AI 에이전트가 거래 전략을 세우고 주문을 실행하려면 시장 데이터의 정확성과 출처를 먼저 신뢰할 수 있어야 한다. 온체인에서는 체결과 포지션, 청산 기록이 실시간으로 생성되지만 거래소와 지갑, 분석 플랫폼마다 저장 방식이 달라 데이터를 일관되게 해석하기 어렵다. 공통 형식이 없으면 AI가 거래 기록을 읽더라도 체결 품질과 시장 상황, 과거 의사결정의 맥락까지 판단하기에는 한계가 있다.
수이 기반 무기한 선물 탈중앙화거래소 아스트로스와 검증 가능 데이터 플랫폼 월러스가 이러한 문제를 해결하기 위한 거래 데이터 표준을 공개했다. 거래소의 자체 설명에 의존하지 않고 누구나 기록을 확인하고 AI 에이전트가 직접 활용할 수 있는 ‘WVTS’다.
Walrus-Astros 로고 (자료 제공: 아스트로스)
2200만건 실전 적용…체결·포지션·청산 기록을 하나의 구조로
WVTS(Walrus Verifiable Trading Standard)는 거래 활동과 거래 로그, 계정 상태를 월러스에 검증 가능한 기록으로 게시하기 위한 개방형 표준이다. 트레이더와 개발자, AI 에이전트가 같은 형식의 거래 데이터를 활용해 서비스와 애플리케이션을 구축하도록 설계됐다.
표준의 핵심은 검증 가능성과 개방성, AI 활용성이다. WVTS에 따라 게시된 기록은 데이터를 생성한 거래소를 통하지 않고도 제3자가 독립적으로 확인할 수 있다. 개발자와 지갑, 분석 플랫폼은 별도의 허가 없이 공개된 기록을 활용할 수 있다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 레이어와 AI가 읽을 수 있는 컨텍스트 객체도 포함한다. AI 에이전트는 구조화된 기록을 바탕으로 거래 행태와 계정 상태, 체결 내역, 시장 맥락을 분석하고 다음 행동을 결정할 수 있다.
개발자는 거래소마다 별도의 인덱싱 시스템과 분석 파이프라인을 구축하는 대신 WVTS를 채택한 거래소에 동일한 분석 도구와 지갑 기능, 트레이딩 서비스를 적용할 수 있다. 이용자는 특정 거래소에 종속되지 않은 형태로 자신의 거래 이력을 확보하고 분쟁이 발생한 체결 기록도 직접 확인할 수 있다.
WVTS를 적용한 첫 제품은 트레이딩 인텔리전스 플랫폼 ‘아스트로스 스캔’이다. 아스트로스는 지난 4월부터 모든 거래 데이터를 월러스에 게시해왔으며 누적 기록은 2200만건을 넘어섰다. 기록은 거래 처리 속도에 영향을 주지 않도록 비동기 방식으로 저장되고 수이 네트워크에서 인증된다.
아스트로스 스캔은 계정 활동과 포지션, 체결 내역, 청산 기록, 전반적인 거래 행태를 하나의 화면에서 제공한다. 이용자의 온체인 행동을 AI가 분석해 거래 성향을 프로필로 구성하는 ‘트레이딩 DNA’ 기능도 탑재했다.
제리 리우 아스트로스 창립자 겸 최고경영자는 “아스트로스의 모든 체결 내역은 회사의 설명에 의존하지 않고도 누구나 검증할 수 있다”며 “개발자와 AI 애플리케이션이 이 기록을 기반으로 서비스를 구축할 수 있도록 WVTS와 아스트로스 스캔을 설계했다”고 말했다.
월러스에 저장된 기록은 여러 독립 스토리지 노드에 분산되고 검증 정보는 수이에 연결된다. 데이터를 생성한 거래소가 서비스를 중단하더라도 기록을 조회할 수 있으며, 특정 플랫폼에 종속되지 않아 다른 애플리케이션이나 AI 에이전트에도 연동할 수 있다.
데이터별 접근 권한을 설정하는 기능도 제공한다. AI 에이전트 사이에서 필요한 정보만 선택적으로 공유하거나 거래 전략을 공개하지 않은 채 성과를 증명하고, 일정 기간에만 데이터 접근을 허용하는 방식으로 활용할 수 있다.
코스타스 찰키아스 미스틴랩스 공동창립자 겸 수석 암호학자는 “금융시장에는 티커테이프부터 FIX 프로토콜까지 거래 정보를 공유하고 처리하기 위한 공통 표준이 존재해왔다”며 “시장 운영 주체를 직접 감사할 수 없는 AI 에이전트에도 검증 가능한 데이터 표준이 필요하다”고 말했다.
WVTS 명세와 레퍼런스 구현체, 개발자 툴킷은 아파치 2.0 라이선스로 오픈소스 공개될 예정이다. 특정 블록체인에 제한하지 않아 다른 거래소도 표준을 채택할 수 있도록 구성한다.
AI 에이전트 기반 트레이딩에서는 데이터를 얼마나 많이 확보했는지와 함께 그 기록의 출처와 변조 여부를 검증할 수 있는지가 중요하다. WVTS는 거래소별로 파편화된 온체인 기록을 AI가 신뢰하고 활용할 수 있는 공통 데이터 계층으로 전환하려는 시도다.
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