AI 서비스가 많아질수록 선택지도 늘어남. 글쓰기는 어떤 모델, 데이터 분석은 어떤 도구, 이미지는 어떤 서비스를 써야 하는지 팀원마다 다시 비교하게 됨.

Bubble Pilot은 사용자의 요청을 읽고 작업 유형을 파악한 뒤, Bubble Engine이 미리 구축한 SOP 중 적합한 해결책이 있는지 확인합니다. 맞는 SOP가 없으면 범용 에이전트로 작업을 시도하고, 반복되는 요청은 향후 새로운 SOP 후보가 될 수 있습니다.

사용자는 AI 제품 목록보다 원하는 결과와 제한 조건을 설명하는 데 집중할 수 있음. 새로운 모델이 나올 때마다 팀 전체가 사용법을 다시 배우는 부담을 줄이는 게 DAPPOS가 유용한 이유임.

Web3 프로젝트 하나를 조사해도 공식 문서, 온체인 데이터, 토큰 구조, 시장 흐름, 경쟁 프로젝트와 마케팅 반응을 함께 봐야 함. 하나의 범용 AI가 모든 영역을 같은 깊이로 처리하기 어려운 이유임.

DAPPOS의 Intelligence Layer에는 Multi-Agent Framework, 줄여서 MAF가 있음. 공식 문서상 MAF는 약 300~400개의 전문 에이전트와 200개 이상의 도구를 조정해 정량 분석·거래 전략·시장 인사이트 같은 작업을 처리하도록 구성됐습니다.

팀에서 여러 담당자가 역할을 나누듯, 요청에 필요한 에이전트와 도구를 골라 하나의 결과로 묶는 방식임. 복잡한 프로젝트일수록 범용 답변 하나보다 전문 역할을 조율하는 구조가 유용할 수 있음.

팀 업무 자동화가 실제로 유용하려면 공유 문서, 브라우저, 업무 앱과 연결돼야 함. 하지만 AI에 내부 환경을 연결한다고 하면 어떤 작업을 어디서 실행하는지부터 확인해야 함.

Bubble Personal은 로컬 파일·브라우저·앱·일정과 연결되는 xBubble 모드입니다. 설치와 시스템 수준 변경은 작업 후 폐기되는 클라우드 컨테이너 안에서 처리하고, 사용자 기기에서는 명시적으로 허용된 동작만 실행하도록 설계됐습니다.

팀에서는 반복적인 포털 확인이나 파일 정리에 활용할 수 있지만, 업무용 계정·고객 정보·기밀 자료의 접근 범위는 별도로 정해야 함. 자동화 자체보다 누가 무엇을 허용했는지 통제할 수 있다는 점이 중요한 기술적 이유임.

Web3 팀에서는 분석 담당자가 전략을 만들고, 운영 담당자가 다시 지갑과 디앱에서 실행하는 경우가 많음. 이 과정에서 체인·자산·수량·실행 순서를 다시 옮기다가 조건이 달라질 수 있음.

DAPPOS의 Web3 AI OS는 조사와 계획을 담당하는 Intelligence Layer, 실제 온체인 작업을 처리하는 Execution Layer로 구성됐습니다. AI가 만든 계획을 단순 문서로 끝내지 않고, 실행 가능한 인텐트와 온체인 상호작용으로 연결하는 구조입니다.

분석 결과를 무조건 자동 실행한다는 뜻은 아님. 팀이 실행 조건과 견적을 확인한 뒤 행동으로 연결할 수 있게 해, 전략 문서와 실제 디앱 작업 사이의 전달 과정을 줄이는 게 핵심임.

글이나 이미지를 만드는 AI 작업과 실제 자산을 움직이는 업무는 무게가 다름. 실제 실행에서는 얼마를 제공하고 어떤 결과를 받아야 하는지, 실패했을 때 어떻게 처리할지까지 정해야 함.

DAPPOS의 Intent Execution Network는 매칭→실행→검증의 세 단계로 운영됩니다. OMS 구조에서는 인텐트를 C를 제공하고 X를 원하며, 실패하면 Y를 받는 작업으로 정의하고, 서비스 제공자는 담보를 맡긴 뒤 작업을 수행합니다. 결과가 실패로 판정되면 사전에 정한 보상 절차가 작동하도록 설계됐습니다.

팀이 Web3 실행을 맡길 때 경로만 지시하는 게 아니라 원하는 결과·마감 시간·실패 조건을 기준으로 관리할 수 있음. AI가 계획을 세우는 것에서 끝나지 않고 결과에 책임 조건까지 붙인다는 점이 DAPPOS의 가장 기술적인 사용 이유임.

