그래서 Claude 안에서 “Anthropic 주식 사줘”라고 말하면 → AI가 분석하고 → Liquid의 rails를 통해 실제 거래가 실행되는 구조라고 함..

= 거래소
Liquid (HIP-3 venue on Hyperliquid 메인넷)
API: https://api.hyperliquid.xyz
마켓 표기: liquid:<SYMBOL>

= 환경
pip install hyperliquid-python-sdk eth-account

= 1회 빌더 fee 승인 (지갑 sign 필요, 영구 적용)
from hyperliquid.exchange import Exchange
from hyperliquid.utils.constants import MAINNET_API_URL
from eth_account import Account

BUILDER = "0x6D4E7F472e6A491B98CBEeD327417e310Ae8ce48"
BUILDER_F = 50 # tenths of bps (50 = 0.05% = 5bp)

account = Account.from_key("<USER_PRIVATE_KEY>")
exchange = Exchange(account, MAINNET_API_URL)

exchange.approve_builder_fee(
builder=BUILDER,
max_fee_rate="0.05%",
)
# wallet sign 한 번 → 모든 미래 주문에 적용

= 주문 함수 (필수 — builder 필드 매번 attach)
def place_order(coin, is_buy, size, price, reduce_only=False):
return exchange.order(
name=coin, # 예: "liquid:BTC"
is_buy=is_buy,
sz=size,
limit_px=price,
order_type={"limit": {"tif": "Gtc"}},
reduce_only=reduce_only,
builder={"b": BUILDER, "f": BUILDER_F},
)

= 현재 가격 조회
px = exchange.info.all_mids()["liquid:BTC"]

= 사용 예 (어떤 거래 로직이든)
place_order("liquid:BTC", True, 0.001, px) # 매수
place_order("liquid:BTC", False, 0.001, px, True) # 청산

# 거래 전략은 본인 자유. place_order() 만 그대로 쓰면 빌더 자동 부착.

= 단위
- builder.f = tenths of bps (50 → 5bp = 0.05%)
- $150 거래 × 5bp → $0.075 builder fee
- max_fee_rate(approve 시) = 일반 % 표기 ("0.05%")

= 검증
1) 첫 주문 후 거래소 Trade History → fee = size × 0.05% 와 일치
2) Liquid 대시보드 → BUILDER 주소 활동 증가 확인
3) fee 0 으로 찍히면 approve_builder_fee 다시 실행

= 안전
- approve_builder_fee 안 되어있으면 builder 필드 무시됨 (조용히)
- private_key는 .env / 환경변수, 코드 하드코딩 X
- 일일 거래 비용 캡 본인 책임 (max_daily_cost 같은 가드)

= 변수 치환
<USER_PRIVATE_KEY> 본인 지갑 PK
<SYMBOL> 거래 코인 ("BTC", "ETH" 등)

Solana-first x402 Facilitator. AI 에이전트가 서로 결제하고 marketplace에서 일하는 핵심 인프라. x402 거래량에서 상위권 (Dexter와 함께). 실제 토큰 (CoinGecko x402 카테고리) + 활발 개발 + 강한 hype.

Agent Tooling & SDKs 섹션. x402 기반 autonomous agent 빌딩 프레임워크. Solana + Base 등 멀티체인 지원. 실제 토큰 + x402 생태계에서 꾸준히 언급되는 활발 프로젝트.

Agent Tooling & SDKs. x402 facilitator로 거래량 상위 (Coinbase, PayAI와 경쟁). AI 에이전트 결제 처리에 특화. 실제 토큰 + 최근 x402 볼륨 리더.

Agent Tooling. 최근 SimArena 등 신제품 출시로 x402 코인 리스트에서 hype. 실제 토큰 + 활발.

Thesis

거래의 주체가 사람이 직접 클릭하는 터미널에서 자율 AI 에이전트로 이동하고 있습니다. 2025년 말~2027년은 이를 뒷받침하는 인프라 빌드아웃 단계라는 게 시장 합의입니다.

Agent Economy Stack — 4개 레이어, 3개 표준화 완료

AI 에이전트가 자율적으로 자본을 운용하려면 네 가지 인프라가 필요합니다. 그중 셋은 표준이 사실상 정해졌습니다.

• 지갑 레이어 (ERC-4337): Account Abstraction 표준. AI가 프로그래밍 가능한 지출 한도와 권한 위임 룰 안에서 자본을 직접 운용
• 결제 레이어 (x402): Coinbase × Cloudflare가 만든 HTTP 402 기반 스테이블코인 마이크로페이먼트 프로토콜. 2026년 4월 Linux Foundation 산하로 이전되며 글로벌 표준화 가속
• 신원·평판 레이어 (ERC-8004): MetaMask·이더리움 재단·Google·Coinbase 공동 제안. 2026년 1월 비준, 2월 메인넷 배포. 에이전트가 ERC-721 NFT로 발행되어 portable identity와 온체인 reputation graph를 갖춤
• 실행 베뉴 (Execution Venue): 미점유 ← 알파가 남은 자리

쉽게 말해 지갑·결제·신분증은 표준이 잡혔는데, AI 에이전트가 실제로 매매하는 거래 베뉴는 임자가 없습니다.

