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Consensus-Based Inference를 통한 온체인 AI Agent 통합 아키텍처 설계
Beyond Static Code: Building an AI-Powered "VC Critic" on Somnia
AI 요약
Context
기존 Web3 환경의 스마트 컨트랙트는 정적인 규칙 기반의 동작으로 인해 인간의 언어나 복잡한 추론을 처리하지 못하는 한계 존재. AI 연동을 위해 중앙화된 Oracle에 의존함으로써 발생하는 Trust Gap과 데이터 신뢰성 저하 문제 해결 필요.
Technical Solution
- Consensus-Based Inference 도입을 통한 AI 추론 결과의 탈중앙화 검증 구조 설계
- Qwen3-30B 모델 기반의 LLM Inference Agent를 Smart Contract 내에서 직접 호출하는 유틸리티 체계 구축
- non-blocking 방식의 Asynchronous Callback 구조를 적용하여 AI 추론 대기 시간 동안 컨트랙트 가용성 유지
- viaIR 활성화 및 Optimizer 설정을 통한 AI 데이터 구조 처리에 최적화된 메모리 운영 효율화
- Prompt Engineering을 컨트랙트 레벨에서 캡슐화하여 입력 데이터의 일관된 분석 컨텍스트 강제
- STT Deposit 메커니즘을 통한 AI Inference 비용의 온체인 처리 및 권한 제어
실천 포인트
- AI 연동 컨트랙트 설계 시 Blocking 호출을 피하고 Callback 기반의 비동기 패턴 적용 검토 - LLM 추론 결과의 무결성 확보를 위해 다수 검증인에 의한 Consensus-Based Inference 적용 여부 확인 - 복잡한 데이터 구조 처리 시 Solidity 컴파일러의 viaIR 옵션을 통한 스택 오버플로우 방지 및 최적화 적용 - AI 에이전트 호출을 위한 비용 산정 로직을 헬퍼 함수로 분리하여 사용자 경험 및 가스 효율성 개선
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