AI 에이전트가 분석한 DeFi 리스크, TVL 및 실제 수익률

AI 에이전트가 DeFi 프로토콜 위험, TVL 및 실질 수익률 분석

DeFi는 빠르게 움직입니다: 유동성이 회전하고, 인센티브가 변하며, 위험은 스마트 계약, 오라클, 브리지, 거버넌스를 통해 눈에 띄지 않게 누적될 수 있습니다. 바로 이 때문에 AI 에이전트는 DeFi 프로토콜 위험, TVL 및 실질 수익률을 분석할 때 단일 모델이 아니라 시스템으로 구축될 때 가장 효과적입니다—증거를 수집하고, 가정을 테스트하며, 결정 과정을 기록하는 시스템 말이죠. 이 연구 스타일 가이드에서는 프로토콜을 모니터링하고, 위험을 설명하며, 지속 가능한 수익을 배출 기반 노이즈와 구분하는 에이전트 워크플로를 단계별로 구축하는 실용적인 프레임워크를 배우게 됩니다. 또한 SimianX AI를 예시로 들어, 다중 에이전트 분석을 감사 가능하고 반복 가능한 연구 루프 구조로 프로토콜 전반에 재사용하는 방법도 참고합니다.

DeFi 분석에 에이전트가 필요한 이유 (단순 대시보드가 아닌)

대시보드는 숫자를 보여주는 것에는 좋습니다. 하지만 DeFi 위험 분석은 메커니즘을 이해해야 합니다:

현대 AI 에이전트 워크플로는 문제를 전문화된 역할로 나누어 처리합니다: 한 에이전트는 데이터를 수집하고 검증하고, 다른 에이전트는 프로토콜 설계를 설명하며, 또 다른 에이전트는 위험을 점수화하고, 또 다른 에이전트는 “수익”이 실제로 지속 가능한지 확인합니다.

핵심 아이디어: DeFi에서 스토리는 차트가 아니다. 스토리는 차트 뒤에 있는 원인의 연쇄다.

핵심 개념: DeFi 프로토콜 위험, TVL, 그리고 “실질” 수익률

에이전트 시스템을 구축하기 전에 측정할 대상을 정의합니다:

1) 프로토콜 위험 (무엇이, 어떻게, 얼마나 가능하게 깨질 수 있는지)

DeFi 프로토콜 위험은 다차원적입니다. 여기에는 스마트 계약 취약점, 오라클 공격, 유동성 충격, 거버넌스 실패, 브리지 전염, 운영 중앙화(관리자 키, 업그레이드 제어, 멀티시그 서명자)가 포함됩니다.

2) TVL (총 예치 가치)

TVL은 사용자가 프로토콜의 계약에 예치한 가치의 스냅샷으로 흔히 사용됩니다. 유용하지만, 인센티브, 루핑, 또는 실제로 취약한 “스티키” 자본으로 인해 조작될 수도 있습니다.

3) 실제 수익률 (실현 수익률, 실질 수익률)

프로토콜은 종종 다음을 혼합한 APY를 광고합니다:

철저한 분석을 위해서는 수익이 어디서 오는지와 시장 상황, 거래량, 유동성에 얼마나 민감한지를 구분해야 합니다.

DeFi 분석을 위한 다중 에이전트 아키텍처

신뢰할 수 있는 접근법은 좁은 범위와 명시적 출력을 가진 협력 에이전트 파이프라인을 구축하는 것입니다. 다음은 LLM 에이전트 + 결정론적 온체인 분석으로 구현할 수 있는 실용적인 청사진입니다:

1. 데이터 수집 에이전트

온체인 데이터(이벤트, 잔액, 계약 호출), 오프체인 메타데이터(문서, 감사), 시장 데이터(가격, 거래량)를 수집합니다. 타임스탬프와 출처가 포함된 정규화된 데이터셋을 생성합니다.

2. 프로토콜 매퍼 에이전트

문서와 계약을 읽은 후 구조화된 “프로토콜 맵”을 출력합니다: 구성 요소, 종속성(오라클, 브리지), 업그레이드 가능성, 관리자 역할, 수수료 경로, 담보 메커니즘.

3. TVL 분석 에이전트

Computes TVL accurately, decomposes it (by asset, chain, pool), identifies concentration risk, and detects anomalies (sudden inflows/outflows, wash TVL, looping).

4. 수익 분석 에이전트 (Yield Analyst Agent)

수수료 수익과 이자 흐름을 사용하여 실현 수익률을 계산하고, 배출을 분리하며, 복리 가정에 따라 조정하고, IL(일시적 손실) 또는 청산 노출과 같은 위험을 강조합니다.