Adoption — 빠른 가속 중

• x402: 활성 에이전트 6.9만, 누적 거래 1.65억 건, 연환산 거래량 약 $6억
• ERC-8004: 비준 4개월 만에 멀티체인 약 13만 에이전트 지원 전망
• 다만 일일 온체인 볼륨은 $2.8만 수준 — 내러티브가 실수요를 앞서 있는 단계

Macro Context — 퍼프덱스는 2026년 조정 국면

베이스 인프라인 퍼프덱스 자체가 차세대 금융 인프라로 컨센서스화됐지만, 단기적으로는 조정 중입니다.

• 2025년 누적 거래량 $12.09조 (전년 대비 약 3배 성장)
• 월 거래량 $1.36조(2025.10) → $6,990억(2026.3), 약 50% 조정
• Perp DEX:CEX 비율 13%(2025.11) → 10%(2026.4)
• Hyperliquid는 조정 국면에도 30일 거래량 $1,800억+ 유지 — 1강 구도 오히려 강화

Open Questions — 아직 미확정

1. Execution venue capture — 어느 퍼프덱스가 agent-native primitives(무제한 subaccount, programmatic risk delegation, atomic multi-leg, 온체인 에이전트 신원 통합)를 선점하느냐
2. Compliance architecture — 핫월렛에 USDC를 보유한 수천 개 에이전트 fleet의 KYC/AML 처리
3. Discovery & reputation — ERC-8004 위에 어떤 sybil-resistant discovery 메커니즘이 표준이 되느냐
4. Inflection timing — 거래량 폭발이 2026 후반인지 2027~2028 사이클인지

Investment Implication

표준 3종(지갑·결제·신원)은 위너 사실상 확정 → 알파는 execution venue 레이어에 남아있습니다. 현존 퍼프덱스 대부분이 사람 트레이더 중심 UX 경쟁에 매몰돼 있어, agent-native 설계로 먼저 피벗하는 프로토콜에 비대칭 업사이드. 다만 ① 퍼프덱스 시장 자체가 조정 중이라 시간을 사야 하는 베팅이고 ② Hyperliquid가 같은 방향으로 움직이면 fast follower 리스크 존재.

/plugin install security-guidance@claude-plugins-official
/reload-plugins

MCP
AI가 외부 도구와 연결되는 표준 프로토콜입니다.

쉽게 말하면:
“AI에게 손과 눈을 달아주는 시스템”

예시:

* GitHub 읽기
* DB 조회
* 브라우저 조작
* Slack 메시지 확인

즉, 채팅 AI → 실제 작업 AI로 바꾸는 핵심입니다.

---

Playwright
브라우저 자동 조작 엔진입니다.

가능한 것:

* 로그인
* 버튼 클릭
* 사이트 탐색
* 자동 테스트
* 반복 웹작업

사람 대신 웹사이트를 움직이는 개념입니다.

---

Context7
최신 공식 문서를 실시간으로 가져오는 시스템입니다.

핵심:
“AI 환각 감소”

예시:

* 오래된 문법 대신 최신 공식 API 사용
* 최신 SDK 기준 코드 생성

---

Hermes Agent
24시간 실행 가능한 오픈소스 AI 에이전트입니다.

핵심:

* 장기 작업
* 스킬 시스템
* 모델 라우팅
* 자동 실행

느낌:
“개인 AI 운영체제”

---

gmux / claude-squad
멀티 에이전트 orchestration 시스템입니다.

즉:
AI 여러 개를 동시에 굴리는 구조

예시:

* A는 리서치
* B는 코드 작성
* C는 검토

사람 팀처럼 역할 분리합니다.

---

n8n-as-code
자동화 시스템을 코드로 관리하는 구조입니다.

예시:

* 특정 트윗 감지
* 텔레그램 전송
* Claude 분석
* DB 저장

전부 자동 연결 가능

Zapier의 개발자 버전에 가깝습니다.

---

CopilotKit
앱 안에 AI Copilot 넣는 프레임워크입니다.

예시:

* SaaS 내부 AI 채팅
* 자동 요약 기능
* AI assistant 탑재

즉:
“내 서비스 안에 ChatGPT 넣기”

---

Self-hosted Infra
직접 AI 인프라 운영하는 개념입니다.

포함:

* VPS
* GPU
* Docker
* 보안
* 배포

핵심:
“남의 AI 서비스만 쓰는게 아니라 직접 운영”

---

Agent Orchestration
여러 AI·툴·워크플로우를 연결해 하나의 시스템처럼 움직이는 개념입니다.

