📌 Recall 네트워크 - AI 에이전트들이여 너네의 가치를 증명하라

이번에 포필러스에서도 Recall 관련해서 리서치가 나왔네요

📱 포필러스 리서치 원문

Recall 관련해서는 한번 트위터에서 쭉 다룬적이 있는데

📱 비큐 Recall 관련 쓰레드

핵심은 개인적으로 "AI 에이전트들이 스스로의 가치를 증명하는 장소"의 느낌이 아닐까

✔️ RecallNet이란? 간단 설명

- 익명 AI 에이전트들의 증명 네트워크라고 이해하면 가장 편함

- 각 에이전트들이 다양한 대회 혹은 성능 테스트에 참여하여 보상을 받아갈 수 있고, 이를 기반으로 평가가 될 수 있음

- 모든 대회들은 다른 말로는 각 AI 에이전트들이 자신들의 퍼포먼스를 뽐낼 수 있는 곳들

- AI 에이전트들의 퍼포먼스는 모두 온체인으로 투명하게 공개되고 누구나 확인 및 검증을 할 수 있음

- 참여 역시 탈중앙화된 방식으로 조건만 충족하면 누구나 AI 에이전트를 만들고 참여가 가능

포필러스 리서치에서 어떻게 AI 에이전트들이 랭크, 큐레이션 마켓, 온체인 대회

스킬 풀, 에이전트 프레딕트 등으로 자신들을 증명하는지에 대해서 잘 설명해줬기에

관심있으시다면 리서치 원문을!!

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#Recall #리콜 #AI에이전트

📌 Trusta AI ($TA) AI 에이전트는 우리가 평가해

바낸 선물에 $TA 티커로 있는 친구인데 프로젝트 간단 오버뷰!

✔️ Trusta AI란?

- AI x Crypto에서 어떻게 AI 에이전트들을 신뢰할 수 있을까에 대한 질문에 답하는 프로젝트

- Idenity Burea (신원 인증) 그리고 Credit Bureau (신뢰 평가) 기반으로 AI 에이전트들의 점수를 메김

- AI 에이전트들이 신뢰받을 수 있는 온체인 생태계를 만들기 위한 프로젝트

- TrustGo라는 지갑 평가 시스템, SIGMA라는 자체적인 평가 점수 기준으로 AI 에이전트 평가 기준 제시

현재는 멀티체인 확장 + 다양한 AI 에이전들의 대시보드를 모두 제공하고 있는 상태네요

https://app.trustalabs.ai/agentgo

추가로 이번에 시즌 2 + $TA 스테이킹을 통한 신원 인증과 벨리데이터 권한 습득 등으로

토큰 유틸리티에 힘주기 시작하는 모습

AI 에이전트들을 믿을 수 있게하겠다는 비전, 과연 미래에 실현 가능할까

한국 거래소 상장 이야기도 하나씩 나오던데 과여어어언

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#TrustaAI #TA #AI에이전트

지금 안 읽으면. 진짜 늦으실수도요? 한발 먼저 가는 사람이 생존한다.

📌 연 62억 달러 버는 테더, 왜 자체 블록체인까지 만들까???!

안녕하세요 BQ개발자입니다!

제 신규 글이 나왔습니다!

📱플라즈마: 스테이블코인이 자기 인프라를 만들어나간다는 것의 의미

직원 100명이 연 62억 달러를 벌어들이는 테더(Tether).
연수익만으로 넷플릭스 전체 수익의 2배를 넘는 이 회사가 왜 수십억 달러를 들여 자체 블록체인을 만들까요?

테더의 플라즈마 프로젝트가 보여주는 스테이블코인의 진화 방향을 파헤쳐봤습니다.

✔️ 이 글에서 다루는 내용:
- USDT가 어떻게 굴러가는건지
- 비자, 해외송금의 동작원리와 스테이블 코인
- 왜 테더는 '남의 체인'을 떠나려 하는가?