5. 리스크 점수 에이전트 (Risk Scoring Agent)

증거를 설명 가능한 위험 모델(블랙박스가 아님)로 변환합니다. 카테고리 점수, 지원 신호, 그리고 “내 생각을 바꾸는 요인” 트리거를 출력합니다.

6. 모니터링 및 알림 에이전트 (Monitoring & Alert Agent)

거버넌스 제안, 파라미터 변경, 관리자 조치, 오라클 편차, 비정상적인 흐름을 감시합니다. 심각도와 권장 조치를 포함한 알림을 생성합니다.

7. 리포트 에이전트 (Report Agent)

인간이 읽을 수 있는 연구 메모를 작성합니다: 가설, 위험, TVL 상태, 수익 지속 가능성, 그리고 열린 질문들.

SimianX AI는 여기서 유용한 사고 모델입니다: 분석을 반복 가능한 연구 루프로 취급하며 명확한 단계와 감사 추적을 갖추고, 일회성 예측으로 보지 않습니다. 동일한 워크플로우를 DeFi 프로토콜에 적용할 수 있으며, 체인과 카테고리를 순환하면서 출력의 일관성을 유지할 수 있습니다. (SimianX AI에서 플랫폼 접근 방식을 탐색할 수 있습니다.)

위험 프레임워크: 에이전트가 점수화해야 하는 항목과 그 이유

강력한 DeFi 위험 점수는 단일 숫자가 아닙니다. 이는 별도의 증거 추적이 있는 위험 포트폴리오입니다.

실용적인 위험 분류법 (에이전트 친화적)

에이전트가 리스크를 점수로 변환하는 방법 (확실성을 가장하지 않고)

좋은 점수화 에이전트는 세 가지를 수행합니다:

1. 증거 기반: 모든 리스크 주장은 구체적인 신호를 가리킵니다 (계약 역할 그래프, 거버넌스 기록, 오라클 설계, 유동성 깊이, 수익 흐름).

2. 메커니즘 추론: 에이전트는 실패가 어떻게 발생하는지 설명합니다.

3. 반사실적 트리거: 에이전트는 어떤 데이터가 리스크 점수를 낮출지 정의합니다 (예: “두 번의 신규 감사 + 타임락 업그레이드 + 오라클 중복”).

모범 사례: 리스크 점수를 예언이 아닌 설명 가능한 분류로 취급하세요.

예시: 단순하고 설명 가능한 점수화 템플릿

그 후 최종적으로 전체 등급으로 변환하되—분석 세부 사항은 그대로 보여줍니다.

TVL 분석: AI 에이전트가 계산해야 할 항목 (단순 수치 이상)

TVL은 종종 점수판처럼 취급됩니다. 에이전트는 이를 건강 신호로 보고, 상황을 고려해야 합니다.

1단계: 실제로 중요한 항목으로 TVL 분해

TVL 에이전트는 다음을 출력해야 합니다:

2단계: 단순 수치가 아닌 TVL의 질 측정

높은 TVL도 다음과 같으면 여전히 취약할 수 있습니다:

유용한 파생 지표:

3단계: “설명 후 경고” 워크플로우로 이상 감지

모니터링 에이전트는 단순 경고를 보내는 것이 아니라, 미니 인과 설명을 제공해야 합니다:

일반적인 TVL 경고 신호 (에이전트 체크리스트):

실제 수익률: 에이전트가 실현된 수익률과 실제 수익률을 계산하는 방법

“수익률”은 프로토콜들이 다음과 같이 광고할 수 있기 때문에 가장 오해하기 쉬운 지표 중 하나입니다:

“실제 수익률”에 대한 실용적인 정의

에이전트 시스템에서 실제 수익률을 다음과 같이 정의합니다:

단계별: 수익률 분해 에이전트가 생성해야 할 항목

1. 배포 수집

2. 인센티브 분리

3. 정규화

4. 리스크 조정

예시 수식 (간단하지만 유용함)

fee_apr = (fees_paid_to_lp / average_tvl) * (365 / days)

incentive_apr = (rewards_value / average_tvl) * (365 / days)

total_apr = fee_apr + incentive_apr

(인센티브는 명확히 비지속적인 것으로 표시되어야 하며, 그렇지 않다고 입증되지 않는 한)

수익률 품질 표 (보고할 항목)

“실질 수익률” 테스트 (에이전트 의사결정 규칙)

수익률 에이전트는 간단하고 설명 가능한 테스트를 구현할 수 있습니다:

좀 더 엄밀한 버전은 시나리오를 사용합니다:

그런 다음 예상 실현 APR을 재계산하고 취약성을 표시합니다.

