멀티에이전트 방식의 디파이 자동 실행 엔진 비교 분석 이 글은 @Infinit_Labs 과 @almanak 그리고 @TheoriqAI 가 구축한 디파이 자동화 엔진을 중심으로 세 플랫폼의 구조적 차이와 강점을 객관적 사실을 바탕으로 정리한 내용이다. 각 프로젝트는 서로 다른 방식으로 멀티에이전트 설계를 구현하며 실제 운용 수준과 기술적 복잡성 또한 확연한 차이를 보인다. 세부적인 분석을 통해 세 플랫폼이 디파이 자동화에서 어떤 역할을 수행하고 있으며 어떤 부분에서 상호 보완적 구조를 이루는지 설명한다. 글의 서두에서 살펴본 것처럼 Infinit은 다중 언어 모델을 통한 적응형 추론 구조를 기반으로 다수의 전문화된 에이전트를 조합하여 전략을 구성한다. Almanak은 에이전트 팀 기반의 전략 제작 방식을 중심에 두고 있으며 백테스트와 시뮬레이션 기능이 매우 발달해 실제 배포 수준에서 높은 안정성을 제공한다. TheoriqAI는 집합적 의사 결정 구조와 예산 기반 위임 체계를 적용하여 에이전트 간 상호작용을 정교하게 통제하고 검증 가능성을 강화한다. 이러한 차이는 서비스 성숙도와 TVL 수치에서도 나타나며 Almanak이 실사용 단계에서 가장 높은 자산 규모를 기록하고 있다. Infinit의 추론 계층은 입력 의도를 해석하여 상황 정보를 유지한 뒤 여러 언어 모델을 분기 처리하는 구조가 특징이다. 이를 통해 전략 설계 과정에서 특정 프로토콜에 특화된 에이전트가 자동으로 선택되고 실행된다. TheoriqAI의 구조는 상위 집행자 역할을 하는 집합체가 계획을 수립하고 세부 작업을 하위 에이전트로 분배하는 방식으로 설계되어 있으며 각 에이전트는 자신에게 부여된 자원을 기준으로 행동한다. Almanak은 전략가, 프로그래머, 감사자로 구성된 팀 단위의 작동 방식이 중심을 이루며 동시에 알파를 탐색하는 별도의 팀이 존재해 시장 데이터를 연속적으로 공급한다. 세 플랫폼 모두 계층적 구조를 갖지만 실행 중심축과 기능 배치 방식에서 차이가 있다. 세 프로젝트의 협력 모델을 비교하면 자원 배분과 경쟁 구조가 상이함을 알 수 있다. Infinit은 전략에 필요한 요소를 단계별로 배치하는 방식으로 개별 에이전트의 전문성을 활용한다. TheoriqAI는 예산을 기반으로 에이전트가 자율적으로 하위 작업을 위임하도록 설계되어 있으며 최적화 과정은 과거 평가 결과를 반영하는 방식으로 이루어진다. Almanak은 팀 단위로 상태를 공유하면서 병렬 처리 구조를 형성하고 프로토콜 간 수익 경쟁을 통해 전략의 효율성을 높여 나간다. 협업 절차는 다르지만 목표는 모두 효율적인 실행과 오류 감소에 있다. 검증 및 실패 방지 체계를 보면 세 플랫폼 모두 명확한 사전 검증 절차를 갖추고 있다. Infinit은 실행 전 시뮬레이션을 통해 예상 가스 비용과 위험도를 확인하며 생성된 코드는 결정적 형태로 제출되어 사용자의 승인 이후에만 실행된다. TheoriqAI는 기여 증명 방식으로 결과를 검증하고 운영 노드가 토큰을 예치하는 구조를 통해 책임성을 강화한다. Almanak은 트랜잭션 관리 모듈을 통해 실행 이전에 모든 동작을 점검하며 필요할 경우 즉시 권한을 철회할 수 있는 보호 장치를 사용한다. 이러한 체계는 플랫폼의 신뢰성과 직접적으로 연결된다. 시뮬레이션 엔진을 비교하면 Almanak이 가장 광범위한 기능을 가진 것으로 알려져 있다. 과거 데이터와 모의 환경을 기반으로 수많은 변수를 동시 검증하며 다양한 시장 국면을 가정해 전략을 반복적으로 시험할 수 있도록 설계되어 있다. TheoriqAI는 대규모 연산 대신 효율을 중시하는 베이지안 방식으로 최적화를 진행한다. Infinit의 시뮬레이션은 실시간 미리보기 기능에 초점을 맞추어 사용자가 전략의 작동 방식을 직관적으로 이해할 수 있도록 돕는다. 각 엔진은 목적과 적용 범위가 다르며 실제 구축 방식에도 차이가 있다. 이 세 플랫폼의 구조를 바탕으로 통합형 에이전트 실행 계층을 설계한다면 추론, 계획, 협력의 세 단계를 결합하는 방식이 가장 효과적인 형태가 된다. Infinit의 다중 모델 기반 추론은 문제를 정확히 파악하고 적절한 에이전트를 호출하는 데 유용하며 TheoriqAI의 계층적 계획 구조는 복잡한 전략을 단계별로 정리하는 데 강점이 있다. Almanak의 협업 방식은 실제 배포 환경에서 발생할 수 있는 병목을 줄이고 검증 절차를 통해 실행 신뢰도를 높인다. 이러한 요소들이 조합될 경우 전략의 안정성과 확장성이 모두 강화될 수 있다. 세 플랫폼의 온체인 활동을 살펴보면 Almanak이 가장 높은 TVL 규모를 보이며 실제 운영에 투입된 사례가 많다. Infinit과 TheoriqAI는 주로 초기 배포 단계에 있어 트랜잭션 수와 수수료 발생이 제한적이다. 이러한 수치는 기술적 설계와 상용화 단계가 서로 다르다는 점을 반영한다. 요약하자면 Infinit은 고도화된 추론 기능을 갖춘 설계형 플랫폼, Almanak은 시뮬레이션과 전략 제작을 중심으로 한 실전형 플랫폼, TheoriqAI는 검증성과 상호운용성을 중심에 둔 구조적 플랫폼으로 정리할 수 있다. 결론적으로 세 플랫폼은 서로 다른 강점을 보유한 만큼 통합적인 구조를 설계할 때 상호 보완적 역할을 수행할 수 있다. Infinit의 적응형 추론, Almanak의 실전 검증 구조, TheoriqAI의 형식적 안정성은 디파이 자동화에서 중요한 요소를 각각 충족한다. 세 가지 접근을 조합하면 완성도 높은 멀티에이전트 전략 엔진을 구축할 수 있으며 이러한 구조는 향후 복잡한 온체인 전략 자동화를 구현하는 데 유용한 기반이 된다.