💪 이런 분들 읽으세요!
- USDT는 쓰는데 정확히 뭔지 모르는 모든 분
- 왜 스테이블코인이 자체 체인을 만드는지 궁금한 분
- 블록체인 인프라의 진화 방향을 이해하고 싶은 분

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한번씩 읽어두시면 유익한 글입니다!!
여러분의 좋아요와 공유는 사랑입니다❤️

👇👇👇👇

📱 글 링크

#플라즈마 #USDT #테더 #스테이블코인 #블록체인인프라 #AI에이전트 #암호화폐

📌 Recall쪽도 재단 출시 + 토큰노믹스 공개 $RECALL

📱 (2025.09.04) Recall 네트워크 - AI 에이전트들이여 너네의 가치를 증명하라

Recall쪽도 재단 출시 및 토큰노믹스를 공개했네요

📱 원문 블로그

✔️ RECALL 토큰 간단 요약

티커: RECALL
체인: 베이스
총 공급량: 1b$
초기 에드: 10%

✔️ RECALL 토큰 유틸리티 간단 요약

- 가스비와 보상 용도
- 스테이킹을 통한 마켓 악세스
- 스테이킹을 통한 데이터 검증
- 거버넌스

애네도 사이즈가 작은애들은 아닌데 야핑하시거나 국내 이벤트 참여하신분들은 조금 기대해봐도?!

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#Recall #리콜 #AI에이전트 #KOL

📌 곧 출시되는 Recall의 토큰 $RECALL의 쓰임새

📱 (2025.09.04) Recall 네트워크 - AI 에이전트들이여 너네의 가치를 증명하라

곧 Recall의 $RECALL 토큰이 출시되는데 토큰노믹스 및 쓰임새를 간략하게 정리하자면

1. 새로운 AI 마켓이 생길때마다 유저들은 $RECALL을 넣어서 유동성 공급 및 이자를 가져감
새로운 AI 마켓 및 경쟁하는 마켓이 생길때마다 유저는 사람들이 몰릴 것 같은곳에 $RECALL 예치, 거기에서 수익 발생

2. 새로운 AI 마켓을 생성할때 일정 수량의 $RECALL 이 필요함

3. AI 모듈들은 경쟁에 참여하기 위해 $RECALL을 내면서 참여하고 정확하거나 우승 데이터를 뽑을 시 수익 생김

4. 이러한 AI 마켓 데이터와 경쟁 데이터를 쿼리하기 위해서 사용자들은 수수료를 $RECALL로 지급

5. 네트워크의 트랜잭션은 전부 $RECALL로 처리됨

6. 마지막으로 거버넌스를 통한 트레저리, 그리고 프로토콜 업데이트를 $RECALL 홀더들이 결정함

런칭 초기에는 테넷처럼 처음에 정해진 몇개의 마켓으로 시작이되고 (ex. 가격 예측, 자바스크립트 프로그래밍 등)

유저들은 여기에 참여하기 위해서 $RECALL을 지급

이후에는 오픈 마켓형태로 Recall 유저들이 누구나 투자를 통해 마켓을 생성하고 이를 자유 경쟁에 맡길 수 있음

마지막에는 단순히 좋은 AI가 아니라 안좋은 AI에 대한 반대 포지션을 $RECALL로 구축이 가능

마지막 단계에서는 AI들의 랭킹을 모두 볼 수 있는 하나의 구글 페이지가 된다는 비전을 가지고 있네요

📱 Recall에 대한 토큰노믹스 및 전문 블로그

이제 TGE도 정말 안남은 것 같은데,

요즘 들어 느끼는건 AI 모듈, 그리고 AI 랭킹 등 다양한 AI 평가 시스템 기반 프로젝트들이 상당히 많이 나오는 듯한 기분

최적의 탈중앙화 AI가 탄생하면 모든걸 다 흡수할 수 있는 기반을 다지는 기분이랄까

뭐 현실에서도 내가 AI 전문가 및 남들보다 뛰어난 모듈을 만들어내는 사람들은 때돈을 벌어가지만

크립토에서도 AI 전문가나 특출난 사람들이 보인다면 그냥 돈을 휩쓸어갈 수 있지 않을까

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#Recall #리콜 #AI에이전트 #KOL

📌 Recall도 바낸 바이빗 등 오늘 상장

📱 (2025.09.04) Recall 네트워크 - AI 에이전트들이여 너네의 가치를 증명하라

📱 (2025.10.03) Recall쪽도 재단 출시 + 토큰노믹스 공개 $RECALL

야퍼분들 및 스냅퍼분들 등 에드 받으실분들 꽤나 있으실 것 같네요

바낸 알파 오픈 시간: 15일 오후 9시
바낸 선물 상장 시간: 15일 오후 9시30분
https://www.binance.com/en/support/announcement/detail/58a0855c02b141f4886066aa74c32296

바이빗, 쿠코인 등등은 상장 공지만 나온 상태 (아마 비슷하게 맞춰서 상장될듯)

나도 좀 주라...그래도 글 몇개는 썼자나!!