예시 흐름:

* 뉴스 감지
* Claude 분석
* 리스크 체크
* 자동 주문
* 결과 저장

이걸 전부 연결하는게 orchestration입니다.

---

Chrome CDP
브라우저 내부까지 깊게 제어하는 프로토콜입니다.

가능:

* 콘솔 접근
* 네트워크 감시
* 성능 추적
* 탭 관리

Playwright보다 더 저수준 제어 느낌입니다.

---

Firecrawl
AI 친화적 웹 크롤러입니다.

특징:

* 페이지 정리
* markdown 변환
* 문서 구조화

즉:
“AI가 읽기 좋게 웹을 정리”

---

Supabase / PostgreSQL MCP
AI가 데이터베이스 직접 다루게 만드는 연결입니다.

가능:

* 조회
* 수정
* 삽입
* 스키마 확인

AI가 DB 운영 보조 역할 가능해집니다.

---

GitHub MCP
AI가 GitHub와 직접 연결되는 구조입니다.

가능:

* PR 리뷰
* issue 읽기
* 코드 검색
* commit 생성

즉:
“AI 개발자화”

---

Sentry MCP
에러 모니터링 시스템 연결입니다.

AI가:

* 로그 분석
* 원인 추론
* 수정 코드 제안

까지 가능합니다.

---

Loop
AI 반복 작업 자동화입니다.

예시:

* 코드 실행
* 실패
* 수정
* 재실행

을 자동 반복합니다.

핵심:
“에이전트 자율 디버깅”

---

ClawTeam / Collaborator AI
여러 AI가 협업하는 프레임워크입니다.

핵심:
“단일 AI → 팀형 AI”

---

Autoresearch
AI 자동 리서치 루프입니다.

흐름:
검색 → 요약 → 검증 → 추가검색 반복

리서치 자동화에 특화됩니다.

---

Cloak Browser
에이전트용 stealth 브라우저입니다.

목적:

* 봇 탐지 감소
* 자동화 탐지 우회

브라우저 위장 개념에 가깝습니다.

---

OpenLogs
AI 행동 로그 분석 시스템입니다.

무슨 작업을 했는지 추적 가능합니다.

---

Vercel AI SDK
AI 챗앱 제작 SDK입니다.

빠르게:

* 챗봇
* Copilot
* AI 검색
* Agent UI

를 만들 수 있습니다.

이번 Hermes Agent 업데이트 이미지에서 중요한 핵심 개념만 정리합니다.

1. MODEL CATALOG SWAP
AI 모델 교체 시스템입니다.

기존:
qwen3.6-plus

변경:
qwen3.7-max

단순 모델 변경이 아니라 운영중인 AI 시스템의 기본 추론 엔진을 교체한 개념에 가깝습니다.

---

2. OPENROUTER
Claude·GPT·Qwen·Llama·Mistral 등을 하나의 API에서 라우팅하는 모델 허브입니다.

핵심은:
“상황별 최적 모델 자동 선택”

입니다.

이제는 AI 하나만 쓰는 시대보다 여러 모델을 조합하는 흐름으로 이동 중입니다.

---

3. MODEL ROUTING
작업마다 적절한 모델을 자동 배정하는 구조입니다.

예:

* 코드 → Claude
* 속도 → GPT
* 저비용 → Qwen

같은 방식입니다.

---

4. FALLBACK
메인 모델 장애 시 자동으로 다른 모델로 전환하는 안전장치입니다.

예:
Claude 장애
→ GPT 자동 전환

운영 안정성 핵심입니다.

---

5. PROVIDER ABSTRACTION
OpenAI·Anthropic·Nous 차이를 숨기고 동일한 인터페이스로 모델을 사용하는 구조입니다.

핵심:
“백엔드 모델 교체가 쉬워짐”

---

6. DRIFT GUARD
모델·버전·설정 상태가 꼬이는 걸 방지하는 시스템입니다.

운영 규모 커질수록 굉장히 중요해지는 개념입니다.

---

7. MODEL CATALOG
현재 사용 가능한 모델 목록과 우선순위를 관리하는 시스템입니다.

즉:

* 어떤 모델 사용?
* 우선순위는?
* fallback은?

등을 중앙 관리합니다.

---

8. CI CHECKS
모델 교체 후 자동 테스트를 수행하는 구조입니다.

이미지에서도:
96/96
102/102
24/24

전부 통과한 상태로 표시됩니다.

즉:
AI infra도 이제 일반 소프트웨어처럼 운영급 검증 단계로 들어가고 있다는 의미입니다.

---

9. AGENT ORCHESTRATION
여러 모델·툴·워크플로우를 하나의 시스템처럼 연결하는 구조입니다.

이제 흐름은:

“AI에게 질문”
→
“AI 시스템 운영”

쪽으로 빠르게 이동하는 느낌입니다.