빠르게 변하는 밈 토큰과 탈중앙화 금융(DeFi) 세계에서 앞서 나간다는 것은 최첨단 도구를 활용하는 것을 의미합니다. 최근 개발자 Kanishq는 다섯 개의 주요 대형 언어 모델(LLM)을 테스트해, Solana 블록체인의 인기 있는 유동성 프로토콜인 Meteora AG용 맞춤형 AI 에이전트를 만들도록 도전시켰습니다. 과제는? 기존 포지션을 닫고, 종종 핫한 밈 코인을 포함한 트렌딩 토큰을 탐지하고, 유동성을 추가하며 6시간마다 리밸런싱하는 에이전트를 만드는 것. 이 실험은 AI가 복잡한 DeFi 전략을 자동화할 수 있음을 보여주며, 변동성이 큰 밈 토큰 시장을 트레이더가 다루는 방식을 혁신할 가능성을 강조합니다.

설정: 실제 세계의 DeFi 도전 과제

Kanishq는 각 LLM에 동일한 컨텍스트를 제공했습니다: 에이전트 DSL(domain-specific language)에 대한 명세, 몇 가지 예시, 그리고 간단한 프롬프트. 목표는 자연어 지시를 기능하는 에이전트 스키마로 번역하는 유효한 JSON을 생성하는 것입니다. 이는 단순한 코드 정확성뿐 아니라 구조, 문법, 변수, 논리 흐름을 처리하는 모델의 능력을 테스트합니다 — 인간 개입 없이 유동성 풀(LP)을 관리하는 신뢰할 수 있는 DeFi 봇을 만드는 데 필수적입니다.

Meteora AG는 Solana DeFi에 익숙하지 않은 사람들을 위해 설명하자면, 사용자들이 토큰 페어에 유동성을 제공해 수수료를 얻는 동시에 가격 안정화에 기여하는 역동적인 유동성 마켓플레이스입니다. 여기서 트렌딩 토큰에는 밤새 인기가 급등하는 밈 코인들이 자주 포함되어, 시기적절한 LP 관리가 수익 극대화와 임시적 손실(impermanent loss) 같은 위험 최소화에 결정적입니다.

LLM 대결의 주요 발견

결과는 포괄성, 정확성, 모범 사례 준수를 기준으로 LLM 심사자(LLM judge)가 평가했습니다. 각 모델의 성과는 다음과 같습니다:

• Kimi K2-Thinking (by Moonshot AI via OpenRouter)​: 이 오픈소스 강자는 거의 완벽한 점수로 우승했습니다. 적절한 중첩, 정확한 필드 이름, 논리적인 단계별 흐름을 갖춘 포괄적인 워크플로우를 생성했습니다. 포지션 종료, 최적 풀 선택, 유동성 추가, 리밸런싱 스케줄링 등에서 강점을 보였습니다. 다만 매우 느렸습니다—600초 이상 소요되어 실시간 프로덕션용으로는 덜 이상적입니다. 그럼에도 불구하고 암호화 자동화 분야에서 오픈소스 모델이 한계를 밀어붙인다는 점에서 인상적입니다.

• Claude Sonnet 4.5 (by Anthropic)​: 강력한 경쟁자로 Kanishq가 실용성 면에서 선택한 모델입니다. 문법을 엄격히 준수했고 깔끔한 JSON을 제공하며 완결성과 신중함의 균형을 잘 맞췄습니다. 리밸런싱을 위한 포지션 종료와 유동성 추가를 포함했지만 오류를 피하기 위해 일부 선택적 필드는 생략했습니다. 응답 시간은 약 320초로 안정적인 DeFi 에이전트 개발 선택지가 됩니다.

• GPT-5 (by OpenAI)​: 예상외로 210초 이상으로 느렸지만 복잡성을 잘 처리했으나 몇몇 단계에서 사소한 오류를 도입했습니다. 이 케이스에서 채팅 전용(chat-only) 변형은 그다지 유용하지 않았고, 반면 OpenAI의 o1-mini는 의도 분류(intent classification)에서 빛을 발했습니다. 밈 토큰 전략에는 빠르게 변하는 시장을 더 잘 다루도록 튜닝이 필요해 보입니다.

• Grok-Code-Fast-1 (by xAI)​: 이름값을 하듯 속도 면에서 압도적이었고 DSL을 거의 즉시(250초 미만) 생성했습니다. 유효한 스키마와 단순화된 접근법은 성공했지만, 조건부 중첩과 파라미터 타입 처리에서 약점을 보였습니다 — 이는 변동성 큰 LP 포지션의 리스크 관리를 위해 중요합니다.

• Qwen-3-Max (by Alibaba)​: 긍정적 놀라움으로, 모든 단계를 올바르게 처리해 실행 가능한 에이전트를 만들어냈습니다. 세밀한 DSL 타입 일부를 놓치고 리스크 관리가 불완전했지만, 유효한 스키마와 필수 단계들은 밈 토큰 LP 실험용으로 경제적인 선택지로 만듭니다.

전반적으로 완벽한 모델은 없었습니다. Kanishq는 모델 체이닝—OpenAI의 o1-mini로 의도 분류를 하고 Claude Sonnet 4.5로 JSON 생성을 이어가는 방식—이 최상의 결과를 냈다고 지적했습니다. 이러한 하이브리드 접근법은 DeFi에서 견고한 AI 에이전트를 구축하는 데 게임 체인저가 될 수 있습니다.

밈 토큰 애호가에게 이게 왜 중요한가

밈 토큰은 과대광고와 급격한 트렌드에 의존하는데, 유동성을 수동으로 관리하는 것은 피곤하고 실수하기 쉽습니다. 이러한 AI 에이전트는 반복 작업을 자동화합니다: 온체인 데이터를 통해 트렌딩 코인을 포착하고, 수익률이 높은 풀에 유동성을 투입하며, 손실을 회피하기 위해 리밸런싱합니다. Solana 사용자에게 Meteora와의 통합은 PEPE나 DOGE 유사 코인들이 자주 점유하는 효율적인 시장을 활용하는 것을 의미합니다.

이 벤치마크는 중요한 변화를 시사합니다: LLM은 단순한 챗봇이 아니라 실제 암호화 인프라를 코딩하는 도구가 되고 있습니다. Kimi 같은 오픈소스 모델이 개선됨에 따라 더 접근하기 쉬운 DeFi 자동화가 확산되어 소매 트레이더들이 다음 밈 펌프을 쫓는 진입 장벽을 낮출 것입니다.

전망: 암호화 진화에서 AI의 역할

Kanishq는 곧 "멋진 오픈소스" 무언가가, 아마도 SendAI의 에이전트 인프라와 관련된 것이, 공개될 것임을 암시했습니다. 현재로선 속도와 정확성은 모델마다 차이가 있지만, LLM을 결합하면 밈 토큰 전략에 맞춘 강력한 맞춤형 솔루션을 만들 수 있음을 이 테스트가 보여줍니다.

Solana DeFi나 밈 트레이딩에 뛰어들 예정이라면, 이런 실험은 귀중한 통찰을 제공합니다. 자세한 내용은 전체 스레드를 X에서 확인하고, AI 기반 암호화 혁신 소식을 보려면 Meme Insider를 계속 주시하세요.