종합: 구현 가능한 에이전트 워크플로우

단계별로 따라할 수 있는 실용적인 구축 계획은 다음과 같습니다:

1. 의사결정 정의

2. 프로토콜 메커니즘 매핑

3. TVL 파이프라인 구축

4. 수익률 파이프라인 구축

5. 위험 점수 생성

6. 모니터링 배포

7. 보고서 생성

SimianX AI 스타일 팁: 고정된 보고서 템플릿(동일한 섹션, 동일한 점수 기준, 동일한 알림 임계값)을 사용하여 프로토콜 전반에 걸쳐 출력물을 일관되게 유지하세요. 이렇게 하면 분석을 일회성 노트북이 아닌 제품으로 전환할 수 있습니다.

AI 에이전트가 실제로 DeFi 프로토콜 위험과 TVL을 어떻게 분석하는가?

그들은 결정론적 온체인 측정치(잔액, 흐름, 수익)와 구조화된 추론(메커니즘 매핑, 의존성 분석, 설명 가능한 점수화)을 결합하여 수행합니다. 핵심은 데이터 수집과 해석을 분리하는 것입니다: 한 에이전트는 검증된 사실을 수집하고, 다른 에이전트는 그 사실이 의미하는 바를 설명하며, 세 번째 에이전트는 명시적 가정을 포함하여 이를 위험 등급으로 변환합니다. 이는 환각을 줄이고 결과를 감사 가능하게 만듭니다.

일반적인 실패 모드(및 에이전트 강화 방법)

좋은 에이전트라도 실패할 수 있습니다. 방어적으로 설계하세요:

간단한 안전 규칙: 단일 에이전트가 프로토콜을 “승인”할 수 없음. 승인은 (a) 프로토콜 매퍼, (b) TVL 분석가, (c) 위험 점수자가 합의하고 최소 증거 기준을 충족해야 합니다.

AI 에이전트가 DeFi 프로토콜 위험, TVL 및 실제 수익률을 분석하는 FAQ

TVL 크기뿐 아니라 TVL 품질을 측정하는 가장 좋은 방법은 무엇인가?

TVL 집중도, 자산 구성(스테이블 vs 변동), 브리지 노출, 인센티브 중단 후 유지율을 살펴보세요. TVL이 약간 낮더라도 유지율이 높고 예치금이 다양화된 프로토콜이, 용병 자본이 많은 고TVL 농장보다 건강할 수 있습니다.

보상이 인센티브와 혼합된 경우 DeFi에서 실제 수익률 계산 방법

수수료/이자/수익 분배를 배출과 분리한 후, 각 구성 요소에 대해 과거 기간 동안 실현 APR을 계산하세요. 인센티브는 작거나 수익 구조에 직접 연계되지 않는 한 불안정한 것으로 간주합니다.

AI 에이전트는 “가짜” 또는 용병 TVL을 어떻게 감지하나요?

인센티브 변경에 맞춰 발생하는 급격한 유입, 주소 집중도, 보상 조정 후 빠른 회전, 내구성이 없는 사용자 없이 명목상 예치금을 부풀리는 반복 패턴을 감지합니다.

감사만으로 프로토콜 위험 점수를 줄일 수 있나요?

감사는 도움이 되지만 충분하지 않습니다. 에이전트는 업그레이드 가능성, 관리자 권한, 오라클 설계, 거버넌스 집중도, 운영 통제(타임락, 긴급 조치, 서명자)도 평가해야 합니다.

AI 에이전트가 가장 안전한 DeFi 프로토콜에 대한 투자 조언을 제공할 수 있나요?

구조화된 리서치와 위험 신호를 제공할 수 있지만, 인간 판단을 대체해서는 안 됩니다. 에이전트를 사용하여 맹점을 줄이고, 가정을 문서화하며, 변화하는 위험을 지속적으로 모니터링하세요.

결론

AI 에이전트가 DeFi 프로토콜의 리스크, TVL, 실제 수익률을 분석할 때, 목표는 마법 같은 “안전” 레이블이 아니라 프로토콜이 왜 건강해 보이거나 취약해 보이는지 설명하는 감사 가능한 연구 시스템입니다. 가장 강력한 설정은 TVL을 품질 신호로 분해하고, 수익률을 실제 현금 흐름과 인센티브로 분해하며, 리스크 카테고리를 증거와 시나리오 테스트로 평가합니다. 반복 가능한 워크플로우로 이를 운영화하려면—여러 에이전트 단계가 일관된 메모, 모니터링 알림, 명확한 의사 결정 기록을 생성하는 구조—SimianX AI가 에이전트 분석 및 연구 파이프라인을 어떻게 구성하는지 SimianX AI에서 확인해 보세요.