오잉

https://x.com/solana/status/2042583711900713204?s=46

Circle Responds to Drift Exploit, Says it Freezes Assets Only When Legally Required

> “When Circle freezes USDC, it is not because we have decided, unilaterally or arbitrarily, that someone's assets should be taken from them. It is because the law requires us to act.”

> Circle urges passage of GENIUS and CLARITY Acts to define crypto legal framework.

Source: https://www.circle.com/blog/when-open-systems-are-tested-accountability-rule-of-law-and-the-work-ahead

버츄얼스 대단하네요:

베이스에서 발생하는 모든 에이전트 거래의 47.2%가 Virtuals Protocol을 통해 이루어졌음 [출처]

잘친다고 생각하는 blockworks의 1분기 보고서가 수일 내에 공개될 예정이라고 하네요 👀👀

https://x.com/Blockworks/status/2042642516562809313

(그냥 재미로 보십쇼) opus 4.6 성능 이상하다는 여론이 레딧에서도 형성되어 있긴하네요. 이래서 제 학교 캐글 과제를 잘 못푼건가..

(그냥 재미로 보십쇼) Claude opus 4.6의 사고 깊이(Thinking depth)가 67%만큼 대폭 줄었다라는 이야기도 [출처]

2026년 1분기는 기록상 가장 큰 벤처 투자 분기였다고 하네요 [출처]

최근까지 바이브코딩으로 작업했던 것 중 하나로 '위키(Wiki) 만들기'가 있었습니다.

1. 만드는 목적

어차피 에이전틱 커머스는 내러티브 안에서 수많은 의견이 오가는 곳이라, 실질적으로 모든 기술 스택과 흐름을 세세히 따라잡기는 힘듭니다. 그래서 필요할 때마다 찾아보는 방향이 낫지 않을까 싶었습니다.

특히 CT내에서 유명 인사들끼리도 의견이 첨예하게 갈리는 분야이다 보니(트위터에서도 키배 생각보다 많이합니다), 정리를 할 때 실제 원문이나 내러티브, 그리고 제 첫인상 정도를 LLM의 판단과 함께 저장해 두고 나중에 위키 형식으로 파악하면 좋겠다는 생각이 들었습니다.

2. 첫 번째 시도: 옵시디언(Obsidian) 기반

21~22년도쯤 옵시디언을 한 번 써본 기억이 있었는데, 최근에 다시 붐이 불길래 한번 시도해 봤습니다. 그런데 제 얕은 식견으로는 두 가지 큰 불편함이 있었습니다.

(1) 옵시디언 문서 구조에서는 '태깅(Tagging)'이 핵심이라고 생각하는데, 이 부분을 LLM에게 어느 정도 위임해야 할지, 어떤 판단 구조를 갖춰야 할지 기준을 세우기가 애매했습니다. (제 경험상 LLM에게 전권을 위임했을 때는 만족스러운 분류가 되지 않았습니다.)

(2) UX 차원에서의 불편함도 컸습니다. 물론 LLM을 통해서 "~주제로 찾아줘" 하면 알잘딱으로 분류해서 정리해 주는 건 아는데, 결국 저는 제 눈으로 직접 문서를 쓱 보면서 정리하는 습관이 남아있더라고요. 이게 구시대적 사고일지는 몰라도 쉽게 안 고쳐지고, 결국 이 부분 때문에 불편함을 많이 느껴 옵시디언을 잘 안 쓰게 되었습니다.

3. 두 번째 시도: Karpathy의 LLM Wiki 참고

그래서 잠깐 유기해 두다가, 트위터 서핑 중 유명한 Karpathy의 LLM Wiki를 보고 이게 해결책이 될 것 같아 다시 만들어 보았습니다.

특히 저는 여기서 분류 체계 중 하나로 '트위터 핸들'을 추가했습니다. 위에서 말씀드렸다시피 하나의 문제를 바라보는 시각이 시시각각 다르기 때문에, 이런 특성을 반영해 트위터 핸들을 기준으로 내러티브를 엮으면 제가 보기에 훨씬 편할 것 같다는 생각이 들어서 저 방식을 추가했었습니다. 이거 말고는 딱히 기존 LLM Wiki 모델과 다른 점은 없습니다.