AI에게 “이 프로젝트 정리해주세요”라고만 말하면 긴 글, 짧은 요약, 표 중심 보고서 중 어떤 형태가 나올지 알기 어려움. 내용은 괜찮아도 내가 다시 편집해야 한다면 작업이 끝난 건 아님.

xBubble은 사용자가 목표와 원하는 결과를 설명하면 Bubble Pilot이 작업 유형을 파악하고, Bubble Engine이 준비한 SOP와 도구를 연결하는 방식입니다. 사용자는 모델·프롬프트 구조·도구 선택보다 무엇을 완성하고 싶은지에 집중하도록 설계됐습니다.

따라서 “분석해주세요”보다 핵심 결론 3줄→비교표→리스크→출처처럼 결과물 구조까지 말하는 게 좋음.

예시:

이 프로젝트를 초보자도 이해할 수 있게 분석해주세요.
결론 3줄, 핵심 기능 표, 경쟁 프로젝트 3개, 위험 요인, 공식 출처 순서로 작성해주세요.

같은 주제라도 투자자에게 설명하는 글, 일반 사용자에게 소개하는 글, 개발자가 검토할 문서는 내용과 용어 수준이 달라야 함.

xBubble의 저프롬프트 방식은 아무 조건도 주지 않는다는 의미가 아님. 사용자는 원하는 목표와 맥락을 말하고, 시스템이 모델 선택·도구 연결·결과 테스트 같은 운영 결정을 더 많이 맡는 구조입니다.

따라서 주제를 입력할 때 누가 읽는지·얼마나 길게 쓸지·어떤 말투인지를 같이 주면 수정 횟수를 줄일 수 있음.

예시:

크립토를 처음 접하는 사람에게 설명해주세요.
전문용어는 바로 풀어 쓰고, 700자 안팎의 친근한 존댓말로 작성해주세요.

DAPPOS가 유용한 이유는 프롬프트를 길게 쓰는 데 있지 않고, 꼭 필요한 조건만 말해도 완성된 결과까지 연결할 수 있다는 점임.

크립토는 가격·TVL·거래량·프로젝트 공지가 계속 바뀜. 그냥 “최신 정보로 분석해주세요”라고 하면 자료마다 수집 시점이 달라 숫자가 섞일 수 있음.

DAPPOS의 Bubble Engine은 X와 Binance Square 같은 실시간 정보원을 활용하고, Contextual RAG를 통해 출처 중심으로 자료를 모으도록 구성됐습니다. 그렇더라도 사용자가 기준 시점을 명확히 주면 결과의 범위를 더 정확하게 맞출 수 있음.

예시:

2026년 8월 1일부터 8월 6일까지 공개된 자료만 사용해주세요.
가격과 TVL은 8월 6일 오전 9시 KST 기준으로 표시해주세요.

분석이 틀렸다기보다 서로 다른 시점의 숫자를 비교해 결론이 어긋나는 경우가 많음. 기준 날짜를 정하는 것만으로도 DAPPOS 리서치의 일관성이 좋아질 수 있음.

검색 결과가 많다고 신뢰도가 자동으로 높아지는 것은 아님. 같은 기사를 여러 매체가 다시 인용하거나, 커뮤니티 추측이 뉴스처럼 반복되는 경우도 있음.

DAPPOS의 Contextual RAG는 출처의 근거를 우선하는 데이터 집계 방식으로 설명됐으며, Bubble Engine은 실시간 정보와 누적 지식을 함께 사용하면서 잘못된 정보도 처리하도록 구성됐습니다.

예시:

공식 문서와 거버넌스 포럼을 1순위로 사용해주세요.
온체인 데이터는 2순위, 언론 보도는 3순위로 두고 소셜 게시물은 시장 반응 참고용으로만 분리해주세요.

DAPPOS가 자료를 많이 찾는 데서 끝나지 않고 어떤 근거가 결론을 지지하는지 보여주게 만들려면 출처 우선순위를 함께 주는 게 좋음.

프로젝트나 상품을 비교할 때 기준이 계속 바뀌면 내가 좋아 보이는 대상을 고르는 결과가 나오기 쉬움. A는 성장성으로 보고 B는 안정성으로 평가하면 공정한 비교가 되기 어려움.

DAPPOS의 MAF는 여러 전문 에이전트와 도구를 조정해 정량 분석·시장 인사이트·전략 작업을 처리하도록 구성됐습니다. 다양한 데이터를 모을 수 있는 만큼, 사용자가 평가 기준을 먼저 고정하는 게 중요함.

예시:

세 프로젝트를 사용자 수·30일 거래량·프로토콜 수익·토큰 가치 포착·보안 이력으로 비교해주세요.
아직 출시되지 않은 기능과 확인할 수 없는 파트너십은 점수에서 제외해주세요.

DAPPOS에게 “무엇이 제일 좋나요?”라고 묻기보다 어떤 기준에서 더 나은지를 묻는 방식임. 판단 기준이 남기 때문에 다음 비교에도 재사용하기 좋음.

AI 답변에서 가장 헷갈리는 부분은 확인된 사실과 AI의 해석이 같은 문장 안에 섞일 때임. 공식 발표가 있는 내용과 가능성을 추정한 내용은 무게가 다름.

xBubble은 Deep Research와 Fact Check를 지원하고, Bubble Engine은 출처 중심의 자료 집계와 잘못된 정보 처리를 핵심 구조로 두고 있습니다.