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#Recall #리콜 #AI에이전트 #KOL

📌 RECALL 도 코인베이스 상장

코베를 먼저가네요??

코베쪽은 베이스체인쪽에 토큰 내는 친구들한테

확실히 서포팅을 좀 잘해주는 듯한 기분

📱 원문트윗

📱 (2025.08.24) 리콜 한국인 스냅퍼 0.05% 특별 할당 기념 이벤트

그나저나 스냅핑으로 트위터에서 Recall 외치면서 억단위로 받으신분들이 보이는데

부럽다...

사람들이 안하는 야핑과 쿠키닷펀 프로젝트가 어쩌면 꿀일수도

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#Recall #리콜 #AI에이전트 #KOL

📌 x402 활성도 ATL 갱신하면서 죽어나가는ing

현재 다양한 곳들에서 AI 에이전트 + 페이먼트와 관련해서 빌딩 중인데

이건 진짜 몇년보고 빌딩하는거고

현실에서는 x402 트잭 상황은 이런 상태임

📱 Artemis 데이터

뭐 사실 먼 미래에 올 트렌드라는건 확실하지만,

결국 그 트렌드 타이밍 맞춰서 그 전에 알잘딱 만드는 놈들이 늘 이기는게 경제

ex) 스테이블코인 붐 몇년전에 페이스북 (Facebook, Meta) 에서 DIEM 하다가 전손처리하고 말아먹음.
막말로 2년만 늦게 시작했으면 거의 스테이블코인 메타 주인공 될뻔

ex) 반대로 에세나, Agora등 다양한 곳들은 타이밍 맞춰서 들어갔고 현재도 시장의 큰 부분 중 하나로 자리잡음

뭐 여튼 그래서 AI 에이전트 + 페이먼트 형태의 산업 역시

현재까지는 아직은 미래를 위한 투자 느낌인데, 과연 지금 하는 애들이 성공하게 될지

아니면 또 저게 몇년뒤에 진짜 일상 생활에 녹아들어가기전에 맞춰서 가는 놈들이 최고가 될지는 지켜봐야할 일

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#AI에이전트 #x402 #페이먼트

🧠 Ralph Loop — 컨텍스트는 채우는 게 아니라 비우는 것이다

안녕하세요, BQ개발자입니다.

LLM 에이전트를 장기 프로젝트에 투입해본 팀이라면 이런 증상을 경험해보셨을 것 같아요.
처음엔 잘 돌아가던 에이전트가 몇 시간 후 "초기에 그러지 말라고 한 방향"으로 흘러가고 있는 것을요.
코드를 고친 게 아닌데, 에이전트가 다른 에이전트가 된 것처럼 행동합니다.

이게 왜 일어나는지, 그리고 Ralph Loop(반복 루프 설계 패턴)가 이것을 어떻게 해결하는지 정리해봤습니다.


1️⃣ 왜 히스토리를 길게 유지하면 실패하는가

LLM은 입력 전체에 attention(주의)을 분산해서 다음 토큰을 예측합니다. 세션이 시작할 때는 컨텍스트(context window)에 핵심 지시사항만 있으니 모델이 그것에 집중합니다. 그런데 대화 히스토리, 중간 실행 결과, 검색 내용이 쌓이면 상황이 달라집니다.

컨텍스트가 수만 토큰 수준으로 커지면, 세션 초반의 지시사항은 뒤에 쌓인 수천 토큰과 동등한 가중치를 경쟁해야 합니다. 결과적으로 초기 지시사항이 받는 상대적 주의가 줄어들고, 에이전트는 점점 "최근에 많이 보인 내용" 쪽으로 쏠리게 됩니다. 모델이 잊는 게 아니라, 구조적으로 주의를 균등하게 분산할 수밖에 없기 때문에 일어나는 일이에요.

"context window를 더 크게 만들면 해결되는 거 아닌가"라는 생각이 드실 수 있는데요. 창이 커질수록 더 많은 히스토리가 쌓이고, 초기 지시사항의 비중이 희석되는 구조는 동일합니다. 근본 해결책이 아니에요.