4. 현재 고민 중인 개선점

물론 아직 고쳐야 할 부분들이 많습니다.

본문 크롤링 관련: 트위터 Grok API를 이용해 봤는데 아티클 본문을 제대로 못 긁어왔었고 이로 인해 브라우저에 직접 접속해서 긁어오는 방향으로 틀긴 했는데, 그냥 아직은 본문 Plain Text를 직접 복붙하는 식으로 쓰고 있습니다.

피드백 루프 관련: 결국 LLM Wiki의 핵심은 '피드백' 쪽이라고 들었는데, 지금은 그냥 LLM한테 "해줘" 하고 파츠만 대충 이어 붙여놓은 꼴이라... 이 부분의 메커니즘을 좀 더 깊이 파악해야 하지 않나 싶습니다.

등등 뭐 이렇습니다.. 아직 제가 많이 부족해서, 혹시 관련해서 추천해 주실 만한 좋은 툴이나 접근 방식이 있다면 자유롭게 공유해 주시면 정말 감사하겠습니다!

저는 작년에 읽었던 글 중 제 회사글 제외하고 가장 감명깊고 좋게 읽었던 글이 이 글이었습니다

The Fat Wallet Thesis

이거에 감명을 많이 받아서, 관련 글도 적었었고 작년 디퍼런스도 가치 포착을 중심으로 기획했었습니다. 갑자기 글 쓰다가 생각이나서..

https://x.com/xingpt/status/2042844855731454084?s=46

폭발적으로 뜬 hermes 뒤의 팀도 web3 출신이고, Claudecode 소스 코드를 발견한 초판 @Fried_rice도 web3 배경; 이건 Web3에 인재가 정말 부족하지 않다는 걸 설명해, 단지 산업 환경이 너무 안 좋을 뿐이야.게다가 AI계의 사람들은 web3 배경을 얕보지 마, 사람들 진짜 결과물을 내고 마케팅도 이해하니까.

🤔다음 앤트로픽 릴리즈가 크립토를 죽일까 source

1. AI 경제 = 기계가 돈 쓰는 경제
- 앞으로 에이전트가 직접 툴 호출, 서비스 구독, 태스크 위임, 협상, 결제까지 처리
- 인간 승인 없이 초소액·고빈도·실시간 거래가 계속 일어나는 구조
- 문제는 사람이 뭘 사냐가 아니라 기계가 서로 어떻게 가치 교환하냐로 바뀜

2. 전통 금융도, 크립토도 둘 다 애매함
- 전통 금융은 KYC, 계좌, 국경, 느린 정산, 높은 수수료 때문에 기계 간 거래에 안 맞음
- 크립토는 여전히 키 관리, 서명, 브리지, 주소, 수수료, 파이널리티 등 UX가 너무 구림
- 결제 인프라라기보다 아직 투기 자산 성격이 훨씬 강함
- 자본, 인재, 데이터센터, 전력까지 전부 AI 쪽으로 빨려들어가는 중

3. 진짜 위협은더 좋은 스택
- Claude 토큰은 이미 AI 사용량을 측정하고 비용을 계산하는 단위로 쓰임
- 추론, 코드, 자동화 결과물로 바로 연결되면 생산 능력 청구권처럼 작동함
- 여기에 정산, Claude Code, MCP, agent 워크플로우까지 붙으면 결제·정산·서비스가 한 스택으로 묶임
- 그러면 크립토는 그냥 안 써도 되는 인프라가 됨

4. 왜 무섭냐
- 기계가 원하는 건 탈중앙 서사가 아니라 바로 작동하는 결제 레일
- 비트코인은 에너지를 태워 희소성을 증명하지만, Claude 토큰은 에너지를 태워 실제 지능 서비스를 뽑아냄
- MCP까지 깔리면 Anthropic은 모델 회사가 아니라 기계경제의 프로토콜 레이어가 됨

✍️블록체인의 진짜 경쟁 상대는 결제·정산·도구 연결이 전부 붙어 있는 AI 네이티브 스택

프랑스 정부가 AI 에이전트를 위한 공식 MCP를 출시

https://github.com/datagouv/datagouv-mcp

여러분의 agent를 똑똑하게 하고 싶다면 awesome 레포를 만들고 레포를 에이전트에게 먹이면 똑똑해집니다.

