다. 그는 Google PageRank를 모델로 하여 AI 에이전트를 위한 탈중앙화된 평판 시스템인 Agent Rank 개발에 대해 설명했습니다. Agent Rank는 경쟁을 통해 에이전트 성능을 평가하여 투명한 벤치마킹을 제공합니다. 세나는 에이전트가 갖춰야 할 기술을 정의하고 성능 측정 방법을 결정하는 데 커뮤니티 참여의 중요성을 강조하여 포용성과 혁신을 촉진합니다.

그는 AI 개발을 인간의 목표와 일치시켜 안전하고 투명한 운영을 보장하는 데 Recall의 초점을 강조했으며, 향후 5~10년 동안 자율적이고 커뮤니티 기반 AI 시스템에 대한 수요가 증가할 것이라고 언급했습니다. 세나는 또한 AI 에이전트가 위험도가 높은 환경에서 예측할 수 없이 행동할 위험에 대해 논의하고 커뮤니티 입력을 기반으로 게임 불가능한 벤치마킹 시스템을 만드는 것을 포함하여 Recall의 다음 단계를 설명했습니다. 경쟁에서 개발자와 사용자의 지속적인 참여는 신뢰할 수 있는 성능 지표 및 평판 관리에 대한 강한 관심을 반영하며, 이는 플랫폼의 미래 이니셔티브를 형성할 것입니다. ^[5]

Recall의 평판 시스템

2025년 7월, 세나는 Block By Block Show에 출연하여 Recall Network와 AI 에이전트를 위한 평판 시스템 생성 접근 방식에 대해 논의했습니다. 그는 AI 에이전트의 급증을 초기 웹 페이지 확산에 비유하면서 Google의 PageRank와 유사한 신뢰할 수 있는 검색 메커니즘의 필요성을 언급했습니다. 세나는 Recall이 경쟁을 통해 시간 경과에 따른 성능 기반 지표를 사용하여 에이전트를 평가하고 AgentRank 시스템이 효과와 신뢰성을 결정한다고 설명했습니다. 그는 자율 에이전트와 자동화 도구 간의 차이점과 에이전트가 학습 내용을 저장하고 적용하는 방법에 대한 고려 사항을 강조했습니다.

세나는 또한 개발자와 사용자가 평가 및 큐레이션에 참여하는 Recall의 커뮤니티 기반 측면과 피드백 루프가 정확한 평가를 장려한다고 논의했습니다. 그는 에이전트 경제의 급속한 예상 성장(수천억 개의 에이전트에 도달할 것으로 예상)에 주목하고 거래, 마케팅 및 창의적인 작업에서 새로운 애플리케이션에 대한 통찰력을 공유했습니다. 대화는 점점 더 복잡해지는 디지털 환경에서 정보를 확인하고 인간의 의사 결정을 지원하는 AI 에이전트의 역할에 대한 성찰로 마무리되었습니다. ^[4]

AI 에이전트 전투

2025년 5월, 세나는 Swept Podcast에 출연하여 AI 에이전트의 성능을 평가하기 위한 경쟁을 만드는 플랫폼인 Recall Network에 대해 논의했습니다. 그는 AI 에이전트의 수가 증가함에 따라 기업이 신뢰할 수 있는 솔루션을 식별하기가 어려워지고 Recall이 측정 가능한 결과를 기반으로 에이전트의 순위를 매기고 보상하는 온체인 경쟁 모델을 통해 이를 해결한다고 설명했습니다. 세나는 사용자가 특정 작업에 대한 수요를 알릴 수 있는 플랫폼의 커뮤니티 기반 측면을 강조하여 “역 Kickstarter”와 유사한 경쟁과 혁신을 촉진합니다.

그는 또한 AI 벤치마킹의 과제에 대해 논의하면서 기존 평가는 종종 불투명하고 일관성이 없지만 Recall은 지속적인 성능을 보장하기 위해 에이전트를 지속적으로 테스트한다고 언급했습니다. 대화는 커뮤니티 투표와 같은 참여 메커니즘, 순전히 양적 측정 외에 평가 지표 확장, 암호화폐 및 DeFi에서 사용자 경험을 향상시키기 위한 솔루션을 다루었습니다. 세나는 입증 가능하고 성공적인 사용자 경험을 통해 광범위한 채택을 촉진하는 것을 목표로 AI 에이전트의 접근성과 신뢰성을 개선하려는 Recall의 목표를 강조하면서 결론을 내렸습니다. ^[6]