2️⃣ Ralph Loop: 반직관적 해법

Ralph Loop는 이 문제를 다른 방향에서 접근합니다. 컨텍스트를 연장하는 대신, 의도적으로 리셋합니다. 에이전트를 매 작업 단위마다 새 세션으로 실행하는 겁니다.

새 세션으로 시작하면 컨텍스트에 히스토리가 없습니다. 초기 지시사항이 항상 앞에 있고, 주의가 분산될 축적된 노이즈도 없습니다. 에이전트는 항상 깨끗한 컨텍스트로 작업을 받습니다.

여기서 당연한 반론이 생깁니다. 새 세션은 이전 작업을 전혀 모르는데, 이건 그냥 기억을 지우는 게 아닌가요?

그렇지 않은 이유가 Ralph Loop의 핵심입니다.


3️⃣ AGENTS.md: 에피소드 기억을 의미 기억으로 변환

각 세션이 끝날 때는 두 가지가 일어납니다.

첫째, 변경한 코드를 git commit합니다. 다음 세션이 git log와 git diff를 읽으면 "이전에 무슨 작업이 있었는지"를 파악할 수 있습니다. 수천 줄의 대화 히스토리를 읽는 게 아니라, 이미 정리된 변경 내역을 읽는 거예요.

둘째, AGENTS.md에 메타레벨 판단을 기록합니다. 중요한 건 대화 내용을 그대로 옮기는 게 아니라는 점입니다. "이 방향을 시도했더니 이런 이유로 실패했다, 다음 세션은 이것부터 확인해라"처럼, 소화된 판단을 남깁니다.

대화 히스토리는 에피소드 기억입니다. "그때 그 일이 있었다"는 raw 기록이에요. AGENTS.md에 쌓이는 건 의미 기억입니다. 경험에서 추출된 원칙과 판단이에요.

새 세션은 수천 줄의 대화 히스토리 대신 AGENTS.md를 읽습니다. 이전 세션들이 이미 소화한 교훈을 읽는 겁니다. 컨텍스트를 리셋하는 것이 정보를 버리는 게 아니라, 소화된 지식을 외부로 내보내고 나서 비우는 것이기 때문에 가능한 설계예요.


✏️ 개인적으로 흥미로운 지점

"컨텍스트를 길게 유지하는 게 더 많이 안다는 의미"라는 직관이 왜 틀린지, 구조적으로 설명이 되는 게 흥미롭지 않나유!
오히려 깨끗하게 비우면서 소화된 지식을 외부에 저장하는 것이 더 잘 작동하는 구조인 느낌 ㄷㄷ

물론 이 설계가 만능은 아닙니다. 작업 단위를 어떻게 나눌지, AGENTS.md에 무엇을 기록할지 설계해야 하고 — 이 설계가 잘못되면 다른 문제가 생겨요. (이 부분은 뒤에 또 정리해볼게요)

다음 편에서는 이 루프에 얼마나 많은 토큰을 투입할 것인가, 즉 토큰 예산이 어떻게 연구 자본이 되는지 다뤄보겠습니다.

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여러분의 좋아요와 공유는 사랑입니다 😍

#BQ개발자 #AI에이전트 #RalphLoop #LLM

📌 AI 에이전트의 시대 x402, 트잭은 줄었지만 볼륨은 폭발 중?

이야 이거 데이터 상당히 재밌네요

✔️ 과거와 달라진 x402 메타

- 과거에는 트잭 수 볼륨 + 둘다 높았었음

- 이후 x402 메타가 그냥 거품처럼 트잭수가 거의 1/30 수준으로 토막남

- 근데 퇴근에 트잭수는 회복 못하고 있는데 볼륨은 ATH를 찍기 시작함

📱 Artemis 데이터

트잭 자체는 여전히 30토막 난 상태로, 예전에 비해서 AI 숫자나 트잭은 확 줄었는데

볼륨은 어마무시한 성장이라니

개인적으로 이거 보면,

1. 대형 돈을 관리하는 AI 에이전트들만 활동하고 나머지는 다 죽었다.

2. 쓸모있는 x402 에이전트들만 생존했고, 애네가 실 트잭과 돈을 움직이는 단계에 왔다

로 볼 수도 있지 않을까

x402 트렌드 그냥 한순간이었다가 죽을줄 알았는데

이거 보고 나서 좀 다르게 생각하는ing

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#x402 #페이먼트 #AI에이전트