저는 이번주 내리 사내 에이전트 어쩌구저쩌구 만들다가 지금 무슨 삽질중인데 하다보니 이런거 만들어서 사라지기엔 아쉬우니 공유해봅니다.

https://github.com/subinium/awesome-agent-frameworks

2분기 토이프로젝트 시작은 기존 작업하던 오픈소스들 업데이트.

그래도 유저 피드백도 종종 받고 수정하는 중인데 CLI 좋아하는 바이브코더들이라면 꽤 괜찮은 도구로 조금씩 커가고 있다..소소한 107 stars

https://github.com/subinium/agf

Agf 진짜좋습니다 한번잡숴보세요

하십도 오늘 밤 Hermes Agent로 마이그레이션 한다고하네요

저도 한번 찍먹해보고 동시에 wiki관련해서 의견들 주신거에 추가적으로 좋은 아이디어가 떠올라서 gbrain기반으로 한번 만들어보려합니다

https://x.com/hosseeb/status/2043162814374953244

인간의 리서치 과정.
인간 : 1차 정보 출처 (기업,산업 등) → 2차 정보는 부차적으로 활용 → 취합 및 판단

AI : 1차와 2차를 혼동함. 따라서 이상한 걸 자꾸 가져옴.

1차 정보와 2차 정보를 수집하고 요약하여 MD파일로 변환후 요약, 이를 토대로 가져온 소스 내에서만 리서치를 하게 하고, 숫자나 통계는 믿을만한 출처에서만 가져오게 하면 환각이 급격히 줄어듬.

인간의 리서치 과정을 모사하도록 하면 사실 어찌보면 당연한 것.

최근에 Moonpay가 AI 에이전트를 위한 지갑 표준 프로토콜, OWS를 발표하면서 이와 동시에 OWS 해커톤을 개최했고 어제 총 247개의 프로젝트 중에서 11개의 수상작이 발표 되었습니다.

한국인 수상자 분도 계신 것 같은데 축하드리고, 한번 제 기준으로 수상작 중에서 흥미롭거나 재미있는 프로젝트 소개 및 코멘트를 남겨보겠습니다.

1. AgentPress [깃헙]
에이전트가 뉴스레터 만들고, 중간에 ows 지갑가진 편집자 에이전트가 큐레이팅, 독자들이 x402로 $0.05 결제

나중에는 에이전트들이 만든 카드뉴스를 사는날이 올까요? (순수궁금)

2. ComputeBazaar [깃헙]
새로 생성한 에이전트 지갑에서 자금이 필요할 때(뭐 가스비라던지..) 자신의 Claude나 OpenAI로 추론 결과 판매 후 자금을 받을 수 있는 구조

특별히 기술적인 해자는 없는데, 네러티브가 깔끔하네요 '가스비필요' -> '니토큰팔아라'

3. ASG Pay [깃헙]
에이전트들에게 결제 레일 제공(Card, Fund, SDK, MCP, Pollicies)

트위터 댓글로 virtual Mastercard KYC에 대해서 불가능 한것 아니냐고 문제를 제기했는데, Stripe MPP를 활용해 KYA(Know Your Agent) 시스템을 개발 중이라고 함. 근데 가능한가요..?

4. Denaro [깃헙]
에이전트들이 x402를 통해 Data, Quote, Orchestration API를 구매할 수 있으며, +5 체인에 걸쳐 15개 이상의 통화(MXN, BRL, PHT 등)에 대한 FX를 자동화함

스테이블코인의 터줏대감 FX를 끌고온

5. PlotLink [깃헙]
에이전트와 함께 글 적어서 소설 만들면, 해당 소설이 온체인에서 토큰화되고 본딩커브 등등.. 웹소설 펌펀버전

이거 나햄이 한창 에이전트로 소설만들어서 올렸을때가 떠오르네요, 여기에 팔았으면 졸업했었을까요?