예시:

내용을 ‘공식 확인’, ‘근거가 있는 해석’, ‘확인 불가’로 나눠주세요.
각 판단 옆에 근거와 자료 날짜를 표시해주세요.

DAPPOS에게 무조건 하나의 결론을 요구하기보다 모르는 부분을 그대로 남겨달라고 하는 게 오히려 정확함. 확실한 것과 불확실한 것을 구분할 수 있다는 점이 실사용에서 중요한 기능임.

같은 프로젝트를 매주 확인할 때 전체 설명을 처음부터 다시 받으면 중요한 변화가 묻힘. 신규 공지·TVL 변화·거버넌스 제안처럼 달라진 부분만 보는 게 더 편할 때가 많음.

xBubble은 Scheduled Tasks를 지원하며, Bubble Personal은 일정·브라우저·앱과 연결해 아침 브리핑이나 시장 데이터 수집 같은 반복 작업을 처리하는 모드로 공개됐습니다.

예시:

매주 월요일 오전 9시에 지난 보고서와 비교해주세요.
새로 나온 공식 공지, 10% 이상 변한 지표, 신규 보안 이슈만 알려주세요. 변화가 없으면 ‘중요 변화 없음’이라고 표시해주세요.

한 번 잘 조사하는 것보다 무엇이 바뀌었는지 같은 기준으로 계속 추적하는 것이 더 어려움. 반복 모니터링에서 DAPPOS와 xBubble이 유용한 이유임.

보고서 하나를 만든 뒤 블로그·X·텔레그램·발표 자료에 다시 쓰려면 채널마다 내용을 재구성해야 함. 단순히 글자 수만 줄이면 각 플랫폼에 맞는 콘텐츠가 되기 어려움.

Bubble Computer는 한 번의 실행에서 리서치·문서 작성·시각 자료 생성·주장 검증을 연결하며, xBubble은 문서·슬라이드·포스터·이미지·영상 제작을 지원합니다.

예시:

이 보고서를 기준으로 블로그용 1,500자 글, X용 5개 스레드, 텔레그램용 500자 요약, 정사각형 이미지의 핵심 문구 3개를 만들어주세요. 숫자와 출처는 모두 동일하게 유지해주세요.

하나의 원본에서 여러 결과물을 만들되 핵심 주장과 근거는 흔들리지 않게 하는 방식임. DAPPOS를 단순 글쓰기 도구보다 콘텐츠 작업 흐름으로 쓰는 방법임.

“수익률이 좋은 전략을 찾아주세요”와 “내 자산으로 실제 실행해주세요”는 같은 요청이 아님. 분석 단계에서는 가능성을 넓게 볼 수 있지만 실행 단계에서는 수량·체인·수수료·실패 조건까지 명확해야 함.

DAPPOS Quick Start의 Plan 모드는 요청을 실행 가능한 단계로 바꾸는 데 초점을 두고 있으며, Web3 AI OS는 조사·계획을 맡는 Intelligence Layer와 온체인 작업을 맡는 Execution Layer로 나뉩니다.

예시:

먼저 가능한 전략 3개를 비교해주세요.
실제 실행은 예상 수수료 10달러 이하, 슬리피지 0.5% 이하, 최소 수령량이 995 USDC 이상일 때만 제안해주세요.

DAPPOS가 계획에서 행동까지 연결할 수 있다고 해서 두 단계를 한꺼번에 맡겨야 하는 것은 아님. 분석 기준과 서명할 실행 조건을 분리하는 게 안전하고 실용적인 사용법임.

AI 결과가 잘 나왔어도 다음번에 같은 형식이 재현되지 않으면 사용자가 성공한 프롬프트를 다시 찾아야 함. 답 하나보다 잘된 작업 방식이 남는 게 더 중요할 때가 많음.

Bubble Engine은 작업별 해결 경로를 만들고 테스트한 뒤 가장 강한 방식을 재사용 가능한 SOP로 구성하며, Bubble Pilot은 비슷한 요청에 맞는 SOP를 찾아 실행합니다. 반복해서 범용 에이전트로 처리되는 요청은 새로운 SOP 후보가 될 수 있습니다.

예시:

이 결과가 제가 원하는 형식입니다.
앞으로 비슷한 프로젝트 분석에서는 같은 목차·표 구성·출처 표기 방식을 사용하고, 프로젝트별 데이터만 바꿔주세요.

좋은 결과를 한 번 받고 버리는 게 아니라 비슷한 다음 작업의 기본값으로 만드는 방식임. 반복 업무가 많아질수록 DAPPOS의 SOP와 Bubble Engine을 사용할 이유가 커지는 부분임.

- GLDon : 토큰화 금
- SLVon : 토큰화 은
- SPYon : 토큰화 SPY
- QQQon : 토큰화 QQQ