Shaw Walters
**쇼 월터스(Shaw Walters)**는 Eliza 에이전트 프레임워크의 오픈소스 개발자인 Eliza Labs의 설립자입니다. 이 프레임워크는 자율적인 AI 에이전트 개발을 용이하게 합니다. 월터스는 탈중앙화된 AI 기반 투자 DAO인 ElizaOS (이전에는 ai16z)를 출시하여 금융 및 기타 부문에서 AI 에이전트의 잠재력을 탐구했습니다. [1] [2]
Career
월터스는 게임 개발에 대한 초기 관심, 특히 서로 다른 플랫폼에서 자산과 캐릭터가 어떻게 작동할 수 있는지 탐구하는 과정에서 처음으로 블록체인에 참여하게 되었습니다. 이러한 관심은 NFT 프로젝트 작업으로 이어졌으며, 그는 독립 개발자로 기여하고 해당 분야에 익숙하지 않은 브랜드와 협력했습니다. 이러한 경험을 통해 그는 Solidity를 배우고 AI가 온체인 신원 및 지갑과 어떻게 통합될 수 있는지 탐구하기 시작했습니다.
그의 AI에 대한 관심은 ChatGPT 출시 이전부터 시작되었습니다. GPT 모델의 초기 개발 과정에서 월터스는 GPT-3를 테스트하는 소규모 커뮤니티에 참여했으며, 이를 주요 발전으로 인식했습니다. 2021년 말까지 그는 스마트 에이전트 개발에 집중하여 AI 기반 가상 캐릭터를 만들고 NFT 프로젝트에 참여하여 생계를 유지했습니다. 당시 지능형 에이전트의 개념은 여전히 틈새 시장이었으며, 블록체인에서의 응용에 대한 논의는 거의 없었습니다.
월터스는 나중에 NFT 토지 판매 후 Webaverse에 수석 개발자로 합류하여 메타버스 환경에서 AI 기반 캐릭터를 개발했습니다. 이 프로젝트는 지능형 에이전트가 자유롭게 상호 작용할 수 있는 3D 세계를 만드는 것을 목표로 했습니다. 그러나 해킹으로 인해 자금이 손실되어 팀에 상당한 압박이 가해졌습니다. Webaverse는 나중에 MoeMate로 전환하여 AI 캐릭터에 중점을 두었습니다.
이후 월터스는 MagicML 및 Project 89를 포함한 다양한 프로젝트에 참여했으며, Magic이라는 오픈소스 지능형 에이전트 이니셔티브를 공동 설립했습니다. 목표는 AI 에이전트를 구축하기 위한 노코드 도구를 개발하는 것이었지만, 커뮤니티 피드백은 에이전트 생성에 대한 직접적인 지원을 선호하는 것으로 나타났습니다. 이로 인해 그는 Magic 프레임워크 내에서 예시로 Eliza를 개발했습니다. 그러나 노코드 개발의 한계로 인해 그는 더 직접적인 구축 방식으로 전환했습니다. 즉각적인 성과가 없자 그는 다른 프로젝트를 통해 생계를 유지하면서 Eliza를 오픈소스 이니셔티브로 발전시켰습니다. [3]
“저는 지능형 에이전트가 실제로 웹 기반 기술이라는 것을 깨달았습니다. 그래서 TypeScript로 전체 시스템을 리팩토링하고 프로젝트 이름을 VEGENT(NPM에서 "Agent"라는 이름이 이미 사용 중이었기 때문에)로 지었습니다. 그 후 Eliza로 이름을 바꾸었고, 이것이 프로젝트의 핵심이 되었습니다. 밈 트렌드가 등장했을 때 제 기술은 준비가 되어 있었습니다.”
ElizaOS
Unchained와의 인터뷰에서 월터스는 ElizaOS 출시의 영감에 대해 논의했습니다. 월터스는 COVID 이후로 AI 프로젝트 개발에 집중하여 인기를 얻을 수 있는 것을 구축하는 것을 목표로 했습니다. AI 에이전트에 대한 오랜 관심과 작업에도 불구하고, Twitter 기반 에이전트를 사용한 초기 시도는 관심을 끌지 못했습니다. 그는 암호화폐, DeFi 사이클 및 투기 시장을 포함한 암호화폐와의 연결이 누락된 구성 요소라고 생각했습니다.
최초의 DAOs.Fun 투자 펀드를 운영하는 헤지 펀드 매니저와의 교류는 자율적인 AI 투자자인 VEGENT Spartan의 출시로 이어졌습니다. 이 협업을 통해 그는 샌프란시스코에서 직접 만난 DAOs.Fun의 제작자인 Bowski를 소개받았습니다. 그들의 논의에서 월터스는 사기와 관련된 위험을 줄일 수 있는 커뮤니티 중심의 자율 투자자에 대한 그의 비전을 공유했습니다. 그의 더 광범위한 목표는 투기 이상으로 가치를 창출하는 투자에 중점을 두었습니다.
이러한 비전은 ElizaOS의 생성으로 이어졌습니다. 전통적인 벤처 캐피탈 모델에서 영감을 받은 월터스는 누구나 접근할 수 있는 탈중앙화된 버전을 원했습니다. 이 프로젝트는 비공식적으로 시작되어 빠른 반복과 시각적 개념 개발을 거쳐 결국 출시되었습니다. ElizaOS 실험은 처음에 7만 5천 달러의 자금 조달을 목표로 했지만, 개발자가 다양한 응용 프로그램에 오픈소스 프레임워크인 Eliza를 채택함에 따라 영향력이 커졌습니다. 이 프로젝트는 AI가 시장 및 집단 지능을 활용하여 AI 에이전트 응용 프로그램의 확장되는 생태계를 통해 투자 결정을 내리는 방법을 탐구하는 더 광범위한 연구 노력으로 발전했습니다. [4]