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Sealed-bid RFQ와 HTLC 기반 Non-custodial AI Trading 프로토콜 설계
A week of intent-based trading for AI agents: five threads from the Hashlock Markets desk
AI 요약
Context
기존 Public Order Book과 Mempool 구조는 인간 중심의 느린 인터랙션을 전제로 설계되어 AI Agent의 머신 속도 거래 시 정보 유출 및 Front-running 취약점 노출. 단일 CEX MCP 래퍼 방식은 특정 거래소의 유동성에 종속되며 Custodial 방식의 정산으로 인한 보안 리스크 및 Cross-chain 거래의 복잡성 증가.
Technical Solution
- 정보 유출 방지를 위해 Price Discovery를 비공개로 수행하는 Sealed-bid RFQ 구조 채택
- 거래 원자성 보장 및 Non-custodial 정산을 위해 HTLC(Hashed Time-Lock Contract) 기반의 Settlement 레이어 구현
- 다양한 Agent Runtime 호환성을 위해 stdio 방식의 한계를 극복한 Streamable HTTP 기반 MCP(Model Context Protocol) 서버 구축
- 복잡성을 제거하고 확장성을 확보하기 위해 전체 트레이딩 라이프사이클을 6개의 핵심 Tool로 추상화한 Minimalist API 설계
- SIWE(Sign-In with Ethereum)를 통한 통합 인증 체계 구축으로 별도의 SDK나 Auth 라이브러리 의존성 제거
- Bridge 없이 ETH, BTC, Sui 간의 직접 교환이 가능한 Native Cross-chain Atomic Swap 아키텍처 적용
실천 포인트
- AI Agent용 API 설계 시 Convenience Method보다는 핵심 Primitive(최소 기능 단위) 중심의 추상화 고려 - Public Mempool 기반 서비스 설계 시 정보 비대칭성을 이용한 Front-running 방지책(Private Discovery) 검토 - 다중 런타임(Serverless, Container) 환경을 고려하여 Transport Layer의 확장성(HTTP-based MCP 등) 확보 - Cross-chain 정산 구현 시 중앙 집중식 Bridge 대신 HTLC와 같은 암호학적 원자성 보장 메커니즘 검토