.@miranetwork , @TheoriqAI , @GoKiteAI 는 다중 에이전트 네트워크를 위한 협력형 AI 거버넌스를 개발할 수 있을까?
Mira, Theoriq, KITE AI는 2025년 11월 기준 직접적인 통합은 이루어지지 않았으나 각 프로젝트가 제시하는 거버넌스 메커니즘은 상호 보완적인 구조를 지닌다. Mira는 암호학적 검증과 게임이론적 합의 구조를 통해 진실성을 보장하고 Theoriq는 평판 기반의 스웜 조정 시스템을 통해 에이전트 간 협력을 유도하며 KITE AI는 위계적 신원 관리와 프로그래머블 제약 조건을 통해 체계적인 운영 통제를 실현한다. 세 프로젝트 모두 스테이킹 기반의 인센티브 정렬과 인간 감독층을 포함하고 있어 향후 통합 가능성이 높다.
Mira는 검증 네트워크로서 AI 출력의 진위를 합의 기반으로 판별한다. 정직한 행동을 지속적으로 보여 온 검증 노드에게 우선권을 부여하며 검증 내역은 암호학적으로 서명되어 위조가 불가능하다. Theoriq는 작업 성과에 따라 평판을 축적하는 기여 증명 구조를 채택해 능력과 신뢰도를 기준으로 스웜 내 역할을 분배한다. KITE AI는 거래 성공률, 서비스 수준 협약 준수, 상호작용 결과 등을 통합하여 신뢰 점수를 생성하며 이를 통해 점진적 권한 확장이 이루어진다. 세 시스템을 결합하면 경제적 행동, 작업 성과, 출력 품질을 모두 반영한 다층적 평판 체계가 구축될 수 있다.
세 프로젝트는 모두 게임이론에 기반한 합의 및 투표 구조를 사용한다. Mira는 진위 투표를 통한 과반 합의를 요구하며 허위 투표 시 전액 슬래싱이 발생한다. Theoriq는 베이지안 최적화 알고리즘을 통해 전략 결정을 수행하고 지분 가중 투표로 70퍼센트 이상의 합의율을 확보한다. KITE AI는 샤플리 값 원리에 기반한 한계 영향 점수를 도입해 담합을 방지하고 계약 위반 시 자동 처벌을 부과한다. 이러한 구조는 협력 행동이 장기적으로 가장 높은 보상을 제공하도록 유도한다.
인센티브 설계 면에서도 세 프로젝트는 협력적 행태를 중심으로 설계되어 있다. Mira는 정확한 검증 시 수수료를 지급하고 Theoriq는 공정한 기여자에게 작업 수익을 배분하며 KITE는 신뢰도 상승을 통해 거래 한도와 수익 기회를 확대한다. 반복 게임 구조를 통해 배신보다 협력이 합리적 선택이 되도록 유도하는 점에서 공통된 설계 철학을 보인다.
감독 구조에서는 각 프로젝트가 상호 보완적이다. Mira는 불확실한 결과에 대해 인간 검토를 요청할 수 있는 옵션을 제공하며 Theoriq는 AI, 인간, 사용자 정의 평가자의 삼중 심사 구조를 갖춘다. KITE는 사용자, 에이전트, 세션의 3단계 신원 구조를 도입해 사용자가 궁극적 통제권을 보유하도록 설계되어 있다. 이 세 가지 체계가 결합될 경우, 사용자 제약 설정, 스웜 조정, 결과 검증이 단계적으로 수행되는 다층적 안전망이 완성된다.
기술적 측면에서 세 프로젝트는 모두 EVM 호환성과 공통 프로토콜 표준을 지원해 통합 가능성이 높다. Mira는 베이스 체인, Theoriq는 베이스와 이더리움, KITE는 EVM 지원 L1에서 운영된다. 따라서 KITE가 신원 및 결제 계층을, Theoriq가 조정 및 실행 계층을, Mira가 검증 및 합의 계층을 담당하는 통합 구조가 현실적으로 구현 가능하다.
세 프로젝트의 커뮤니티 담론은 개별 프로젝트의 강점에 집중되어 있으며 공동 거버넌스 이니셔티브는 아직 나타나지 않았다. 그러나 Mira는 신뢰 검증, Theoriq는 경제적 협력, KITE는 인프라 확장성 측면에서 높은 평가를 받고 있다.
결론적으로 Mira, Theoriq, KITE AI는 각각 AI 에이전트 신뢰 문제의 핵심 요소인 검증, 조정, 기반 인프라를 담당한다. 이들의 평판 체계, 게임이론적 인센티브, 감독 구조를 결합하면 대규모 자율 에이전트 생태계의 거버넌스 기반이 될 수 있다. 다만 통합을 위해서는 토크노믹스, 합의 메커니즘, 거버넌스 프로토콜의 세밀한 조정이 필요하다. Theoriq의 메인넷 출시가 예정된 2025년 4분기 이후, 세 프로젝트 간 협업 움직임은 탈중앙화 AI 거버넌스의 향후 방향성을 가늠하는 주요 지표가 될 것이다.



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